【黑马甄选离线数仓day01_项目介绍与环境准备】

1. 行业背景

1.1 电商发展历史

电商1.0: 初创阶段
    20世纪90年代，电商行业刚刚兴起，主要以B2C模式为主，如亚马逊、eBay等
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电商2.0: 发展阶段
    21世纪初，电商行业进入了快速发展阶段，出现了淘宝、京东等大型电商平台，同时也出现了C2C模式和O2O模式
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电商3.0: 成熟阶段
    2010年代，电商行业进入了成熟阶段，各大电商平台开始加强自身的品牌建设和服务体系，同时也出现了跨境电商、社交电商、农村电商等新兴模式。
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电商4.0: 新零售阶段
    2016年以后，电商行业进入了电商阶段，以阿里巴巴、京东等为代表的电商巨头开始布局线下实体店，实现线上线下的无缝衔接，推动电商行业向更高层次发展。

1.2 什么是电商4.0

电商4.0其实就是新零售阶段, 主要由三部分组成: 线上服务、线下体验、新物流

线上服务:
    线上服务指的是通过互联网平台提供的购物、支付、物流等服务
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线下体验:
    线下体验则是指在实体店铺中提供的商品展示、试穿试用、售后服务等体验
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新物流:
    新物流则是指通过物流技术和网络优化提高物流效率和服务质量

1.3 电商企业类型

• 1- 电商服务商

• 2- 货架、售货机

• 3- 无人便利店

• 4- 线上线下实体店

• 5- 生鲜、果蔬平台

1.4 生鲜电商行业概述

生鲜产品具有高频刚需的特点, 是具有即时性需求, 目前在线下占比要远高于线上, 未来线上生鲜销售将会是庞大的市场

各大头部企业也可以着手布局生鲜市场

1.5 生鲜电商行业发展趋势

随着消费者网购生鲜习惯逐渐养成, 以及目前直播带货等多重作用下, 生鲜市场线上渗透率将不断提高

2. 项目业务流程与需求说明

2.1 公司介绍

黑马甄选与2016年7月成立, 发展至今经过6年时间, 门店遍布全国30多个城市, 超过1300家门店

目前主营业务线有五条: ==门店 B2C电商 批发 大客户团购 商品自营==

2.2 业务介绍

2.3 项目背景

随着生鲜电商行业的迅速发展，公司累计了大量数据。为了从已有的数据中挖掘出有价值的信息，搭建了黑马甄选大数据处理平台。主要对各业务线的数据进行分析，从而便于精细化管理，最终提高用户数量及活跃度，提高商品销量，降低运营成本。

2.4 需求说明

==本次项目共计有四大需求: 销售需求 会员需求 供应链需求 商城需求==

• 销售需求:

划分为线上销售流程和线下销售流程,业务部门需要全面分析线上线下的销售情况，包括销售、取消、退款的金额、成本、单量、SKU以及活动的情况。

• 会员需求:

因为黑马甄选是生鲜电商业务，包括线上和线下，所以会员也分为线上会员和线下会员。
主要统计会员的注册、消费、充值、余额情况。注意线上会员也可以在线下消费，使用相同的手机号即可。

• 供应链需求

划为为要货到货流程与商品划拨流程
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为精细化运营，业务部门严格管控供应链，要求计算：库存的数量、金额、SKU、周转、动销、损耗数量和金额、盘点差异以及要货、收货、配送、退货、退配、调入、调出、系统调整的数量和金额。

• 商城需求

商城需求指的是对商城的访问日志进行分析，主要是流量数据和交易数据。如何评价线上平台的好坏，UV/PV/新访客数量/跳出数/浏览时长等都是非常重要的指标

3. 项目架构详解

3.1 离线数仓架构方案

• 经典传统数仓架构

阶段一: 1991年 比尔-恩门（bill inmon）出版第一版数据仓库的书, 标志数据仓库概念的确立, 称为恩门模型
    主张自上而下的建设企业级数据仓库, 建设过程中需要满足三范式要求
    从分散异构的数据源 -> 数据仓库 -> 数据集市
    
