数仓练习的最佳实践扩展（一）

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📢大厦之成，非一木之材也；大海之阔，非一流之归也✨

前言&课程重点

大家好，我是程序员小羊！接下来一周，咱们将用 “实战拆解 + 技术落地” 的方式，带大家吃透一个完整的大数据电商项目 ——不管你是想靠项目经验敲开大厂就业门，还是要做毕业设计、提升技术深度，这门课都能帮你 “从懂概念到能落地”。

毕竟大数据领域不缺 “会背理论” 的人，缺的是 “能把项目跑通、能跟业务结合” 的实战型选手。咱们这一周的内容，不搞虚的，全程围绕 “电商业务痛点→数据解决方案→技术栈落地” 展开，每天聚焦 1 个核心模块，最后还能输出可放进简历的项目成果。

进入正题：

本项目是一门实战导向的大数据课程，专为具备Java基础但对大数据生态系统不熟悉的同学量身打造。你将从零开始，逐步掌握大数据的基本概念、架构原理以及在电商流量分析中的实际应用，迅速融入当下热门的离线数据处理技术。

在这门课程中，你将学会如何搭建和优化Hadoop高可用环境，了解HDFS存储、YARN资源调度的核心原理，为数据处理打下坚实的基础。同时，你将掌握Hive数据仓库的构建和数仓建模方法，了解如何将海量原始数据经过层次化处理，转化为高质量的数据资产。

课程还将引领你深入Spark SQL的世界，通过实际案例学习如何利用Spark高效计算PV、UV以及各类衍生指标，提升数据分析效率。此外，你还将学习Flume的安装与配置，实现Web日志的实时采集和ETL入仓，确保数据传输的稳定与高效。

为了贴近企业实际运作，本项目还包括定时任务的设置和自动化数据管道构建，教你如何编写Shell脚本并利用crontab定时调度Spark作业，让数据处理过程实现自动化与智能化。最后，通过可视化展示模块，你将学会用FineBI等工具将数据分析结果直观呈现

总之，这是一门集大数据基础、系统搭建、数据处理与智能分析于一体的全链路实战课程。无论你是初入大数据领域的新手，还是希望提升数据处理能力的开发者，都将在这里收获满满，掌握最前沿的大数据技术。

课程计划：

天数	主题	主要内容
Day 1	大数据基础+项目分组 （ZK补充）	大数据概念、数仓建模、组件介绍、分组；简单介绍项目。
Day 2	Hadoop初认识+ HA环境搭建	初认识Hadoop，了解HDFS 基本操作，YARN 资源调度，数据存储测试等，并且完成Hadoop高可用的环境搭建。
Day 3	Hive 数据仓库	Hive SQL 基础、表设计、加载数据，搭建Hive环境并融入Hadoop实现高可用
Day 4	Spark SQL 基础	讲解Spark基础，DataFrame & SQL 查询，Hive 集成和环境的搭建
Day 5	Flume 数据采集及ETL入仓	安装Flume高可用，学习基础的Flume知识并且使用Flume 采集 Web 日志，存入 HDFS；数据格式解析，数据传输优化
Day 6	数据入仓 & 指标计算	解析 PV、UV 计算逻辑，Hive 数据清洗、分层存储（ODS → DWD）
Day 7	Spark 计算 & 指标优化	使用 Spark SQL 计算 PV、UV 及衍生指标（如跳出率、人均访问时长等）
Day 8	定时任务 & 数据管道	编写 Shell 脚本，使用 crontab 实现定时任务，调度 Spark SQL
Day 9	可视化 & 数据分析	搭建一个简单的项目使用 FineBI 进行数据展示，分析趋势。
Day 10	项目答辩	小组演示分析结果，可以后台联系程序员小羊点评

今日学习重点：

数据集下载地址：archive.zip https://cloud.189.cn/web/share?code=v6jAR3iINfEz（访问码：hrq3）

经过多周的课程学习，相信大家已经初步掌握了大数据计算与数据分析的核心理论和技术工具，从数据清洗、采集到数据可视化，逐步构建了完整的知识体系。然而，理论与实践的融合始终是技术能力提升的关键环节。为了帮助大家将所学知识转化为实际解决问题的能力，本次课程将以一个完整的行业案例为切入点，通过真实场景的实操演练，检验并巩固知识应用能力，同时挑战大家完成数据洞察的可视化呈现。

本案例聚焦某电商平台的用户行为与销售数据，要求从原始数据预处理开始，逐步完成数据整合、多维分析、趋势挖掘等环节，最终通过BI工具生成直观的可视化图表，形成完整的分析报告。这不仅是对技术操作的考核，更是对逻辑思维、业务理解和沟通能力的综合训练。通过这一过程，大家将深入理解如何从海量数据中提炼关键信息，并通过可视化手段将复杂结论转化为清晰易懂的决策依据。

