基于阿里云实现游戏数据运营(附Demo)

2、进入多维分析报表的IDE工作台：

3、可以看到，左侧的字段属性区，会自动加载物理表的对应字段（默认加载comment描述）：

4、具体分析操作，比较简单，按需双击、拖拽需要分析的字段，点击查询即可看到报表，比如：

1）按商品(维度)，看充值（计量）的整体情况

2）增加角色等级（维度），做交叉表

3）同时也支持各种查询条件的设置

按时间

多层嵌套的高级查询

Step3：仪表盘、数据产品配置

灵活性较强的数据探查类场景，可以通过多维报表支撑，对于展现形式要求较高的，可以通过仪表盘来灵活实现；

1、数据集List页面，点击“新建仪表盘”：

2、进入仪表盘的IDE工作台，页面分为左、中、右三栏：

3、同样，可以通过拖拽的方式，快速完成仪表盘页面的配置：

1）拖拽/双击 选择需要作图的字段:

2）点击更新，刷新图表，同时可以自由设置图表的样式

3）拖拽设置页面布局

比如，可以做一个专门的充值分析页面，效果示例：

数据产品是类似于分析专题、报表门户，具体配置就不再赘述：

六、架构总结

一、Demo涉及的产品 以及 数据流

如图所示：

二、如何实现生产场景下的动态数据采集及常见问题处理

和Demo不同的是，在生产场景下，我们的日志文件是动态的，因此需要实现如下逻辑：

1、 监控日志目录下的文件变化；

2、 根据配置的频率，采集日志；

1、flume1.7及以上版本

包含TaildirSource组件，可以实现监控目录，并且使用正则表达式匹配该目录中的文件名进行实时收集。

Flume作业配置：

1）在Flume安装目录的conf文件夹下，创建任务的conf文件；

vi  {任务名称}.conf

2）输入任务的配置信息（注意，此处差异较大）

#示例如下（重点关注{}中的内容）

#a1是要启动的agent的名字

 a1.sources = r1   #命名agent的sources为r1

a1.sinks = k1     #命名agent的sinks为k1

a1.channels = c1  #命名agent的channels为c1

# TaildirSource配置

a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.taildir.TaildirSource

a1.sources.r1.channels = memory_channel

a1.sources.r1.positionFile = /tmp/taildir_position.json

a1.sources.r1.filegroups = f1

a1.sources.r1.filegroups.f1 = {/usr/logfile/s51/mylog/*}

a1.sources.r1.batchSize = 100

a1.sources.r1.backoffSleepIncrement  = 1000

a1.sources.r1.maxBackoffSleep  = 5000

a1.sources.r1.recursiveDirectorySearch = true

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type = exec #指定r1的类型为exec

a1.sources.r1.command =cat {日志文件的位置}   #写入本地文件路径

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type = com.aliyun.datahub.flume.sink.DatahubSink #指定k1的类型

a1.sinks.k1.datahub.accessID ={ accessID }

a1.sinks.k1.datahub.accessKey ={ accessKey }

a1.sinks.k1.datahub.endPoint = http://dh-cn-hangzhou.aliyuncs.com

a1.sinks.k1.datahub.project = {datahub_project_name}

a1.sinks.k1.datahub.topic ={datahub_ topic _name}

a1.sinks.k1.batchSize = 100 #一次写入文件条数

a1.sinks.k1.serializer = DELIMITED

a1.sinks.k1.serializer.delimiter = {字段间隔符}

a1.sinks.k1.serializer.fieldnames= {字段 “,” 隔开，注意需要与日志文件的顺序、datahub topic的顺序保持一致}

a1.sinks.k1.serializer.charset = {文字编码格式}

a1.sinks.k1.shard.number =  {分片数，需要与datahub 的topic配置一致}

a1.sinks.k1.shard.maxTimeOut = 60

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type = memory  #指定channel的类型为memory

a1.channels.c1.capacity = 1000  #设置channel的最大存储数量为1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000 #每次最大可从source中拿到或送到sink中的event数量是1000

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

3、检查无误后，启动flume日志采集agent；

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/ {任务名称}

.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

2、flume 1.6 

原生不支持TaildirSource，需要自行下载集成：

下载地址：http://7xipth.com1.z0.glb.clouddn.com/flume-taildirfile-source.zip

将源码单独编译，打成jar包，上传到$FLUME_HOME/lib/目录下，之后配置方法可以参考上文；

3、常见问题：

1、日志文件解析错误

 异常信息截图：

 原因分析及解决方法

出现图示异常的原因，一般是因为解析日志文件得到的属性数量和配置文件不一致所致，此时需要重点排查：

1） 配置文件的间隔符、属性是否正确

a1.sinks.k1.serializer.delimiter = {字段间隔符}

a1.sinks.k1.serializer.fieldnames= {字段 “,” 隔开，注意需要与日志文件的顺序、datahub topic的顺序保持一致}

a1.sinks.k1.serializer.charset = {文字编码格式}

2） 日志文件格式是否符合预期、是否包含特殊字符

2、文件适配符模式下，找不到文件

 异常信息截图：

 原因分析及解决方法

出现图示异常的原因，一般是因为按照通配符设置，未找到文件导致异常退出，此时需要重点检查配置文件中的日志路径设置：

a1.sources.r1.filegroups.f1 = {/usr/logfile/s51/mylog/*}

3、 修改配置文件后，重新启动，无异常信息但是不加载数据

 异常信息截图：

 原因分析及解决方法

该问题比较隐秘，任务可以启动，没有明显的异常日志，但是到sink环节后不再加载数据，一般是因为修改了配置文件设置，但是没有删除对应的描述文件，需要：

1） 找到配置的描述文件路径

a1.sources.r1.positionFile = /tmp/taildir_position.json

2） 删除描述文件，重启任务

可正常加载数据；

三、扩展场景的产品架构&数据流