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大数据的坑,让我来踩吧! -- moon_coder
大数据用户画像利用大数据技术分析用户基本信息、消费行为、兴趣、社交及地理数据,创建详细用户模型,助力企业精准营销。涉及技术包括数据挖掘、大数据处理(Hadoop、Spark)、数据可视化、机器学习和数据库管理。通过用户画像,企业可实现市场定位、个性化推荐、精准广告、产品优化和风险控制。学习该领域需掌握多个技术栈,包括相关算法、工具及业务理解。
本文介绍了Hadoop集群安全模式的相关命令和问题解决。当集群处于安全模式时,可使用`hdfs dfsadmin -safemode get`检查状态,`enter`进入,`leave`或`forceExit`离开。若因数据块不一致导致安全模式持续,可通过强制退出,然后删除丢失数据块的文件以恢复正常。如果遇到权限问题,可以使用`chmod`授权或关闭HDFS权限验证(不推荐),配置修改后需重启集群生效。
该文档介绍了如何为HiveServer2配置账号密码鉴权。提供了一个名为`CustomPasswdAuthenticator`的Java类实现`PasswdAuthenticationProvider`接口,用于验证HiveServer2的用户名和密码。此外,还给出了相关依赖的Maven配置,并说明了如何将编译后的Jar包放入Hive的库中。在Hive的`hive-site.xml`和Hadoop的`core-site.xml`中需配置相应的参数以启用自定义认证。文档还列举了可能遇到的问题及解决方法,包括权限问题、数据插入错误和JVM内存溢出。
在Linux主机上,以`root`用户停止NetworkManager服务并重启网络: ```shell systemctl stop NetworkManager systemctl restart network ``` 或修改网卡配置文件`ifcfg-ens33`,添加`NM_CONTROLLED="no"`,然后重启`network`服务: ```shell vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 systemctl restart network ```
NameNode线程池处理客户端和数据节点请求,如读写文件及心跳、块报告。通过调整`dfs.namenode.handler.count`(默认10,示例设为21)在`hdfs-site.xml`中可控制并发处理能力。线程数过多或过少都可能影响性能,需平衡资源使用并进行基准测试以确定最佳值。合理线程数可通过公式`int(math.log(N) * 20)`计算,N为服务器数量。例如,3台服务器的计算结果为21。
当NameNode进程挂掉时,若无数据丢失,可直接使用`hdfs --daemon start namenode`重启。但若数据丢失,需从SecondaryNameNode恢复。首先查看启动日志,确认因数据丢失导致的未启动成功问题。接着,将SecondaryNameNode的备份数据拷贝至NameNode的数据存储目录,目录路径在`core-site.xml`中设定。进入NameNode节点,使用`scp`命令从SecondaryNameNode复制数据后,重启NameNode进程,故障即可修复。
该文介绍了Hadoop中两种小文件管理策略。首先,通过Hadoop Archive (HAR)将小文件归档成大文件以减少存储和管理开销。操作包括使用`hadoop archive`命令进行归档和解档。其次,文章讨论了小文件优化的Uber模式,这种模式在同一JVM中运行所有MapReduce任务以提高效率和局部性,但可能引发单点故障和资源限制问题。启用Uber模式需在`mapred-site.xml`配置文件中设置相关参数。文中还提供了使用WordCount例子验证Uber模式配置的步骤。
以下是对提供的内容的摘要,总长度为240个字符: 在Hadoop集群中,服务器环境包括3台机器,分别运行不同的服务,如NodeManager、DataNode、NameNode等。集群组件版本包括jdk 1.8、mysql 5.7、hadoop 3.1.3和hive 3.1.2。文章讨论了YARN的配置优化,如`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`、`yarn.nodemanager.vmem-check-enabled`和`hive.map.aggr`等参数,以及Map-Side聚合优化、Map Join和Bucket Map Join。
解决Hadoop Zookeeper连接问题:检查Zookeeper目录权限,使用`sudo chown -R username:username /your_zookeeper_path`授权。确保`zoo.cfg`配置`quorumListenOnAllIPs=true`并监听所有IP。关键是机器ID(如`server.0`, `server.1`等)需与IP或主机名对应,修正`zoo.cfg`中的设置,例如`server.0=hadoop120:2888:3888`等。重启Zookeeper后,问题解决。
Maxwell 是一个由 Zendesk 开源的用于 MySQL 数据库实时数据捕获和同步的工具,支持多种数据库系统,以 JSON 格式输出变更数据。它实时监控数据库中的更新,将变化传递给其他系统,常用于实时数据管道、数据仓库和事件驱动架构。Maxwell 具有实时性、可配置性和高性能等特点。其工作流程包括 Binlog 解析、数据解析、重构、发布到消息队列(如 Kafka)以及事件处理。安装时需注意 JDK 版本,并配置 MySQL、Zookeeper 和 Kafka。此外,Maxwell 支持定向监听特定库表,并能进行历史和增量数据同步。
Hive是Hadoop上的数据仓库工具,用HiveQL进行大数据查询;HDFS是分布式文件系统,用于存储大规模数据,常与Hive结合,提供数据存储和高可靠性。MySQL是RDBMS,适用于结构化数据管理,在大数据环境里可存储Hive的元数据,提升查询效率和元数据管理。三者协同处理数据管理和分析任务。
该SQL代码用于统计用户连续下单的日期区间。首先按`user_id`和`order_date`分组并去除重复,然后使用`row_number()`标记行号,并通过`date_sub`与行号计算潜在的连续日期。接着按用户ID和计算后的日期分组,排除连续订单数少于2的情况,最后提取连续下单的起始和结束日期。输出结果展示了用户连续下单的日期范围。
DataX是阿里巴巴开源的离线数据同步工具,支持多种数据源之间的高效传输。其特点是多数据源支持、可扩展性、灵活配置、高效传输、任务调度监控和活跃的开源社区支持。DataX通过Reader和Writer插件实现数据源的读取和写入,采用Framework+plugin架构。部署简单,解压即可用。示例展示了如何配置DataX同步MySQL到HDFS,并提供了速度和内存优化建议。此外,还解决了NULL值同步问题及配置文件变量传参的方法。
在Ubuntu上搭建TiDB DM集群的详细步骤分享,作者因工作需求克服了部署难题。测试环境包括3台Ubuntu 20.04主机:1台master和2台worker。首先,确保所有主机安装TiDB单机环境,使用TiUP工具下载并部署。接着,设置主机间免密登录,安装必要组件如sudo、systemd、iproute2和DM组件。配置文件可通过在线或离线方式获取。部署时,根据需求编辑`topology.yaml`,然后使用`tiup dm deploy`命令安装。最后,启动集群并检查节点状态,确认DM集群正常运行。注意,解决内存不足和端口连通性问题以避免错误。
该文档提供了在Ubuntu上卸载和安装MySQL 5.7的步骤。首先,通过`apt`命令卸载所有MySQL相关软件包及配置。然后,下载特定版本(5.7.32)的MySQL安装包,解压并安装所需依赖。接着,按照特定顺序安装解压后的deb包,并在安装过程中设置root用户的密码。安装完成后,启动MySQL服务,连接数据库并验证。最后,提到了开启GTID和二进制日志的配置方法。
系统未使用 `systemd` 初始化导致错误。解决方法是通过 `apt` 安装。首先备份并更换`sources.list`,添加阿里云镜像源,然后更新源并以管理员权限运行 `apt-get install systemd -y` 和 `apt-get install systemctl -y` 安装所需组件。
该文介绍了环比增长率、同比增长率和复合增长率的概念及计算公式,并提供了SQL代码示例来计算商品的月度增长率。环比增长率是相邻两期数据的增长率,同比增长率是与去年同期相比的增长率,复合增长率则是连续时间段内平均增长的速率。文章还包含了一组销售数据用于演示如何运用这些增长率进行计算。
本文介绍了SQL中判断字符串是否包含子串的几种方法。`IN`函数判断元素是否完全等于给定元素组中的某项,而非包含关系。`INSTR`和`LOCATE`函数返回子串在字符串中首次出现的位置,用于检测是否存在子串。`SUBSTR`则用于提取字符串的子串。`LIKE`用于模糊匹配,常与通配符配合使用。注意`IN`并非用于判断子串包含。
Apache Flume 是一个开源的数据采集工具,用于从各种数据源(如日志、网络数据、消息队列)收集大规模数据,并将其传输和加载到数据存储系统(如 HDFS、HBase、Hive)。Flume 由数据源(Source)、通道(Channel)、拦截器(Interceptor)和接收器(Sink)组成,支持灵活配置以适应不同的数据流处理需求。安装 Flume 包括解压软件包、配置环境变量和调整日志及内存设置。配置文件定义数据源、通道、拦截器和接收器,拦截器允许预处理数据。Flume 适用于构建数据管道,整合分散数据到中心存储系统,便于分析和报告。
数据仓库建模是组织和设计数据以支持数据分析的过程,包括ER模型和维度建模。ER模型通过实体和关系描述数据结构,遵循三范式减少冗余。维度建模,特别是Kimball方法,用于数据仓库设计,便于分析和报告。事实表存储业务度量,如销售数据,分为累积、快照、事务和周期性快照类型。维度表提供描述性信息,如时间、产品、地点和客户详情。数仓通常分层为ODS(源数据)、DWD(明细数据)、DIM(公共维度)、DWS(数据汇总)和ADS(应用数据),以优化数据管理、质量、查询性能和适应性。
Hive 提供 `get_json_object` 函数解析 JSON 字符串,如 `{"database":"maxwell"}`。`path` 参数使用 `$`、`.`、`[]` 和 `*` 来提取数据。示例中展示了如何解析复杂 JSON 并存储到表中。此外,Hive 3.0.0及以上版本内置 `JsonSerDe` 支持直接处理 JSON 文件,无需手动解析。创建表时指定 `JsonSerDe` 序列化器,并在 HDFS 上存放 JSON 文件,可以直接查询字段内容,方便快捷。
该指南介绍了在Linux系统中配置Yum源和安装Python3的步骤。首先,通过`yum install`和`wget`命令更新和备份Yum源,并从阿里云获取CentOS和EPEL的repo文件。接着,清理和更新Yum缓存。然后,下载Python3源代码包,推荐使用阿里云镜像加速。解压后,安装必要的依赖,如gcc。在配置和编译Python3时,可能需要解决缺少C编译器的问题。完成安装后,创建Python3和pip3的软链接,并更新环境变量。最后,验证Python3安装成功,并可选地升级pip和配置pip源以提高包下载速度。
SSH远程执行命令时遇到“命令未找到”问题,原因是Linux登录方式不同导致环境变量加载差异。解决方案:将环境变量写入`/etc/profile.d/`下的文件,或手动在命令前加载环境变量,如`source /etc/profile`。
本文介绍了Apache Flume的基础配置,包括数据源(Source)、数据通道(Channel)和数据处理器(Sink)三大部分。配置文件编写流程包括查阅官方文档、参考样例配置、实际操作配置。文章提供了一个经典例子,展示如何从本地端口收集数据并通过内存通道缓冲,最终记录到日志。配置流程包括声明组件、配置Source、Sink和Channel,然后将它们绑定。通过示例展示了如何配置HTTP Source和HDFS Sink,并给出了完整的配置文件示例及测试步骤,帮助读者理解Flume配置文件的编写。
Apache Flume 的拦截器是事件处理组件,位于Source和Channel之间,用于在写入Channel前对数据进行转换、提取或删除。它们支持数据处理和转换、数据增强、数据过滤以及监控和日志功能。要创建自定义拦截器,需实现Interceptor接口,包含initialize、intercept、intercept(List<Event>)和close方法。配置拦截器时,通过Builder模式实现Interceptor.Builder接口。在Flume配置文件中指定拦截器全类名,如`TestInterceptor$Builder`,然后启动Flume进行测试。
在尝试通过 HiveServer2 远程执行 DDL 操作时遇到权限错误,错误信息显示匿名用户(`anonymous`)无权执行写操作。解决方案包括:1) 使用 `hdfs dfs -chmod -R +777 /warehouse` 给目录授权(不推荐,仅适用于测试环境);2) 配置 Hive 和 Hadoop,创建具有权限的用户,如 `ad`,并将该用户添加到 Hive 的管理员角色和 Hadoop 的 proxyuser 配置中,然后重启相关服务。通过 `beeline` 测试连接和操作,确认权限问题已解决。
ClickHouse数据类型包括UInt8、Int64等,对应Java的Short、Long等,支持数字、字符串、日期时间、数组、枚举、UUID和IP地址等多种类型。建表时需确定好数据类型,避免后期转换影响效率。不要使用Nullable类型,因其低效。合理设置分区和索引,避免轻量删除和修改操作。表引擎如TinyLog适合小规模数据,MergeTree适用于有序时间序列,ReplacingMergeTree用于替换更新数据,AggregatingMergeTree和SummingMergeTree做聚合计算,CollapsingMergeTree保留最新状态。
本文介绍了数据仓库的分层结构和维度建模。数仓通常分为ODS、DIM、DWD、DWS和ADS五层,各层负责不同的数据处理阶段。维度建模是数据组织方法,包括星型和雪花模型。星型模型简单直观,查询性能高,适合简单查询;雪花模型则通过规范化减少冗余,提高数据一致性和结构复杂性,但可能影响查询效率。选择模型需根据业务需求和数据复杂性来定。
本文探讨了在 ClickHouse 中实现数据一致性的方法,主要关注 `ReplacingMergeTree` 引擎。该引擎允许更新已有数据,通过定期合并操作删除重复并保持最终一致性。然而,由于合并时间不可预测,单纯依赖此引擎无法确保实时一致性。为解决此问题,文章提出了四种策略:1)手动触发合并,但不建议频繁使用;2)使用 `FINAL` 查询,但在查询时合并数据,效率较低;3)通过标记和 `GroupBy` 查询实现一致性;4)在允许一定偏差的情况下,直接使用 `ReplacingMergeTree` 保持最终一致性。在实践中,推荐结合标记列和 `GroupBy` 以保证数据一致性。
Spark与Hive在数据处理上有显著区别。Spark以其内存计算和线程级并行提供更快的速度,但稳定性受内存限制。相比之下,Hive虽较慢,因使用MapReduce,其稳定性更高,对内存需求较小。在Shuffle方式上,Spark的内存 Shuffle 比Hive的磁盘 Shuffle 更高效。综上,Spark在处理速度和Shuffle上占优,Hive则在稳定性和资源管理上更胜一筹。
ClickHouse 使用副本机制增强数据可用性,复制数据到多个节点以备故障转移。仅MergeTree系列引擎支持副本,需使用`Replicated`前缀。副本是表级别,需先创建对应表结构。配置高可用副本需借助Zookeeper协调。在三台机器上部署,每台有三份数据。创建副本表时,需指定Zookeeper路径和唯一副本名称。通过`CREATE TABLE`语句在每个节点创建副本表并插入数据,然后验证数据同步。还可以使用工具如PrettyZoo查看Zookeeper中的副本表元数据。
在Hive中,`Array`、`Map`和`Struct`是三种特殊的数据类型。`Array`用于存储相同类型的列表,如`select array(1, "1", 2, 3, 4, 5)`会产生一个整数数组。`Map`是键值对集合,键值类型需一致,如`select map(1, 2, 3, "4")`会产生一个整数到整数的映射。`Struct`表示结构体,有固定数量和类型的字段,如`select struct(1, 2, 3, 4)`创建一个无名结构体。这些类型支持嵌套使用,允许更复杂的结构数据存储。例如,可以创建一个包含用户结构体的数组来存储多用户信息
作为一名数据分析师,你需要分析电商平台的用户行为和订单数据。你有三张表:`users`(用户信息),`orders`(订单信息)和`order_items`(订单商品信息)。任务包括计算用户总订单金额和数量,按月统计订单,找出最常购买的商品,找到平均每月最高订单金额和数量的用户,以及分析高消费用户群体的年龄和性别分布。通过SQL查询,你可以实现这些分析,例如使用`GROUP BY`、`JOIN`和窗口函数来排序和排名。
Hive On Spark 测试时遇到`java.lang.IllegalStateException`和`FileNotFoundException`,问题根源是 Spark 缺少 `hive-exec-3.1.3.jar`。解决方法:从 `$HIVE_HOME/lib/`复制该 jar 到 `$SPARK_HOME/jars/`,并使用 `hdfs dfs -put`命令将其上传至 HDFS 的 `/spark-jars/`(根据实际情况调整路径)。重启 Hive 元数据服务后问题解决。
数据倾斜是 Hive 中影响任务执行效率的现象,表现为某些任务处理的数据量或耗时远超其他任务。根本原因是 Shuffle 后 Key 分布不均,导致部分 Reduce 负载过高。常见场景包括空值聚合、不可拆分大文件、数值膨胀、不同数据类型 Join、Count(distinct) 计算以及表 Join 操作。解决方法包括过滤空值、转换数据类型、调整聚合策略、使用 MapJoin 等。通过合理优化,如设置 `hive.groupby.skewindata` 和 `hive.map.aggr` 参数,可以有效缓解数据倾斜问题。
这段内容是关于SQL查询的示例,目标是统计`sales`表中最近1天、7天和30天的商品销量和销售次数。表结构包含`id`、`product_id`、`quantity`和`sale_date`字段。初始查询方法通过三个独立的子查询完成,但效率较低。优化后的查询使用了`lateral view explode`将数据炸裂,通过一次查询同时获取所有所需时间段的数据,提高了效率。示例中展示了优化前后的SQL代码及结果对比。
用户留存率是衡量产品成功的关键指标,表示用户在特定时间内持续使用产品的比例。计算公式为留存用户数除以初始用户数。例如,游戏发行后第一天有10000玩家,第七天剩5000人,第一周留存率为50%。提供的SQL代码展示了如何根据用户活动数据统计每天的留存率。需求包括计算系统上线后的每日留存率,以及从第一天开始的累计N日留存率。通过窗口函数`LAG`和`COUNT(DISTINCT user_id)`,可以有效地分析用户留存趋势。
创建了一个名为`sales`的测试表,包含`user_id`、`product_id`、`quantity`和`sale_date`字段,插入了多条销售数据。需求是找出最近7天内连续下单3天的用户数量。SQL查询通过分组和窗口函数`row_number()`检查日期连续性,最终计算满足条件的唯一用户数。示例结果显示有3名用户符合条件。