在接下来的课程中，我们将分阶段拆解任务目标，从数据探索到模型优化，从图表设计到报告撰写，每个环节都将提供最佳实践参考。希望大家在挑战中深化对数据分析闭环流程的认知，为未来的实际项目积累经验。现在，请准备好你的代码环境和BI工具，开启这场从数据到价值的实战之旅！

项目来自于：

Grocery Sales Database

Grocery Sales Database

数据集核心特征描述

《Grocery Sales Dataset》是一个涵盖广泛的杂货销售数据集，包含多个相互关联的表格，提供了丰富的销售、产品和客户信息。​这些表格之间的关联需要通过适当的连接（Join）操作来实现，这为大数据分析和数据挖掘带来了挑战。​

数据集特色：

• 多表结构：​数据集包含多个表格，如销售记录、产品信息、客户信息等，每个表格包含不同的维度和度量。​

• 复杂的关系：​各表格之间存在复杂的关系，需要通过主键和外键进行连接，以构建完整的数据视图。​

• 数据规模大：​由于数据量庞大，处理和分析这些数据需要高效的计算资源和优化的算法。​

分析难度：

在进行数据分析时，需要根据不同的主题，将相关的表格进行连接。例如，分析特定产品的销售趋势，需要将销售记录与产品信息表连接；而研究客户购买行为，则需要将销售记录与客户信息表连接。​这些操作增加了数据处理的复杂性，是大数据分析和数据挖掘的典型挑战。​

总体而言，该数据集是一个理想的实例，适合用于研究多表关联和复杂关系下的大数据分析技术。

数据库架构

该数据集由 7 个相互连接的表组成：

文件名	描述
categories.csv	定义产品的类别。
cities.csv	包含城市级别的地理数据。
countries.csv	存储与国家/地区相关的元数据。
customers.csv	包含有关进行购买的客户的信息。
employees.csv	存储处理销售交易的员工的详细信息。
products.csv	存储有关所售产品的详细信息。
sales.csv	包含每笔销售的交易数据。

表说明

1. categories

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	CategoryID	INT	每个商品分类的唯一标识码。
	CategoryName	VARCHAR(45)	产品类别的名称。

2. cities

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	CityID	INT	每个城市的唯一标识符。
	CityName	VARCHAR(45)	城市名称。
	Zipcode	DECIMAL(5,0)	城市人口。
FK	CountryID	INT	参考相应的国家/地区。

3. countries

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	CountryID	INT	每个国家/地区的唯一标识符。
	CountryName	VARCHAR(45)	国家/地区名称。
	CountryCode	VARCHAR(2)	两个字母的国家/地区代码。

4. customers

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	CustomerID	INT	每个客户的唯一标识符。
	FirstName	VARCHAR(45)	客户的名字。
	MiddleInitial	VARCHAR(1)	客户的中间名首字母。
	LastName	VARCHAR(45)	客户的姓氏。
FK	cityID	INT	客户所在的城市。
	Address	VARCHAR(90)	客户的居住地址。

5. employees

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	EmployeeID	INT	每个员工的唯一标识符。
	FirstName	VARCHAR(45)	员工的名字。
	MiddleInitial	VARCHAR(1)	雇员的中间名首字母。
	LastName	VARCHAR(45)	员工的姓氏。
	BirthDate	DATE	雇员的出生日期。
	Gender	VARCHAR(10)	员工的性别。
FK	CityID	INT	City 的唯一标识符
	HireDate	DATE	雇用员工的日期。

6. products

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	ProductID	INT	每个商品的唯一标识码。
	ProductName	VARCHAR(45)	产品名称。
	Price	DECIMAL(4,0)	商品的每单位价格。
	CategoryID	INT	唯一类别标识符
	Class	VARCHAR(15)	商品分类。
	ModifyDate	DATE	上次修改日期。
	Resistant	VARCHAR(15)	产品电阻类别。
	IsAllergic	VARCHAR	指示商品是否为过敏原
	VitalityDays	DECIMAL(3,0)	产品重要类型分类。

7. sales

钥匙	列名称	数据类型	描述
PK	SalesID	INT	每笔销售的唯一标识符。
FK	SalesPersonID	INT	负责销售的员工。
FK	CustomerID	INT	进行购买的客户。
FK	ProductID	INT	正在销售的产品。
	Quantity	INT	已售出的单位数量。
	Discount	DECIMAL(10,2)	折扣适用于销售。
	TotalPrice	DECIMAL(10,2)	折扣后的最终销售价格。
	SalesDate	DATETIME	销售日期和时间。
	TransactionNumber	VARCHAR(25)	交易的唯一标识符。

