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2.4、step4：编辑标题文本框（注意字体大小、居中、文本框位置可调整）
一、需求分析
1、背景介绍
聊天平台每天都会有大量的用户在线，会出现大量的聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的对用户构建精准的用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高ROI的平台运营推广，给公司的发展决策提供精确的数据支撑。 我们将基于一个社交平台App的用户数据，完成相关指标的统计分析并结合BI工具对指标进行可视化展现。
2、目标
基于hadoop和hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表。
3、需求
- 统计今日总消息量
- 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
- 统计今日各地区发送消息数据量
- 统计今日发送消息和接收消息的用户数
- 统计今日发送消息最多的Top10用户
- 统计今日接收消息最多的Top10用户
- 统计发送人的手机型号分布情况
- 统计发送人的设备操作系统分布情况
4、数据内容
- 数据大小：30万条数据
- 列分隔符：Hive默认分隔符’\001’
- 数据字典及样例数据
5、建库建表
create table db_msg.tb_msg_source( msg_time string comment "消息发送时间", sender_name string comment "发送人昵称", sender_account string comment "发送人账号", sender_sex string comment "发送人性别", sender_ip string comment "发送人ip地址", sender_os string comment "发送人操作系统", sender_phonetype string comment "发送人手机型号", sender_network string comment "发送人网络类型", sender_gps string comment "发送人的GPS定位", receiver_name string comment "接收人昵称", receiver_ip string comment "接收人IP", receiver_account string comment "接收人账号", receiver_os string comment "接收人操作系统", receiver_phonetype string comment "接收人手机型号", receiver_network string comment "接收人网络类型", receiver_gps string comment "接收人的GPS定位", receiver_sex string comment "接收人性别", msg_type string comment "消息类型", distance string comment "双方距离", message string comment "消息内容" ); 
将数据文件上传到/home/hadoop目录下，随后上传到HDFS中，加载数据到表中。
二、ETL数据清洗
1、数据问题
问题一：当前数据中，有一些数据的字段为空，不是合法数据。
问题二：需求中，需要统计每天、每个小时的消息量，但是数据中没有天和小时字段、只有整体时间字段、不好处理。分离出年月日、小时字段
问题三：需求中，需要对经度和维度构建地区的可视化地图，但是数据中GPS经纬度为一个字段，不好处理。需要把经纬度分离出来。
2、需求
- 需求1：对字段为空的不合法数据进行过滤
- where过滤 where length(sender_gps) > 0
- 需求2：通过时间字段构建天和小时字段
- date hour函数 date(msg_time) hour(msg_time)
- 需求3：从gps的经纬度中提取经度和纬度
- split函数 split(sender_gps, ',')[0] split(sender_gps, ',')[1]
- 需求4：将ETL以后的结果保存到一张新的Hive表中
3、实现
将数据添加到新的列。
SELECT *, date(msg_time) as msg_day, HOUR (msg_time) as msg_hour, split(sender_gps,',')[0] as sender_lng, split(sender_gps,',')[1] as sender_lat from tb_msg_soure where LENGTH (sender_gps) > 0;
先创建一个新的表用于存储清洗过的数据
create table db_msg.tb_msg_et1( msg_time string comment "消息发送时间", sender_name string comment "发送人昵称", sender_account string comment "发送人账号", sender_sex string comment "发送人性别", sender_ip string comment "发送人ip地址", sender_os string comment "发送人操作系统", sender_phonetype string comment "发送人手机型号", sender_network string comment "发送人网络类型", sender_gps string comment "发送人的GPS定位", receiver_name string comment "接收人昵称", receiver_ip string comment "接收人IP", receiver_account string comment "接收人账号", receiver_os string comment "接收人操作系统", receiver_phonetype string comment "接收人手机型号", receiver_network string comment "接收人网络类型", receiver_gps string comment "接收人的GPS定位", receiver_sex string comment "接收人性别", msg_type string comment "消息类型", distance string comment "双方距离", message string comment "消息内容", msg_day string comment "消息日", msg_hour string comment "消息小时", sender_lng double comment "经度", sender_lat double comment "纬度" );将清洗的数据导入新建的表
