1- 首先我们先从app端采集日志到日志服务器，一般按照日期分为不同的文件夹

使用到的技术：nginx\openresty

产生的数据：json格式的文件

2-日志服务器中flume的架构为两层，采集数据到hdfs上，压缩并且按日期分在不同的文件夹中

第一层使用failover组的sink,并要考虑峰值数据传进来的速度，第一层有六个节点，第二层有四个节点，上层的三个的sink传进下层的一个source，并且当上层的一个sink，或者下层的一个节点失效无法传输时，启动上层的failover组的另一个sink，以及下层的另一个节点

上层的flume配置文件

source为TAILDIR

channel为file?

sink为avro,并组成一个failover组

下层的flume配置文件

source为avro （配置一个channel选择器，实现将source的数据平均分到多个channel中，要实现channel的选择器，要先在idea中编写一个拦截器，在头信息中增加一个状态值，选择器根据这个状态值，来进行筛选要到那个channel中）这样可以实现多并行

channel为file?

sink为hdfs

3- 数据采集到hdfs上之后，我们要检查一下，hdfs上的数据有没有传对，数据会不会有重复的多了，或者是少了几行。但是因为日志服务器，hdfs服务器不在同一节点上，无法将结果在一起比较，因此需要开发一个web服务器，作为一个监控平台，把日志文件的行数发送到web端，并把hdfs上的文件行数也发送到web端

那么首先开发web服务器，我们使用spingboot框架开发

3.1 先查询日志文件的行数

查询行数的命令

wc -l

要先判断该日期下的文件有多少个，一个和多个查询到的数据格式不一样，要用不同的方法获取

请求web服务器的命令,把当前日志服务器节点的主机名、日志类型、时间信息、行数写在一条json中发送给web服务：

curl -H "Content-type: application/json" -X POST -d"{\"logServerName\":\"${servername}\",\"logType\":\"applog\",\"logDate\":\"${dt}\",\"lineCnt\":${cnt} }" http://${metabus_host}/api/commit

3.2 在日志服务器中连接mysql，将日志服务器的信息保存在mysql中?

3.3?在hdfs节点上判断

3.2.1 从web服务器获取到日志服务器查到的行数

命令：

metabus_host为运行web服务器节点的ip地址

logserver_cnt=$(curl http://${metabus_host}/api/get/applog?date=${dt})

3.2.2 统计hdfs上文件的行数

hdfds_cnt=0
for f in $(hdfs dfs -ls /logdata/applog/${dt}/ | awk 'NR==1{next}{print $NF}')
do
  i=$(hdfs dfs -text $f | wc -l)
  hdfds_cnt=$((hdfds_cnt+i))
  echo "计算hdfs上的日志行数为: $hdfds_cnt "
done

3.2.3 判断两个统计的行数是否相等，如果不相等，执行hive sql命令，将数据group by 去重后，将数据写入hdfs上的去重文件夹中:? ? ? /tmp/distinct_task/applog/${dt}

4- 数据去重之后，将数据加载入库ods层

判断有没有做过去重，有的话去去重文件夹加载数据

没做过去重，则将flume的采集路径作为数据加载路径

结果：生成一个APP日志表?ods.mall_app_log partition(dt='${dt}') （字段包含用户日志的所有信息）

每日更新该表

5- 建数据库，建表，执行脚本********

5.1 各层数据库

drop database ods cascade;
drop database dwd cascade;
drop database dws cascade;
drop database dim cascade;
drop database tmp cascade;
create database ods;
create database dwd;
create database dws;
create database dim;
create database tmp;

5.2 建表（建表语句就先不写了）

dws层：

? ? ? ? 1. 设备账号绑定权重表 dws.dev_acc_bind_w （字段包含device_id、account、weight、last_logtime），从来没有登陆过账号的设备不会在这里，但是t日某个设备没有登录过账号，以前登录过账号的，可以在这里查找到以前登陆过的账号

? ? ? ? 该表的功能：如果今天传入的某条数据没有账号信息，可以到该表查询该设备有没有登录过账户，选一个权重最大的账户关联上，就可以再和dwd.user_reg_info关联到user_id

