本文主要是介绍黑马一站制造数仓实战1，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 项目目标
一站制造
企业中项目开发的落地：代码开发
代码开发：SQL【DSL + SQL】
SparkCore
SparkSQL
数仓的一些实际应用：分层体系、建模实现
2. 内容目标
项目业务介绍：背景、需求
项目技术架构：选型、架构
项目环境测试
实施
项目行业：工业大数据
项目名称：加油站服务商数据运营管理平台
中石化，中石油，中海油、壳牌，道达尔……
整体需求
基于加油站的设备安装、维修、巡检、改造等数据进行统计分析
支撑加油站站点的设备维护需求以及售后服务的呼叫中心数据分析
提高服务商服务加油站的服务质量
保障零部件的仓储物流及供应链的需求
实现服务商的所有成本运营核算
具体需求
运营分析：呼叫中心服务单数、设备工单数、参与服务工程师个数、零部件消耗与供应指标等
设备分析：设备油量监控、设备运行状态监控、安装个数、巡检次数、维修次数、改造次数
呼叫中心：呼叫次数、工单总数、派单总数、完工总数、核单次数
员工分析：人员个数、接单次数、评价次数、出差次数
报销统计分析、仓库物料管理分析、用户分析
报表
项目具体需求
提高服务质量，做合理的成本预算
需求一：对所有工单进行统计分析
安装工单、维修工单、巡检工单、改造工单、回访分析
需求二：付费分析、报销分析
安装人工费用、安装维修材料费用、差旅交通费用
加油站设备维护的主要业务流程
step1：加油站服务商联系呼叫中心，申请服务：安装/巡检/维修/改造加油机
step2：呼叫中心联系对应服务站点，分派工单：联系站点主管，站点主管分配服务人员
step3：服务人员确认工单和加油站点信息
step4：服务人员在指定日期到达加油站，进行设备检修
step5：如果为安装或者巡检服务，安装或者巡检成功，则服务完成
step6：如果为维修或者改造服务，需要向服务站点申请物料，物料到达，实施结束，则服务完成
step7：服务完成，与加油站站点服务商确认服务结束，完成订单核验
step8：工程师报销过程中产生的费用
step9：呼叫中心会定期对该工单中的工程师的服务做回访
小结
掌握加油站设备维护的主要业务流程
工单分析、费用分析、物料分析、回访分析
技术选型
目标：掌握加油站服务商数据运营平台的技术选型
实施
数据生成：业务数据库系统
Oracle：工单数据、物料数据、服务商数据、报销数据等
数据采集
Sqoop：离线数据库采集
数据存储
Hive【HDFS】：离线数据仓库【表】
数据计算
SparkCore：类MR开发方式【写代码调用方法函数来处理：面向对象 + 面向函数】
对非结构化数据进行代码处理
场景：ETL
SparkSQL：类HiveSQL开发方式【面向表】
对数据仓库中的结构化数据做处理分析
场景：统计分析
开发方式
DSL：使用函数【DSL函数 + RDD函数】
SQL：使用SQL语句对表的进行处理
功能：离线计算 + 实时计算
注意：SparkSQL可以解决所有场景的分布式计算，离线计算的选型不仅仅是SparkSQL
SparkSQL/Impala/Presto
使用方式
Python/Jar：spark-submit
ETL
ThriftServer：SparkSQL用于接收SQL请求的服务端，类似于Hive的
Hiveserver2
PyHive :Python连接SparkSQL的服务端，提交SQL语句
JDBC：Java连接SparkSQL的服务端，提交SQL语句
spark-sql -f ：运行SQL文件，类似于hive -f
beeline：交互式命令行，一般用于测试
数据应用
MySQL：结果存储
Grafana：数据可视化工具
监控工具
Prometheus：服务器性能指标监控工具
调度工具
AirFlow：任务流调度工具
技术架构
小结
本次项目的技术架构是什么？
Lambda架构：离线计算层 + 实时计算层 + 数据服务层
项目中用到了哪些技术？
数据生成：Oracle
数据采集：Sqoop
数据存储：Hive
数据处理：SparkSQL
数据应用：MySQL + Grafana
数据监控：Prometheus
任务调度：AirFlow
版本控制：Git + Gitee
资源容器：Docker
Docker的介绍
Docker是一个开源的应用容器引擎，使用GO语言开发，基于Linux内核的cgroup，namespace，Union FS等技术，对应用程序进行封装隔离，并且独立于宿主机与其他进程，这种运行时封装的状态称为容器。
目标
提供简单的应用程序打包工具
开发人员和运维人员职责逻辑分离
多环境保持一致性,消除了环境差异
功能：“Build，Ship and Run Any App，Anywhere”
通过对应用组件的封装，分发，部署，运行等生命周期的管理，达到应用组件级别的一次封装，多次分发，到处部署
组成
宿主机：安装Docker的那台实际的物理机器
docker client 【客户端】：用于连接服务端，提交命令给服务端
#拉取镜像
docker pull ……
#启动容器
docker run ……
#进入容器
docker exec ……
#查看容器
docker ps ……docker daemon【服务端】：用于接收客户端请求，实现所有容器管理操作
docker image【镜像】：用于安装APP的软件库，简单点理解为软件的安装包
docker container 【容器】：用于独立运行、隔离每个APP的单元，相当于每个独立的Linux系统
Docker的网络
Docker的本质在一个操作上虚拟了多个操作系统出来，那每个操作之间如何进行网络通信
模式
host模式：每个虚拟系统与主机共享网络，IP一致，用不同端口区分不同虚拟系统
none模式：允许自定义每个容器的网络配置及网卡信息，每个容器独立一个网络
bridge模式：构建虚拟网络桥，所有容器都可以基于网络桥来构建自己的网络配置
本次项目中使用bridge模式，类似于VM中的Net模式使用
# 创建
docker network create --subnet=172.33.0.0/24 docker-bd0 1
# 查看模式
docker network ls 1
# 删除
docker network rm ……Docker的使用
Docker管理
# 启动服务
systemctl start docker 1
# 查看状态
systemctl status docker 1
# 关闭服务
systemctl stop dockerimage管理
添加镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g 1
列举镜像
docker images 1
移除镜像
docker rmi ……container管理
# 创建并启动container run = create + start
docker run --net docker-bd0 --ip 172.33.0.100 -d -p 1521:1521 --name oracle 3fa112fd3642
# 列举container
#列举所有的
docker ps -a
#列举正在运行的
docker ps
# 进入container
docker exec -it Name bash
# 退出container
exit
# 删除container
docker rm ……集群软件规划
Shuffle【分区、排序、分组】三种场景
重分区：repartition：分区个数由小变大
调用分区器对所有数据进行重新分区
rdd1
part0：1 2 3
part1： 4 5 6
rdd2：调用分区器【只有shuffle阶段才能调用分区器】
part0：0 6
part1：1 4
part2：2 5
全局排序：sortBy
part0：1 2 5
part1： 4 3 6
方案：将所有数据放入磁盘
实现：对数据做了范围分区：将所有数据做了采样：4
part0：6 5 4
part1：3 2 1
全局分组：groupBy，reduceByKey
这篇关于黑马一站制造数仓实战1的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