INSERT overwrite table tb_msg_et1 SELECT *, date(msg_time) as msg_day, HOUR (msg_time) as msg_hour, split(sender_gps,',')[0] as sender_lng, split(sender_gps,',')[1] as sender_lat from tb_msg_soure where LENGTH (sender_gps) > 0;在导入数据时，多次报错我的yarn资源不足，导致每次都导入不成功，这里我修改了/export/server/hadoop/etc/hadoop目录下的yarn配置文件yarn-site.xml，添加以下代码：
<property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>2048</value> <description>default value is 1024</description> </property> 数据导入成功
4、扩展概念：ETL
其实我们刚刚完成了从表tb_msg_source查询数据进行数据过滤和转换，并将结果写入到：tb_msg_etl表中的操作，本质上是一种简单的ETL行为。
ETL:
- E，Extract，抽取
- T，Transfrom，转换
- L，Load，加载
从A抽取数据(E)，进行数据转换过滤(T)，将结果加载(L)到B，就是ETL啦。
三、指标计算
回顾一下我们的需求
- 统计今日总消息量
- 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
- 统计今日各地区发送消息数据量
- 统计今日发送消息和接收消息的用户数
- 统计今日发送消息最多的Top10用户
- 统计今日接收消息最多的Top10用户
- 统计发送人的手机型号分布情况
- 统计发送人的设备操作系统分布情况
1、指标1：统计今日消息总量
--需求1：统计今日消息总量 CREATE table db_msg.tb_rs_total_msg_cnt comment '每日消息总量' as SELECT msg_day,COUNT(*) as total_msg_cnt from db_msg.tb_msg_et1 group by msg_day ;
2、指标2：统计每小时消息量、发送量和接收用户数
---需求2：统计每小时消息量、发送量和接收用户数 CREATE table db_msg.tb_rs_hour_msg_cnt comment '每日消息总量' as SELECT msg_hour , COUNT(*) as total_msg_cnt, count(distinct sender_account) as sender_user_cnt, count(distinct receiver_account) as receiver_user_cnt from db_msg.tb_msg_et1 group by msg_hour ;
3、指标3：统计今日各地区发送消息总量
--需求3：统计今日各地区发送消息总量 create table db_msg.tb_rs_loc_cnt comment '每日各地区发消息总量' as SELECT msg_day ,sender_lng ,sender_lat ,COUNT(*) as total_msg_cnt from db_msg.tb_msg_et1 group by msg_day ,sender_lng, sender_lat
4、指标4：统计今日发送和接收用户人数
--指标4：统计今日发送和接收用户人数 create table db_msg.tb_rs_user_cnt comment '今日发送和接收消息的人数' as SELECT msg_day , count(DISTINCT sender_account) as sender_user_cnt, COUNT(distinct receiver_account) as receiver_user_cnt from db_msg.tb_msg_et1 group by msg_day;
5、指标5：统计发送消息条数最多的top10用户
--指标5：统计发送消息条数最多的top10用户 create table db_msg.tb_rs_user_top10 comment '发送消息最多的10个用户' as SELECT sender_name , COUNT(*) as sender_msg_cnt FROM db_msg.tb_msg_et1 group by sender_name order by sender_msg_cnt DESC limit 10;
6、指标6：统计接收消息条数最多的top10用户
--指标6：统计接收消息条数最多的top10用户 create table db_msg.tb_rs_r_user_top10 comment '接收消息最多的10个用户' as SELECT receiver_name , COUNT(*) as receiver_msg_cnt FROM db_msg.tb_msg_et1 group by receiver_name order by receiver_msg_cnt DESC limit 10;
7、指标7：统计发送人的手机型号分布情况
--指标7：统计发送人的手机型号分布情况 CREATE table db_msg.tb_rs_sender_phone comment '发送人的手机型号' as SELECT sender_phonetype , count(*) as cnt from db_msg.tb_msg_et1 group by sender_phonetype
8、指标8：统计发送人的设备操作系统分布情况
CREATE table db_msg.tb_rs_sender_os comment '发送人的os分布' as SELECT sender_os , count(*) as cnt from db_msg.tb_msg_et1 group by sender_os 
四、可视化展示
1、BI概述
BI：Business Intelligence，商业智能。
指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行分析以实现商业价值。
简单来说，就是借助BI工具，可以完成复杂的数据分析、数据统计等需求，为公司决策带来巨大的价值。
所以，一般提到BI，我们指代的就是工具软件。常见的BI软件很多，比如：
- FineBI
- SuperSet
- PowerBI
- TableAu
详细的finebi的介绍与安装可跳转到【Hadoop】-FineBI的介绍及安装[16] 阅读。
2、可视化展示
2.1、step1：创建报表
2.2、step2：选择仪表板样式
2.3、step3：添加标题
2.4、step4：编辑标题文本框（注意字体大小、居中、文本框位置可调整）
2.5、step5：添加文本内容
同理添加总发送消息人数和总接收消息人数
2.6、step6：添加地图
2.7、step7：添加雷达图
2.8、step8：添加柱状图
2.9、step9：添加环饼状图
2.10、step10：添加词汇云图
2.11、step11：添加趋势曲线图
2.12、step12：报表预览
