Note_Logistics_Day01
作者:互联网
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Logistics_Day01:项目概述及Docker入门
每个知识点学习目标:了解(know)、理解(understand)、掌握(grasp)、复习(review)
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01-[理解]-客快物流大数据项目概述
大数据分析中,主要分析引擎:
- 1)、MapReduce 分析引擎,更多使用Hive编写SQL,底层转换为MR程序
- 2)、Spark 分析引擎,物流项目,主要使用Spark 分析引擎处理分析数据:离线分析和实时分析
- DataFrame/Dataset = RDD + Schema
- 离线分析:SparkSQL、实时分析:StructuredStreaming
- 3)、Flink 分析引擎
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大数据项目:业务数据量大(传统数据库RDBMS无法满足需求)和数据分析复杂性提高。
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课程安排如下所示:主要分为3个部分内容
- 1)、项目概述和环境准备(数据采集)
- 2)、数据实时ETL存储和离线报表与即席查询、快速检索
- 3)、OLAP分析,使用ClickHouse数据库存储和查询
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整个项目来说,属于Lambda架构项目,既有离线分析,又有实时分析,使用SparkSQL和Structured
- 1)、批处理层:
Batch Layer
,离线分析- 2)、速度层:
Speed Layer
,实时分析- 3)、服务层:
Server Lay
,提供离线分析和实时分析结果数据,便于查询和使用
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整个物流项目技术亮点:
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02–[了解]-第1天课程内容提纲
主要讲解2个方面的内容:物流项目概述
- 1)、物流项目概述
- 项目整体介绍,比如项目背景、项目功能实现盈利(针对物流快递公司)等等
- 物流项目中,实时大屏展示
项目业务核心流程,物流快递行业发送快递流程
项目逻辑架构
项目数据流转图和核心业务剖析
- 项目中非功能新说明,开发周期,服务器配置,软件版本,技术选项等等
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03–[掌握]-项目整体介绍
在整个中,最后给大家展示:实时大屏统计分析,实时性要求不是很高,分钟基本延迟。
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1)、行业背景介绍:
自从国内电商购物节开始以后,每年用户电商APP购买物品增加,快递数量指数级别增长。
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- 2)、物流行业特点:属于复合型产业,实时产生大量的业务数据,需要关联性分析处理。
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- 3)、项目背景介绍:基于上述诉求,需要将快递物流产生相关业务数据,存储到大数据平台引擎中,进行分析(离线报表和实时查询检索)。
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- 4)、物流大数据作用
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- 5)、物流大数据应用案例
- 传统物流行业报表分析,依然需要完成的,统计
- 大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、设备修理预测、供应链协同管理等方面
04–[理解]-物流实时大屏系统
从实时OLAP数据库
ClickHouse
表中读取数据,大屏每隔10秒查询数据库表,将数据展示前端大屏,具体如下图所示:
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针对实时大屏来说:
- 1)、大屏展示,如何做的??NodeJS和Vue
- 2)、数据实时查询,存储在哪里???ClickHouse数据库
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上述为整个实时大屏展示技术流程图,大家务必记清楚。
05–[理解]-项目核心业务流程
了解针对物流快递行业来说,业务流程是如何进行的:从客户A下单开始,一直到,客户B收到快件结束。
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快递业务流程:
- 1)、发货客户:客户下单
- 2)、受理部分:快递员上门取货
- 3)、发货网点仓库:将快递放到网点仓库,其中需要分类处理,等到运输配送
- 4)、中转仓库:可选,只有不能直接送到,经过中转仓库,需要再次配送
- 5)、目的部门:快递经过运输,已经送达到目的地网点,分配给相应派送人员
- 6)、收货客户:收取快递。
06–[理解]-项目逻辑架构
接下来,看一下整个物流项目:逻辑技术架构图,项目中每个步骤使用什么技术,技术选项(为什么选这个技术框架)。
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即席查询,在大数据领域中,比较普遍需求,随时依据用户的需求,查询分析海量数据。
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在神策数据产品中,用户自定义查询,就是所说的即席查询,底层使用Impala分析引擎。
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思考:为什么选择这些技术框架,原因是什么???