????????没有的话，就只能到空设备临时id映射表关联到user_id

? ? ? ? 2. 空设备临时id映射表 dws.mall_app_device_tmpid (字段:device_id、user_id)

dwd层：

? ? ? ? 3.用户设备信息表 dwd.user_reg_info （字段:user_id 、account）

? ? ? ? 4.APP日志明细表 dwd.mall_applog_detail （******@@@要获得的最终结果******）

tmp层：

? ? ? ? 5.清洗过滤临时表?tmp.mall_applog_washed

? ? ? ? 6.session分割临时表?tmp.mall_applog_session_split

? ? ? ? 7.地理位置集成临时表?tmp.mall_applog_area?

5.3 更新计算-用户注册信息表?dwd.user_reg_info

sql逻辑：

第一步：

查询更新前的用户注册信息表?dwd.user_reg_info

得到最大的user_id

第二步：

从APP日志表?ods.mall_app_log?中读取到account,

并使用row_number()生成序列，增加上查询到的最大的user_id,

第三步：（更新）

将结果插入到用户注册信息表?dwd.user_reg_info

疑问：按照每日的时间作为分区，那么如果今天的某个设备，某个用户做的操作，再之前已经附上了user_id，那么今天的分区他会再附上一个新的user_id，这不是冲突了么

解决：要关联下t-1日的未更新的account,筛选出之前没有的

5.4?更新计算-绑定权重表dim.dev_acc_bind_w

sql逻辑：

第一步：

从ods.mall_app_log中按照设备id和account 分组

select到字段：设备id、account、计算相同的session_id(注：此时的session_id还没有切分)的数量作为权重weight、最后登录的时间，

与t-1日的dim.dev_acc_bind_w表进行Full join

要求设备id相同、账号相同

得到一个临时视图，以前的权重表与t日的权重表在一行中

第二步：

再增加一次查询、将之前的权重和今日所得到的权重进行汇总

更新最后登录的时间。

第三步：

将结果插入到dim.dev_acc_bind_w中即可

报错：classNotFount

解决:add jar?

5.5?更新计算-空设备临时id映射表?dws.mall_app_device_tmpid

sql逻辑：

第一步：

读取用户日志表ods.mall_app_log

筛选出account为空的 device_id?

第二步：

left join 上已经更新到t日的绑定权重表dim.dev_acc_bind_w

left join 上t-1日的空设备临时id映射表dws.mall_app_device_tmpid

条件为device_id相同，筛选出device_id 为 null的数据，说明这些设备从来没有登陆过账户

第三步：?

读取t-1日的空设备临时id映射表 dws.mall_app_device_tmpid?中最大的user_id

第四步:

关联以上数据，给每个这样的设备添上一个自增的user_id

第五步：（更新表）

将结果插入到空设备临时id映射表?dws.mall_app_device_tmpid

5.6 对数据进行加工：做数据清洗、切分sessionId、数据规范、数据集成、添加guid

?重点：添加guid

sql逻辑：

第一步：

从地理位置集成临时表?tmp.mall_applog_area 读取数据

获取到的数据进行筛选

part1:? ? ? ? 从地理位置集成临时表?tmp.mall_applog_area?筛选出account不为空的数据

? ? ? ? ????????关联用户注册信息表?dwd.user_reg_info

????????????????条件account相同

获取到的数据是有账号登陆的设备，直接拿用户注册信息表的user_id 当作guid

part2：? ? ? 从地理位置集成临时表?tmp.mall_applog_area?筛选出account为空的数据

????????????????-- 先从 "设备账号绑定表" 中，取出每个设备对应的权重最大的账号 ?==> tmp1
????????????????-- 用tmp1 关联 "用户注册信息表" ,得到 user_id ?==> tmp2?
????????????????-- 拿着 part2 ?关联 ? tmp2 ?关联 ?"空设备id映射表"
????????????????-- 取数：优先用 tmp2的user_id,次之用 "空设备id映射表"的user_id ?,作为 ?guid

最后，把part1 ?UNION ALL ?part2

得到结果