指标分析推荐

1. 月度销售业绩

• 目的： 分析四个月内的销售业绩，以确定趋势和模式。

• 任务：

  • 计算每个月的总销售额。

  • 每月比较不同商品品类的销售业绩。

2. 热门产品识别

• 目的： 确定哪些产品是数据集时间范围内表现最好和最差的产品。

• 任务：

  • 根据总销售收入对产品进行排名。

  • 分析销售数量和收入，以确定高需求产品。

  • 检查产品分类对销售业绩的影响。

3. 客户购买行为

• 目的： 了解顾客在 4 个月内如何与商品互动。

• 任务：

  • 根据客户的购买频率和总支出对客户进行细分。

  • 识别回头客与一次性购买者。

  • 分析平均订单价值和购物篮大小。

4. 销售人员效能

• 目的： 评估销售人员在推动销售方面的表现。

• 任务：

  • 计算归因于每个销售人员的总销售额。

  • 识别表现优异和表现不佳的销售人员。

  • 根据个人销售人员的贡献分析一段时间内的销售趋势。

5. 地理销售洞察

• 目的： 了解数据集中不同城市和国家/地区的销售额分布情况。

• 任务：

  • 将销售数据映射到特定城市和国家/地区，以确定表现良好的地区。

  • 比较不同地理区域之间的销量。

  • 评估区域销售策略的有效性。

练习和计划

在为期4至5天的项目中，我们将对《Grocery Sales Dataset》进行深入分析，涵盖数据结构理解、指标探查、数据采集与处理、Hive入仓、数据分析、指标计算以及数据可视化等关键环节。

第1天：数据理解与环境准备

首先，获取并审阅数据集的描述文件，深入了解数据的整体结构和各表之间的关系，明确关键指标，如月度销售业绩、热门产品、客户购买行为、销售人员效能和地理销售洞察等。随后，搭建数据处理环境，包括安装配置Hive和相关大数据处理工具，为后续的数据处理和分析奠定基础。

第2天：数据采集与Hive入仓

从数据源提取原始数据，确保数据的完整性和准确性。对数据进行清洗与转换，处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。然后，在Hive中创建相应的数据库和表结构，导入清洗后的数据，为后续的分析做好准备。

第3天：数据分析与指标计算

利用HiveQL对数据进行探索性分析，理解数据分布和特征。根据预定的指标，编写HiveQL查询语句，计算各项指标的值，如月度销售额、热门产品排名、客户购买行为模式、销售人员绩效以及地理销售分布等。

第4天：数据可视化与报告生成

使用数据可视化工具（如Tableau、PowerBI或ECharts）将计算结果进行可视化展示，生成图表和仪表盘，直观呈现分析结果。编写分析报告，解读各项指标，提出数据驱动的建议和结论，为业务决策提供支持。

第5天：结果验证与优化

验证分析结果的准确性，确保结论的可靠性。根据分析过程中的发现，优化数据处理流程和分析方法。与团队分享分析结果，讨论潜在的业务影响和下一步行动，确保分析成果的有效应用。

通过以上安排，我们将在4至5天内完成对《Grocery Sales Dataset》的全面分析，获得有价值的业务洞察。

数据分析的提醒：不参与指标计算的维度表可以在ods存储完成之后再DIM中存储一份，后面和DWD层join成为DWS层，不要直接计算成为DWS层。

结尾：

本课程是一门以电商流量数据分析为核心的大数据实战课程，旨在帮助你全面掌握大数据技术栈的核心组件及其在实际项目中的应用。从零开始，你将深入了解并实践Hadoop、Hive、Spark和Flume等主流技术，为企业级电商流量项目构建一个高可用、稳定高效的数据处理系统。

在课程中，你将学习如何搭建并优化Hadoop高可用环境，熟悉HDFS分布式存储和YARN资源调度机制，为大规模数据存储与计算奠定坚实基础。随后，通过Hive数据仓库的构建与数仓建模，你将掌握如何将原始日志数据进行分层处理，实现数据清洗与结构化存储，从而为后续数据分析做好准备。

借助Spark SQL的强大功能，你将通过实战案例学会快速计算和分析关键指标，如页面浏览量（PV）、独立访客数（UV），以及通过数据比较获得的环比、等比等衍生指标。这些指标将帮助企业准确洞察用户行为和流量趋势，为优化营销策略提供科学依据。

同时，本课程还包含Flume数据采集与ETL入仓的实战模块，教你如何采集实时Web日志数据，并利用ETL流程将数据自动导入HDFS和Hive，确保数据传输和处理的高效稳定。

总体来说，这门课程面向希望提升大数据应用能力的技术人员和企业项目团队，紧密围绕公司电商流量项目的实际需求展开。通过系统的理论讲解与动手实践，你不仅能够构建从数据采集、存储、处理到可视化展示的完整数据管道，还能利用PV、UV、环比、等比等关键指标，全面掌握电商流量数据分析的核心技能。

今天这篇文章就到这里了，大厦之成，非一木之材也；大海之阔，非一流之归也。感谢大家观看本文