2022年全国职业院校技能大赛(高职组)

“大数据技术与应用”赛项赛卷（1卷）

背景描述
大数据时代背景下，电商经营模式发生很大改变。在传统运营模式中，缺乏数据积累，人们在做出一些决策行为过程中，更多是凭借个人经验和直觉，发展路径比较自我封闭。而大数据时代，为人们提供一种全新的思路，通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。商家可以对客户的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花费、选择产品的渠道、偏好产品的类型、产品回购周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。通过数据追踪，知道顾客从哪儿来，是看了某网站投放的广告还是通过朋友推荐链接，是新访客还是老用户，喜欢浏览什么产品，购物车有无商品，是否清空，还有每一笔交易记录，精准锁定一定年龄、收入、对产品有兴趣的顾客，对顾客进行分组、标签化，通过不同标签组合运用，获得不同目标群体，以此开展精准推送。
因数据驱动的零售新时代已经到来，没有大数据，我们无法为消费者提供这些体验，为完成电商的大数据分析工作，你所在的小组将应用大数据技术，以Scala作为整个项目的基础开发语言，基于大数据平台综合利用Spark、Flink、Vue.js等技术，对数据进行处理、分析及可视化呈现，你们作为该小组的技术人员，请按照下面任务完成本次工作。

模块A：大数据平台搭建（容器环境）（15分）

环境说明：
服务端登录地址详见各模块服务端说明。
补充说明：宿主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问；
相关软件安装包在宿主机的/opt目录下，请选择对应的安装包进行安装，用不到的可忽略；
所有模块中应用命令必须采用绝对路径；
进入Master节点的方式为
docker exec -it master /bin/bash
进入Slave1节点的方式为
docker exec -it slave1 /bin/bash
进入Slave2节点的方式为
docker exec -it slave2 /bin/bash

任务一：Hadoop 完全分布式安装配置

本环节需要使用root用户完成相关配置，安装Hadoop需要配置前置环境。命令中要求使用绝对路径，具体要求如下:
1、从宿主机/opt目录下将文件hadoop-2.7.7.tar.gz、jdk-8u212-linux-x64.tar.gz复制到容器master中的/opt/software路径中（若路径不存在，则需新建），将master节点JDK安装包解压到/opt/module路径中(若路径不存在，则需新建)，将JDK解压命令复制并粘贴至对应报告中；
2、修改容器中/etc/profile文件，设置JDK环境变量并使其生效，配置完毕后在master节点分别执行“java -version”和“javac”命令，将命令行执行结果分别截图并粘贴至对应报告中；
3、请完成host相关配置，将三个节点分别命名为master、slave1、slave2，并做免密登录，用scp命令并使用绝对路径从master复制JDK解压后的安装文件到slave1、slave2节点（若路径不存在，则需新建），并配置slave1、slave2相关环境变量，将全部scp复制JDK的命令复制并粘贴至对应报告中；
4、在master将Hadoop解压到/opt/module(若路径不存在，则需新建)目录下，并将解压包分发至slave1、slave2中，其中master、slave1、slave2节点均作为datanode，配置好相关环境，初始化Hadoop环境namenode，将初始化命令及初始化结果截图（截取初始化结果日志最后20行即可）粘贴至对应报告中；
5、启动Hadoop集群（包括hdfs和yarn），使用jps命令查看master节点与slave1节点的Java进程，将jps命令与结果截图粘贴至对应报告中。

任务二：Spark on Yarn安装配置

本环节需要使用root用户完成相关配置，已安装Hadoop及需要配置前置环境，具体要求如下：
1、从宿主机/opt目录下将文件spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz复制到容器master中的/opt/software（若路径不存在，则需新建）中，将Spark包解压到路径/opt/module路径中(若路径不存在，则需新建)，将完整解压命令复制粘贴至对应报告中；
2、修改容器中/etc/profile文件，设置Spark环境变量并使环境变量生效，在/opt目录下运行命令spark-submit --version，将命令与结果截图粘贴至对应报告中；
3、完成on yarn相关配置，使用spark on yarn 的模式提交$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 运行的主类为org.apache.spark.examples.SparkPi，将运行结果截图粘贴至对应报告中（截取Pi结果的前后各5行）。
（运行命令为：spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar）

任务三：Flink on Yarn安装配置

本环节需要使用root用户完成相关配置，已安装Hadoop及需要配置前置环境，具体要求如下：
1、从宿主机/opt目录下将文件flink-1.10.2-bin-scala_2.12.tgz复制到容器master中的/opt/software（若路径不存在，则需新建）中,将Flink包解压到路径/opt/module中(若路径不存在，则需新建)，将完整解压命令复制粘贴至对应报告中；
2、修改容器中/etc/profile文件，设置Flink环境变量并使环境变量生效。在容器中/opt目录下运行命令flink --version，将命令与结果截图粘贴至对应报告中；
3、开启Hadoop集群，在yarn上以per job模式（即Job分离模式，不采用Session模式）运行 $FLINK_HOME/examples/batch/WordCount.jar，将运行结果最后10行截图粘贴至对应报告中。
示例 ：
flink run -m yarn-cluster -p 2 -yjm 2G -ytm 2G $FLINK_HOME/examples/batch/WordCount.jar