    存在问题: 
        由于三范式的建模,导致在数据分析中数据易访问性和系统的性能均收到影响
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阶段二: 拉尔夫·金博尔（ralph kimball）提出自下而上的建立数据仓库，整个过程中信息存储采用维度建模而非三范式
    从数据集市-> 数据仓库 -> 分散异构的数据源
    
    优点: 
        提出了维度建模新思路, 完全以数据分析便利性为前提建设, 推出了事实-维度模型
        以最终任务为导向, 需要什么, 我们就建立什么
    
    弊端:
        随着业务的发展, 导致数据集市越来越多, 出现多个数据集的数据混乱和不一致的情况
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阶段三: 1998年比尔-恩门（bill inmon）推出全新的CIF架构, 核心将数仓架构划分为不同的层次以满足不同场景的需求
    如: ODS  DW  DA层等
    
    从而明确各个层次的任务分工, 避免原有数据混乱和不一致的问题
    
    而这种思想已经成为截止到今天的建设数据仓库的指南

• 离线大数据数仓架构

    大数据中的数据仓库构建就是基于经典数仓架构而来，使用大数据中的工具来替代经典数仓中的传统工具，架构建设上没有根本区别

3.2 项目架构图

集群管理工具: Cloudera Manager
数据源: 业务系统的Mysql与SQLServer数据库； 
数据抽取: 使用DataX实现关系型数据库和大数据集群的双向同步； 
数据存储: HDFS 
计算引擎: Hive
交互查询引擎: Presto
OLAP: PG
数据可视化: Fine Report
调度系统: DolphinScheduler(海豚调度)

面试中: 你能否讲一下这个项目的基本介绍呢? 你们这个项目的架构大概是再怎么样?

项目介绍: 给谁做的项目  是一个什么项目 项目的简单的背景 项目最终成果  (简历中, 项目介绍部分要体现的内容)

项目架构: 
	技术架构: 本次项目主要涉及了那些组件
	
	数据流向: 数据从哪来 --> 到哪去 + 各个组件起到了什么作用

本次项目中主要负责的点:
	
	后期学到了去整理自己擅长

你可以带着面试官走, 让他一直听你说, 他只需要回复  yes

小作业: 完成架构图的梳理(自己制图) –> 讲解项目介绍和项目架构

11.21号晚: 与各位组长

11.22号晚上: 各组自行安排

3.3 人员规划

开发人员：10个人

职责划分：
	经理（1个人）（甲方：技术经理、乙方：项目经理）
	产品（1个人）
	大数据开发（4个人）
	运维（1个人）（DBA/集群搭建与维护/安全等工作）
	测试（1个人）
	前端（1个人）
	Java工程师（1个人）

3.4 开发周期

总周期: 八个月左右
阶段划分：
	需求调研、评审（7周）
	设计架构（2周）
	需求开发（16周）
	集成测试（3周）
	上线部署，试运行，调优（4周）

3.5 项目服务器架构选型

3.5.1 Hadoop发行版本选型

最终选择: CDH平台

兼容性 稳定性 强大的管理平台 基础功能免费

3.5.2 服务器的选型

本次项目中主要以物理机方案

考虑点:
	1- 机器成本考虑: 
		物理机: 以128G内存，20核物理CPU，40线程，8THDD和2TSSD硬盘，单台报价4W出头，需考虑托管服务器费用。一般物理机寿命5年左右, 平均每年 8k
		
		云主机: 以阿里云为例，差不多相同配置，每年5W
		
	
	2- 运维成本考虑
		物理机: 需要有专业的运维人员
		
		云主机: 很多运维工作都由阿里云已经完成，运维相对较轻松
		
		物理机运维成本更高


从长远考虑, 随着运维人员的减少, 成本逐步降低, 而云主机成本, 随着依赖程度越高, 成本也会逐步提升, 并且本地物理机数据安全性更高

3.5.3 集群数据规模

业务情况说明:

用户量：1000W
日活：线上80W + 线下45W（线下只统计购买人数）
门店数量：1300家
门店日均单量：线上100单 + 线下350单 
日均营业额：线上5000元 + 线下10000元

每日增量数据:

