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一站式大数据业务开发

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更新时间: 2019/06/25 10:12

本实践通过数据湖工厂(DLF)和数据湖探索(DLI)服务对电影评分原始数据进行分析,输出评分最高和最活跃Top20电影。用户可以学习到DLF脚本编辑、作业编辑、作业调度等功能,以及DLI的SQL基本语法。

操作流程如下:

  1. 准备原始数据,并上传到OBS中。
  2. 创建DLFDLI的数据连接,之后用户可以在DLF界面中操作DLI,例如:创建数据库、创建数据表、分析数据。
  3. 创建DLI SQL脚本,通过DLI SQL脚本可以创建数据表、分析数据。
  4. 创建DLF作业,通过编排作业和配置作业调度策略,定期执行DLI SQL脚本,使得用户可以每天获取到最新的Top20电影结果。

环境准备

  • 已开通对象存储服务(OBS),并创建桶,例如“s3a://obs-movies”,用于存放原始数据和分析结果数据。
  • 已开通数据湖探索服务(DLI)。

数据准备

  1. 获取原始数据(演示数据来自:https://grouplens.org/datasets/movielens/),并保存为csv格式的文件。原始数据说明如下:
    • movies.csv

      保存电影的基本信息,包含电影ID、名称、类型。部分数据如表1所示。

      表1 movies.csv部分数据

      movieId

      title

      genres

      1

      Toy Story (1995)

      Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy

      2

      Jumanji (1995)

      Adventure|Children|Fantasy

      3

      Grumpier Old Men (1995)

      Comedy|Romance

      4

      Waiting to Exhale (1995)

      Comedy|Drama|Romance

      5

      Father of the Bride Part II (1995)

      Comedy

    • ratings.csv

      保存电影评分,包含用户ID、电影ID、评分(0~5)、评分时间。部分数据如表2所示。

      表2 ratings.csv部分数据

      userId

      movieId

      rating

      timestamp

      1

      31

      2.5

      1260759144

      1

      1029

      3

      1260759179

      1

      1061

      3

      1260759182

      1

      1129

      2

      1260759185

      1

      1172

      4

      1260759205

  2. 将movies.csv、ratings.csv两个原始数据上传至OBS桶,例如“s3a://obs-movies”,后续DLF和DLI将直接对OBS桶中的数据进行处理。

创建DLI数据连接、数据库、数据表

用户可以通过DLI或DLF的编辑器执行SQL来创建数据表,本文以使用DLF编辑器为例。

  1. 创建一个DLF到DLI的连接,数据连接名称为“dli”

    图1 创建数据连接

  2. 在DLI中创建一个数据库,用于存放数据表,数据库名称为“movies”

    图2 创建数据库

  3. 创建一个DLI SQL脚本,通过SQL语句来创建数据表。

    其中,movie、rating为OBS表,数据存储在OBS中,两张表用于存放原始数据。top_rating_movie、top_active_movie为DLI表,两张表用于存放分析结果。

    图3 创建数据表

    关键操作说明:

    • 图3中的脚本开发区为临时调试区,关闭脚本页签后,开发区的内容将丢失。如需保留该SQL脚本,请单击,将脚本保存至指定的目录中。

    关键参数说明:

    • 数据连接:1中创建的DLI数据连接。
    • 数据库:2中创建的数据库。
    • 资源队列:使用DLI提供的默认资源队列“default”
    • SQL语句:如下所示。
      create table movie(movieId int,title varchar(256),genres varchar(256)) using csv options (path 's3a://obs-movies/movies.csv');
      create table rating(userId int,movieId int,rating float,rating_date long) using csv options (path 's3a://obs-movies/ratings.csv');
      create table top_rating_movie(title varchar(256),avg_rating float,rating_user_number int);
      create table top_active_movie(title varchar(256),avg_rating float,rating_user_number int);

创建DLI SQL脚本top_rating_movie(用于存放评分最高的Top20电影)

评分最高Top20电影的计算方法是:先计算出每部电影的总评分和参与评分的用户数,过滤掉参与评分的用户数小于100的记录,返回电影名称、平均评分和参与评分用户数。

  1. 创建和开发一个DLI SQL脚本,从movie和rating表中计算出评分最高的Top20电影,将结果存放到top_rating_movie表。

    图4 脚本(评分最高Top20电影)

    关键参数说明:

    • 数据连接:1中创建的DLI数据连接。
    • 数据库:2中创建的数据库。
    • 资源队列:使用DLI提供的默认资源队列“default”
    • SQL语句:如下所示。
      insert overwrite table top_rating_movie
      select
      a.title,
      b.ratings / b.rating_user_number as avg_rating,
      b.rating_user_number
      
      from
      movie a,
      (
      select
      movieId,
      sum(rating) ratings,
      count(1) as rating_user_number
      
      from
      rating
      group by
      movieId
      ) b
      where
      rating_user_number > 100
      and a.movieId = b.movieId
      order by
      avg_rating desc
      limit
      20

  2. 脚本调试无误后,我们需要保存该脚本,脚本名称为“top_rating_movie”。在后续DLF作业开发和作业调度引用该脚本。

创建DLI SQL脚本top_active_movie(用于存放最活跃的Top20电影)

最活跃Top20电影的计算方法是:平均评分大于3.5中用户评分数最多的20部电影。

  1. 创建和开发一个DLI SQL脚本,从movie和rating表中计算出最活跃的Top20电影,将结果存放到top_active_movie表。

    图5 脚本(分析最活跃Top20电影)

    关键参数说明:

    • 数据连接:1中创建的DLI数据连接。
    • 数据库:2中创建的数据库。
    • 资源队列:使用DLI提供的默认资源队列“default”
    • SQL语句:如下所示。
      insert overwrite table top_active_movie   
      select * from 
      (
      select 
        a.title, 
        b.ratingSum / b.rating_user_number as avg_rating, 
        b.rating_user_number 
      from 
        movie a, 
        ( 
          select 
            movieId, 
            sum(rating) ratingSum, 
            count(1) as rating_user_number 
          from 
            rating 
          group by 
            movieId 
        ) b 
      where  
        a.movieId = b.movieId 
        ) t
        where 
        t.avg_rating > 3.5 
      order by 
        rating_user_number desc 
      limit 
        20

  2. 脚本调试无误后,我们需要保存该脚本,脚本名称为“top_active_movie”。在后续DLF作业开发和作业调度引用该脚本。

DLF作业开发和作业调度

假设“movie”“rating”表是实时变动的,我们希望每天更新Top20电影,那么这里可以使用DLF作业编排和作业调度功能。

  1. 创建一个DLF空作业,作业名称为“topmovie”

    图6 创建作业

  2. 然后进入到作业开发页面,拖动Dummy和DLI SQL节点到画布中,连接并配置节点的属性。

    图7 连接和配置节点属性

    关键说明:

  3. 作业编排完成后,单击,测试运行作业。
  4. 如果日志运行正常,单击画布空白处,在右侧的“调度配置”页面,配置作业的调度策略。

    图8 调度配置

    说明:

    • 2019/05/07至2019/05/17,每天0点执行一次作业。

  5. 最后我们需要保存作业(单击),并执行调度作业(单击)。实现作业每天自动运行,Top20电影的结果自动保存到“top_active_movie”“top_rating_movie”表。

监控作业执行情况

用户如果需要及时了解作业的执行结果是成功还是失败,可以通过DLF的监控界面、邮件通知、短信通知进行了解。以下展示如何进入监控界面查看执行结果。

图9 查看作业执行情况

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