- 1)、异构数据源:表示业务数据存储到不同系统中,此处仅仅演示2个数据库
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- 2)、数据采集平台:物流项目数据采集属于实时增量采集,类似Flume日志数据。
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- 3)、数据存储平台
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- 4)、数据计算平台:实时查询(Impala和StructuredStreaming、ES)和离线分析(SparkSQL)
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- 5)、大数据平台应用
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07–[掌握]-项目数据流转及核心业务
任何一个大数据项目,首先数据流转图:项目数据从哪里来的,存储到哪里去,进行什么应用分析。
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- 1)、业务服务器(存储业务数据)
- 物流项目来说,需要将多个业务系统数据,实时采集到大数据框架Kafka中
- 物流系统Logistics业务数据,存储Oracle数据库
- CRM客户关系管理系统业务数据,存储MySQL数据库
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2)、大数据服务器(存储业务数据、分析数据和调度执行)
- 第一部分功能、离线报表和即席查询
- 将业务数据实时增量存储数据库:Kudu(类比HBase数据库)
- SparkSQL分析Kudu表数据,进行离线报表统计
Impala查询Kudu表数据
,进行即席查询,一对CP组合[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-k6MV4930-1624160510639)(/img/1615521044685.png)]
- 第二部分功能:实时大屏展示
- 将业务数据存储到ClickHouse表中,需要实时查询 ,快速的查询(分组,聚合和排序)
- 通过服务接口对外提供数据查询功能及数据导出。
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- 第三部分功能:物流信息检索
- 将核心业务数据(快递单数据和运单数据)存储至Elasticsearch索引中,可以快速检索物流
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3)、如何将业务数据实时ETL存储到Es、CK或Kudu中呢??
- 编写
结构化流
应用程序,实时从Kafka消费数据,进行ETL转换后,存储到各种存储引擎。val spark: SparkSession spark.readStream.format("kafka").option().load streamDF.writeStream.format("es/clickhouse/kudu").option().start
08–[理解]-项目技术选型及软件版本
针对每个项目来说,要清楚一点,技术框架选择(为什么选择)。
1)、流式处理平台:采用Kafka作为消息传输中间介质
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2)、分布式计算平台:分布式计算采用Spark生态
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本项目使用Structured Streaming开发实时部分,同时离线计算使用到SparkSQL,而Spark的生态相对于Flink更加成熟,因此采用Spark开发。
为什么不使用SparkStreaming进行实时数据ETL转换存储呢??而是使用StructuredStreaming...
3)、海量数据存储
ETL后的数据存储到Kudu中,供实时、准实时查询、分析
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- Elastic Search作为单据数据的存储介质,供顾客查询订单信息
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ClickHouse作为实时数据的指标计算存储数据库,进行大屏展示数据查询和数据接口
- ClickHosue数据库目前国内使用最为广泛之一OLAP分析数据库,诞生5年时间
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/98135840
- 接口:往往就是URL地址,拼接参数数据,进行HTTP请求,将数据以JSON格式返回。
- 比如:获取用户访问网站IP地址,解析IP地址,获取省份和城市信息,需要请求高德地主APL
http://restapi.amap.com/v3/ip?key=e34eb745a49cd9907f15d96418c4f9c0&ip=116.30.197.230
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框架软件版本:主要基于
CDH 6.2.1版本
(版本较新),将来编写简历时,此版本不可用使用CM安装CDH,采集单机部署,提供
node2.itcast.cn
虚拟机上,全部安装完毕,无需到操作。
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新框架:Kudu和Impala都属于CDH产品,由于都是Cloudera公司开发的框架。
09–[理解]-项目非功能描述
在实际项目开发中,除了依据业务开发应用(实时ETL数据转换、报表分析、即席查询等)之外,比如集群规模、业务数据量、开发团队人员配置等等。
- 1)、框架版本选型
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- 2)、服务器选型
不差钱,金融相关公司,使用物理机最好。
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- 3)、集群规模
数据量:物流项目来说,核心数据【快递单】和【运单】等相关数据
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- 4)、集群资源如下图所示
在实际项目,服务器来说,系统盘(安装操作系统)和数据盘(存储数据)时分开的,
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- 5)、人员配置参考
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- 6)、开发周期
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10–[了解]-技术亮点及服务器规划
在项目该物流项目时,有哪些技术亮点:技术框架属于目前大数据技术中比较新的框架,使用较多的
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客快物流大数据项目学习中,需要2台服务器(虚拟机)分别构建服务器环境,拓扑图如下:
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因服务器资源有限,该项目采用两台服务器进行演示学习,每台服务器配置如下:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BNwTw47H-1624160510649)(/img/1615531841368.png)]
需要在windows映射配置文件,配置上述主机名和IP地址隐射:
C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rqOmNeQl-1624160510649)(/img/1615531973081.png)]
较新的框架,使用较多的]()
[外链图片转存中…(img-u60fWTQi-1624160510648)]
客快物流大数据项目学习中,需要2台服务器(虚拟机)分别构建服务器环境,拓扑图如下:
[外链图片转存中…(img-aVx2dQua-1624160510649)]
因服务器资源有限,该项目采用两台服务器进行演示学习,每台服务器配置如下:
[外链图片转存中…(img-BNwTw47H-1624160510649)]
需要在windows映射配置文件,配置上述主机名和IP地址隐射:
C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
[外链图片转存中…(img-rqOmNeQl-1624160510649)]
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