1 陌陌聊天数据分析案例需求 1.1 目标

基于Hadoop和Hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表。

1.2 需求 统计今日总消息量统计今日每小时消息量、发送和接收用户数统计今日各地区发送消息数据量统计今日发送消息和接收消息的用户数统计今日发送消息最多的Top10用户统计今日接收消息最多的Top10用户统计发送人的手机型号分布情况统计发送人的设备操作系统分布情况 1.3 数据内容 数据大小：两个文件共14万条数据列分隔符：制表符 \t数据字典及样例数据

2 基于Hive数仓使用SQL实现需求开发 2.1 建库建表、加载数据 2.1.1 建库建表 --如果数据库已存在就删除 drop database if exists db_msg cascade ; --创建数据库 create database db_msg ; --切换数据库 use db_msg ; --列举数据库 show databases ; --如果表已存在就删除 drop table if exists db_msg.tb_msg_source ; --建表 create table db_msg.tb_msg_source( msg_time string comment "消息发送时间" , sender_name string comment "发送人昵称" , sender_account string comment "发送人账号" , sender_sex string comment "发送人性别" , sender_ip string comment "发送人ip地址" , sender_os string comment "发送人操作系统" , sender_phonetype string comment "发送人手机型号" , sender_network string comment "发送人网络类型" , sender_gps string comment "发送人的GPS定位" , receiver_name string comment "接收人昵称" , receiver_ip string comment "接收人IP" , receiver_account string comment "接收人账号" , receiver_os string comment "接收人操作系统" , receiver_phonetype string comment "接收人手机型号" , receiver_network string comment "接收人网络类型" , receiver_gps string comment "接收人的GPS定位" , receiver_sex string comment "接收人性别" , msg_type string comment "消息类型" , distance string comment "双方距离" , message string comment "消息内容" ) --指定分隔符为制表符 row format delimited fields terminated by '\t' ; 2.1.2 加载数据 HDFS上创建目录 hdfs dfs -mkdir -p /momo/data 上传到HDFS hdfs dfs -put /export/data/data1.tsv /momo/data/ hdfs dfs -put /export/data/data2.tsv /momo/data/ 加载到Hive表中 load data inpath '/momo/data/data1.tsv' into table db_msg.tb_msg_source; load data inpath '/momo/data/data2.tsv' into table db_msg.tb_msg_source; 验证结果 select msg_time,sender_name,sender_ip,sender_phonetype,receiver_name,receiver_network from tb_msg_source limit 10; 2.2 ETL数据清洗 2.2.1 原始数据内容

数据来源：聊天业务系统中导出的2021年11月01日一天24小时的用户聊天数据，以TSV文本形式存储在文件中。

2.2.2 数据问题 问题1：当前数据中，有一些数据的字段为空，不是合法数据。问题2：需求中，需要统计每天、每个小时的消息量，但是数据中没有天和小时字段，只有整体时间字段，不好处理。问题3：需求中，需要对经度和维度构建地区的可视化地图，但是数据中GPS经纬度为一个字段，不好处理。 2.2.3 ETL需求 需求1：对字段为空的不合法数据进行过滤 Where过滤需求2：通过时间字段构建天和小时字段 Substr函数需求3：从GPS的经纬度中提取经度和维度 Split函数需求4：将ETL以后的结果保存到一张新的Hive表中 Create table …… as select …… 2.2.4 ETL实现 --如果表已存在就删除 drop table if exists db_msg.tb_msg_etl; --将Select语句的结果保存到新表中 create table db_msg.tb_msg_etl as select *, substr(msg_time,0,10) as dayinfo, substr(msg_time,12,2) as hourinfo, --获取天和小时 split(sender_gps,",")[0] as sender_lng, split(sender_gps,",")[1] as sender_lat --提取经度纬度 from db_msg.tb_msg_source --过滤字段为空的数据 where length(sender_gps) > 0 ;

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select msg_time,dayinfo,hourinfo,sender_gps,sender_lng,sender_lat from db_msg.tb_msg_etl limit 10; 2.3 需求指标统计 2.3.1 指标1：统计今日消息总量 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_total_msg_cnt comment "今日消息总量" as select dayinfo, count(*) as total_msg_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by dayinfo; 2.3.2 指标2：统计每小时消息量、发送和接收用户数 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_hour_msg_cnt comment "每小时消息量趋势" as select dayinfo, hourinfo, count(*) as total_msg_cnt, count(distinct sender_account) as sender_usr_cnt, count(distinct receiver_account) as receiver_usr_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by dayinfo,hourinfo; 2.3.3 指标3：统计今日各地区发送消息总量 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_loc_cnt comment "今日各地区发送消息总量" as select dayinfo, sender_gps, cast(sender_lng as double) as longitude, cast(sender_lat as double) as latitude, count(*) as total_msg_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by dayinfo,sender_gps,sender_lng,sender_lat; 2.3.4 指标4：统计今日发送和接收用户人数 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_usr_cnt comment "今日发送消息人数、接受消息人数" as select dayinfo, count(distinct sender_account) as sender_usr_cnt, count(distinct receiver_account) as receiver_usr_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by dayinfo; 2.3.5 指标5：统计发送消息条数最多的Top10用户 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_susr_top10 comment "发送消息条数最多的Top10用户" as select dayinfo, sender_name as username, count(*) as sender_msg_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by dayinfo,sender_name order by sender_msg_cnt desc limit 10; 2.3.6 指标6：统计接收消息条数最多的Top10用户 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_rusr_top10 comment "接受消息条数最多的Top10用户" as select dayinfo, receiver_name as username, count(*) as receiver_msg_cnt from db_msg.tb_msg_etl group by dayinfo,receiver_name order by receiver_msg_cnt desc limit 10; 2.3.7 指标7：统计发送人的手机型号分布情况 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_sender_phone comment "发送人的手机型号分布" as select dayinfo, sender_phonetype, count(distinct sender_account) as cnt from tb_msg_etl group by dayinfo,sender_phonetype; 2.3.8 指标8：统计发送人的操作系统分布 --保存结果表 create table if not exists tb_rs_sender_os comment "发送人的OS分布" as select dayinfo, sender_os, count(distinct sender_account) as cnt from tb_msg_etl group by dayinfo,sender_os; 3 基于FineBI实现可视化报表 3.1 FineBI的介绍及安装 FineBI 是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品。FineBI 是定位于自助大数据分析的 BI 工具，能够帮助企业的业务人员和数据分析师，开展以问题导向的探索式分析。FineBI的特点 通过多人协作来实现最终的可视化构建不需要通过复杂代码来实现开发，通过可视化操作实现开发适合于各种数据可视化的应用场景支持各种常见的分析图表和各种数据源支持处理大数据 3.2 FineBI配置数据源及数据准备 FineBI与Hive集成的官方文档 3.2.1 驱动配置 问题：如果使用FineBI连接Hive，读取Hive的数据表，需要在FineBI中添加Hive的驱动jar包。解决：将Hive的驱动jar包放入FineBI的lib目录下。 找到提供的【Hive连接驱动】

放置

将这些文件放入FineBI的安装目录下的：webapps\webroot\WEB-INF\lib目录中。

3.2.2 插件安装 问题：我们自己放的Hive驱动包会与FineBI自带的驱动包产生冲突，导致FineBI无法识别我们自己的驱动包。解决：安装FineBI官方提供的驱动包隔离插件。 找到隔离插件

安装插件

重启FineBI 3.2.3 构建连接 新建连接

配置连接

3.2.4 数据准备 新建分组

添加业务包

添加表

更新业务包

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