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一、环境要求 Hadoop+Hive+Spark+HBase 开发环境。

二、数据描述

meituan_waimai_meishi.csv 是某外卖平台的部分外卖 SPU（Standard Product Unit ， 标准产品单元）数据，包含了外卖平台某地区一时间的外卖信息。具体字段说明如下：

字段名称	中文名称	数据类型
spu_id	商品spuID	String
shop_id	店铺ID	String
shop_name	店铺名称	String
category_name	类别名称	String
spu_name	SPU名称	String
spu_price	SPU商品售价	Double
spu_originprice	SPU商品原价	Double
month_sales	月销售量	Int
praise_num	点赞数	Int
spu_unit	SPU单位	String
spu_desc	SPU描述	String
spu_image	商品图片	String

三、功能要求

1.数据准备

在 HDFS 中创建目录/app/data/exam，并将 meituan_waimai_meishi.csv 文件传到该 目录。并通过 HDFS 命令查询出文档有多少行数据。

启动Hadoop

[root@kb135 ~]# start-all.sh

退出安全模式

[root@kb135 ~]# hdfs dfsadmin -safemode leave

上传文件

[root@kb135 examdata]# hdfs dfs -put ./meituan_waimai_meishi.csv /app/data/exam

查看数据行数

[root@kb135 examdata]# hdfs dfs -cat /app/data/exam/meituan_waimai_meishi.csv | wc -l

2.使用 Spark加载 HDFS 文件

加载meituan_waimai_meishi.csv 文件，并分别使用 RDD 和 Spark SQL 完成以下分析（不用考虑数据去重）。

Rdd:

启动spark

[root@kb135 ~]# spark-shell

创建Rdd

scala> val fileRdd = sc.textFile("/app/data/exam/meituan_waimai_meishi.csv")

清洗数据

scala> val spuRdd = fileRdd.filter(x=>x.startsWith("spu_id")==false).map(x=>x.split(",",-1)).filter(x=>x.size==12)

①统计每个店铺分别有多少商品（SPU）。

scala> spuRdd.map(x=>(x(2),1)).reduceByKey(_+_).collect.foreach(println)

②统计每个店铺的总销售额。

scala> spuRdd.map(x=>(x(2),x(5).toDouble*x(7).toInt)).filter(x=>x._2>0).reduceByKey(_+_).collect.foreach(println)

③统计每个店铺销售额最高的前三个商品，输出内容包括店铺名，商品名和销售额，其 中销售额为 0 的商品不进行统计计算，例如：如果某个店铺销售为 0，则不进行统计。

scala> spuRdd.map(x=>(x(2),x(4),x(5).toDouble*x(7).toInt)).filter(x=>x._3>0).groupBy(x=>x._1).mapValues(x=>x.toList.sortBy(item=>0-item._3).take(3)).flatMapValues(x=>x).map(x=>x._2).collect.foreach(println)

scala> spuRdd.map(x=>(x(2),x(4),x(5).toDouble*x(7).toInt)).filter(x=>x._3>0).groupBy(x=>x._1).flatMap(x=>{x._2.toList.sortBy(item=>0-item._3).take(3)}).collect.foreach(println)

scala> spuRdd.map(x=>(x(2),x(4),x(5).toDouble*x(7).toInt)).filter(x=>x._3>0).groupBy(x=>x._1).map(x=>{x._2.toList.sortBy(item=>0-item._3).take(3) }).flatMap(x=>x).collect.foreach(println)

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

spark sql:

①统计每个店铺分别有多少商品（SPU）。

scala> spark.sql("select shop_name ,count(spu_name) as num from spu group by shop_name").show

②统计每个店铺的总销售额。

scala> spark.sql("select shop_name,sum(spu_price*month_sales) as money from spu where month_sales !=0 group by shop_name").show

③统计每个店铺销售额最高的前三个商品，输出内容包括店铺名，商品名和销售额，其中销售额为 0 的商品不进行统计计算，例如：如果某个店铺销售为 0，则不进行统计。

scala> spark.sql("select t.shop_name,t.spu_name,t.money,t.rn from (select shop_name,spu_name,spu_price*month_sales as money,row_number() over(partition by shop_name order by spu_price*month_sales desc) as rn from spu where month_sales != 0) t where t.rn<4").show(100)

3.创建 HBase 数据表

在 HBase 中创建命名空间（namespace）exam，在该命名空间下创建 spu 表，该表下有

1 个列族 result。

启动zookeeper

[root@kb135 ~]# zkServer.sh start

启动hbase

[root@kb135 examdata]# start-hbase.sh

[root@kb135 examdata]# hbase shell

创建表空间

hbase(main):002:0> create_namespace 'exam202009'

创建表

hbase(main):003:0> create 'exam202009:spu','result'

4.在 Hive 中创建数据库 spu_db

在该数据库中创建外部表 ex_spu 指向 /app/data/exam 下的测试数据 ;创建外部表 ex_spu_hbase 映射至 HBase 中的 exam:spu 表的 result 列族 

 ex_spu 表结构如下：

字段名称	中文名称	数据类型
spu_id	商品spuID	string
shop_id	店铺ID	string
shop_name	店铺名称	string
category_name	类别名称	string
spu_name	SPU名称	string
spu_price	SPU商品价格	double
spu_originprice	SPU商品原价	double
month_sales	月销售量	int
praise_num	点赞数	int
spu_unit	SPU单位	string
spu_desc	SPU描述	string
spu_image	商品图片	string

ex_spu_hbase 表结构如下：

字段名称	字段类型	字段含义
key	string	rowkey
sales	double	销售额
praise	int	点赞数

创建表语句：

create external table if not exists ex_spu(
spu_id string,
shop_id string,
shop_name string,
category_name string,
spu_name string,
spu_price double,
spu_originprice double,
month_sales int,
praise_num int,
spu_unit string,
spu_desc string,
spu_image string
)
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile location "/app/data/exam"
tblproperties("skip.header.line.count"="1");

create external table if not exists ex_spu_hbase(
key string,
sales double,
praise int
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with
serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,result:sales,result:praise")
tblproperties("hbase.table.name"="exam202009:spu");

 5. 统计查询

①统计每个店铺的总销售额 sales, 店铺的商品总点赞数 praise，并将 shop_id 和 shop_name 的组合作为 RowKey，并将结果映射到 HBase。

插入数据：

hive (spu_db)> insert into ex_spu_hbase (select concat(shop_id,shop_name) as key ,sum(spu_price*month_sales) as sales,sum(praise_num) as praise from ex_spu group by shop_id,shop_name);

②完成统计后，分别在 hive 和 HBase 中查询结果数据。

hive (spu_db)> select * from ex_spu_hbase;

hbase(main):005:0> scan 'exam202009:spu'