业务数据:
平均每条订单及其相关表（订单、人员、支付、物流、库存等等）的存储量：20K
20K * 58W = 11g

日志数据:
每条数据0.5k-1.5k，平均1k，平均每人产生30条日志
1k * 80w * 30条 = 23g

规模计算(了解)

知道最终需要112TB空间

服务器规划:

所以存储+计算服务器需要大概11台（晚上跑批任务，白天进行数据清洗以及查询、交互分析）,
因为有Presto基于内存的计算任务，所以计算节点需要再加5台,
另外加上管理服务器3台，
测试服务器3台，
总共需要22台。

3.5.4 项目服务器架构选型

3.5.5 测试服务器规划

因服务器资源有限，考虑到大部分学员电脑性能配置不高，该项目采用二台服务器进行演示学习，服务器配置如下：

各软件安装节点说明:

注意:

打开虚拟机-> 选择我已移动

用户名: root

密码: 123456

4. 项目环境部署

4.1 CM介绍与架构

cloudera manager 是一款大数据的统一监控管理平台, 此平台主要是对cloudera公司旗下CDH版本软件进行管理工作, 提供的服务: 统一的监控, 自动化部署, 对CDH软件进行相关管理

Server:Cloudera Manager的核心是Cloudera Manager Server。提供了统一的UI和API方便用户和集群上的CDH以及其它服务进行交互，能够安装配置CDH和其相关的服务软件，启动停止服务，维护集群中各个节点服务器以及上面运行的进程。
Agent:安装在每台主机上的代理服务。它负责启动和停止进程，解压缩配置，触发安装和监控主机
Management Service:执行各种监控、报警和报告功能的一组角色的服务
Database:CM自身使用的数据库，存储配置和监控信息
Cloudera Repository:云端存储库，提供可供Cloudera Manager分配的软件
Client:用于与服务器进行交互的接口
    1) Admin Console：管理员可视化控制台
    2) API：开发人员使用API可以创建自定义的Cloudera Manager应用程序

CM的web页面

链接: http://hadoop01:7180/cmf/home
用户名: admin
密码: admin

4.2 部署项目环境

此部分大家可直接参考<<00黑马甄选离线大数据平台项目环境部署文档>>即可

4.3启动环境

先配置本地映射

进入C:\Windows\System32\drivers\etc目录,把以下内容复制粘贴到hosts文件内

192.168.88.80 hadoop01 hadoop01.itcast.cn
192.168.88.81 hadoop02 hadoop02.itcast.cn

配置虚拟机内存

演示16g内存情况

设置hadoop01内存10g

设置hadoop02内存4g

大于16g的同学,根据实际情况随时调整即可

启动并连接CM

先依次启动hadoop01,hadoop02虚拟机,然后复制以下CM链接到浏览器,进入CM管理页面

CM页面链接: http://hadoop01:7180/cmf/home 用户名: admin 密码: admin

点击主机查看内存使用情况:

注意:

如果内存不够用的同学,建议Cloudera Management Service里面的4个服务都关闭

关闭CM4个服务后,页面如下:

4.4设置交换内存

参考笔记中的 Linux中虚拟内存的配置 文档

5.业务数据介绍与准备

项目涉及核心业务表:

项目一共有有31张表，其中包含8张维度表，23张业务核心表。

其中订单表和库存表存储在SQL Server中，其他表存储在MySQL中。

导入业务到指定的数据库中(此操作在实际工作中不存在):

连接数据库

mysql:
    IP: 192.168.88.80
    端口号: 3306
    用户名: root
    密码: 123456

sqlserver:
    IP: 192.168.88.80
    端口号: 1433
    用户名: SA
    密码: ITheima123

DG连接MySQL

注意: 虚拟机是mysql5,所以选择mysql5和mysql8的驱动jar包都可以连接上,只要保证连接上就行!!!

注意: 后续如何基于这个驱动连不上, 可以使用 8的版本的试试

DG连接SqlServer

准备业务数据

准备MySQL业务数据

连接成功后, 执行数据导入:

结果显示:

准备SQLServer业务数据

和mysql数据一样,右键选择Run SQL Script -> 去选择黑马甄选离线数仓项目完整资料\06业务数据集\sqlserver数据\mssql_load.sql

最终的结果: