IP 转换_框架设计 | 学习笔记

简介: 快速学习IP 转换_框架设计

开发者学堂课程【2020版大数据实战项目之 DMP 广告系统(第五阶段):课时名称】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/680/detail/11809


IP 转换_框架设计

 

内容介绍:

一、IP 转换思路梳理

二、挑战和结构

 

一、IP 转换思路梳理

1、前面课程了解了 IP 该如何转换,还了解了不仅要把 IP 转为省市信息,还要把 IP转为经纬度信息,所以本课程学习具体的转化和操作。ETL 功能比较复杂,先介绍一下整个流程是怎样的,先把结构写出来。通过一个小节,大家就知道一般情况下该怎样去抽取一整个功能形成一个小的框架,在框架内写代码。在进行具体的 IP 查询代码编写之前,先梳理整体流程,有助于理解后续的代码。整体上的步骤讲解两大知识点,第一大知识点流程是什么。通过流程的了解,可以更好地写后面的代码。第二大知识点是流程了解以后,其中有什么样的挑战,有哪些重复的东西,有哪些可变的东西可以抽出来需要讲解。编写结构性的代码,这样会对结构有更深的认识。

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2、先了解一下整体上思路的梳理,在不同的角度上,思路会有区别。在工具的视角上看,整体分为三大部。

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第一步数据集叫 pmt.json,用 Spark 读取 pmt.json,读取进行操作转化 ip,然后把数据落地到 Kudo 当中,这是工具视角下的步骤。下面看数据视角下,

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pmt.json 当中少了一些纬度的数据,相对比较杂乱,Spark 环节就是让数据变得更整齐,更清晰,更方便使用,增加一些维度信息,最后把数据放在 Kudo 表当中,这是整体上的三大步骤。要做的事,第一步要读取数据集 pmt.json,第二步读到 pmt.json 后要把 IP 相关的数据取出来转成省市,转成经纬度。第三步设计落地的 Kudo 表,最后创建 Kudo 表,就是这样一个思路,然后把数据存在 Kudo 表当中。这个流程当中现在只对 IP 进行处理,但是这里写的是处理和转换,以后在工作当中进行数据清理的时候直转换 IP 吗?这过于简单,所以还会有其他很多的事情要做,在做其他的事情的时候,可能会往里面一直添加代码。

3、

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要做的事

·读取数据集 pmt. json

·将 IP 转换为省市

·设计 Kudu 表结构,创建 Kudu 表

·存入 Kudu 表

 

二、挑战和结构

1、任务本质上是把一个数据集 A 转化为数据集 B,把一个相对不好的数据集转化为一个相对较好的数据集。其中在转化的时候可能会有很多事情要做,比如说少了一些纬度的数据,要把它转成完整的纬度数据。

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这就需要进行 IP 的转换,提取 IP 所代表的经纬度信息,然后还要进行一些金额的转换,可以从金额上看出它是属于哪个国家,其次商品需要多少钱也可以看得到,最后要进行量纲上的统一,这几步做完以后才会变成一个完整的数据集。这样就需要有很多事情要做,现在不只是一个 IP 转换,如果需要做很多事情,该怎么办?所以不能把架构写死,也不能一直在一个类里添加代码,所以可以设计一套机制,机制是有一定扩展性的,可以加入一些新的东西让工程变得更好,让功能变得更多,而不是修改现有的东西。因此可以把结构写成这样,

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在数据集 A 转换成数据集 B 的过程中,使用 Processor,或者使用 spark 一个程序。Processor 内部要做的事情,比如说 IP 处理、量刚处理、其他的一些处理。可以把IP处理、量刚处理和其他处理独立成一个单独的类,把类集成到 Processor 中,这也是混入的核心思想。

2、设计一套框架来执行刚才的步骤。在 etl 当中创建一个叫 runner 的工具,名称叫做 ETLrunner。Class 代表的是 ET L 的 runner,ETL 会跟其他的任务调度周期,逻辑上会有一些不同,可能是一天执行一次或半天执行一次,其他可能是一周一个月或者是一天执行一次。

class ETLRunner{

}

所以要为 ETL 的操作设置一个单独的入口,然后写出对应的方法,把 class 改为object,在 main 方法当中进行具体的操作,进行具体操作的时候,步骤是怎样的呢?第一步创建 sparksession,第二步读取数据集,这个数据集不一定在 Kudo 上,这个数据集在 dataset 下,到时候把 pmt.json 拷贝过来。第三步进行数据操作,第四步要进行数据落地和模式设计。

object ETLRunner {

def main(args:Array[string]):Unit={

//1.创建 SparkSession

//2.读取数据集

//3.数据操作

//4.数据落地

}

}

在这四个步骤当中,创建 sparksession 是公用的功能,无论是IP 转化还是量纲转换,都要创建 sparksession 。读取数据集的时候都是拿一个数据集来操作,在这个数据集之上进行一些处理,所以第二步也是一个通用的步骤。第四部数据落地,不管数据处理成什么样子,最终要落地到某一个地方,所以第四步也是一个公用的功能。假如想做的事情很多,就要在数据操作这做一些小文章,就是要想清楚数据操作到底有哪些操作,哪些操作建成一个单独的类,这个类暂且命名为 processor,这个 processor 就是具体处理数据的对象,Kind 改为 Trait。

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在 processor 当中需要指定一个方法, 让它有一个 abstract 方法,这个方法就命名为 process。这个时候在 etl runner 中,对于不同的数据处理操作来说,需要把操作在这个位置调用,也就是说在这个地方要调用 processor.process,

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这就是整体上的流程。后面还会进行相对详细的框架的设计。

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