模块B：离线数据处理（25分）

环境说明：
服务端登录地址详见各模块服务端说明。
补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问；
Master节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）；
Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/
Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。
注：该Spark版本无法进行本地调试，请打包上传集群调试。

任务一：数据抽取

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。
1、抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

2、抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.sku_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

3、抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hive的ods库中表base_province。根据ods.base_province表中id作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.base_province命令，将结果截图复制粘贴至对应报告中；

4、抽取shtd_store库中base_region的增量数据进入Hive的ods库中表base_region。根据ods.base_region表中id作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.base_region命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

5、抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hive的ods库中表order_info，根据ods.order_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.order_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

6、抽取shtd_store库中order_detail的增量数据进入Hive的ods库中表order_detail，根据ods.order_detail表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.order_detail命令，将结果截图粘贴至对应报告中。

任务二：数据清洗

使用Scala编写spark工程代码，将ods库中相应表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中。表中有涉及到timestamp类型的，均要求按照yyyy-MM-dd HH:mm:ss，不记录毫秒数，若原数据中只有年月日，则在时分秒的位置添加00:00:00，添加之后使其符合yyyy-MM-dd HH:mm:ss。
1、抽取ods库中user_info表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据，并结合dim_user_info最新分区现有的数据，根据id合并数据到dwd库中dim_user_info的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据operate_time排序取最新的一条），分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条记录第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均存当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用hive cli执行show partitions dwd.dim_user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

2、抽取ods库sku_info表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据，并结合dim_sku_info最新分区现有的数据，根据id合并数据到dwd库中dim_sku_info的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据create_time排序取最新的一条），分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用hive cli查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date，条件为最新分区的数据，id大于等于15且小于等于20，并且按照id升序排序，将结果截图粘贴至对应报告中；

3、抽取ods库base_province表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据，并结合dim_province最新分区现有的数据，根据id合并数据到dwd库中dim_province的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据create_time排序取最新的一条），分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用hive cli在表dwd.dim_province最新分区中，查询该分区中数据的条数，将结果截图粘贴至对应报告中；

4、抽取ods库base_region表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据，并结合dim_region最新分区现有的数据，根据id合并数据到dwd库中dim_region的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据create_time排序取最新的一条），分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用hive cli在表dwd.dim_region最新分区中，查询该分区中数据的条数，将结果截图粘贴至对应报告中；

5、将ods库中order_info表昨天的分区（任务一生成的分区）数据抽取到dwd库中fact_order_info的动态分区表，分区字段为etl_date，类型为String，取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd，同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”，dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。使用hive cli执行show partitions dwd.fact_order_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

6、将ods库中order_detail表昨天的分区（任务一中生成的分区）数据抽取到dwd库中fact_order_detail的动态分区表，分区字段为etl_date，类型为String，取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”，dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。使用hive cli执行show partitions dwd.fact_order_detail命令，将结果截图粘贴至对应报告中。

任务三：指标计算

使用Scala编写spark工程代码，并计算相关指标。
注：在指标计算中，不考虑订单信息表中order_status字段的值，将所有订单视为有效订单。计算订单金额或订单总金额时只使用final_total_amount字段。需注意dwd所有的维表取最新的分区。
1、根据dwd层表统计每个省份、每个地区、每个月下单的数量和下单的总金额，存入MySQL数据库shtd_result的provinceeverymonth表中（表结构如下），然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、订单总金额、省份表主键均为降序排序，查询出前5条，将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中;

字段 类型	中文含义	备注
provinceid	int	省份表主键
provincename	text	省份名称
regionid	int	地区表主键
regionname	text	地区名称
totalconsumption	double	订单总金额 当月订单总金额
totalorder	int	订单总数
year	int	年
month	int	月

2、请根据dwd层表计算出2020年4月每个省份的平均订单金额和所有省份平均订单金额相比较结果（“高/低/相同”）,存入MySQL数据库shtd_result的provinceavgcmp表中（表结构如下），然后在Linux的MySQL命令行中根据省份表主键、该省平均订单金额均为降序排序，查询出前5条，将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中;

字段	类型	中文含义	备注
provinceid	int	省份表	主键
provincename	text	省份	名称
provinceavgconsumption	double	该省平均	订单金额
allprovinceavgconsumption	double	所有省平均订单金额
comparison	text	比较结果	该省平均订单金额和所有省平均订单金额比较结果，值为：高/低/相同

3、根据dwd层表统计在两天内连续下单并且下单金额保持增长的用户，存入MySQL数据库shtd_result的usercontinueorder表中(表结构如下)，然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、订单总金额、客户主键均为降序排序，查询出前5条，将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中。

字段	类型	中文含义	备注
userid	int	客户主键
username	text	客户名称
day	text	日	记录下单日的时间，格式为yyyyMMdd_yyyyMMdd例如： 20220101_20220102
totalconsumption	double	订单总金额	连续两天的订单总金额
totalorder	int	订单总数	连续两天的订单总数