模块C：数据挖掘（10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。
该模块均使用Scala编写，利用Spark相关库完成。
任务一：特征工程
剔除订单信息表与订单详细信息表中用户id与商品id不存在现有的维表中的记录，同时建议多利用缓存并充分考虑并行度来优化代码，达到更快的计算效果。
1、根据Hive的dwd库中相关表或MySQL中shtd_store中相关表（order_detail、sku_info），计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户（只考虑他俩购买过多少个相同的商品，不考虑相同的商品买了多少次），将10位用户id进行输出，输出格式如下，将结果截图粘贴至报告中：
结果格式如下：
-------------------相同种类前10的id结果展示为：--------------------
1,2,901,4,5,21,32,91,14,52
2、根据Hive的dwd库中相关表或MySQL中shtd_store中相关商品表（sku_info），获取id、spu_id、price、weight、tm_id、category3_id 这六个字段并进行数据预处理，对price、weight进行规范化(StandardScaler)处理，对spu_id、tm_id、category3_id进行one-hot编码处理（若该商品属于该品牌则置为1，否则置为0）,并按照id进行升序排序，在集群中输出第一条数据前10列（无需展示字段名），将结果截图粘贴至报告中。
| 字段 | 类型 | 中文含义 | 备注 |
|---|
| id | double | 主键 | | | price | double | 价格 | | | weight | double | 重量 | | | spu_id#1 | double | spu_id 1 | 若属于该spu_id，则内容为1否则为0 | | spu_id#2 | double | spu_id 2 | 若属于该spu_id，则内容为1否则为0 | | … | double | | | | tm_id#1 | double | 品牌1 | 若属于该品牌，则内容为1否则为0 | | tm_id#2 | double | 品牌2 | 若属于该品牌，则内容为1否则为0 | | …… | double | | | | category3_id#1 | double | 分类级别3 1 | 若属于该分类级别3，则内容为1否则为0 | | category3_id#2 | double | 分类级别3 2 | 若属于该分类级别3，则内容为1否则为0 | | …… | | | |
答案格式如下：
--------------------第一条数据前10列结果展示为：---------------------
1.0,0.89,0.72,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0
任务二：推荐系统
1、根据任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少个相同的商品，不考虑相同的商品买了多少次），并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，并剔除用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买商品与该数据集中商品的余弦相似度累加再求均值，输出相似度前5商品id作为推荐使用，将执行结果截图粘贴至对应报告中。
结果格式如下：
------------------------推荐Top5结果如下------------------------
相似度top1(商品id：1，平均相似度：0.98)
相似度top2(商品id：71，平均相似度：0.78)
相似度top3(商品id：22，平均相似度：0.76)
相似度top4(商品id：351，平均相似度：0.73)
相似度top5(商品id：14，平均相似度：0.52)
模块D：数据采集与实时计算（20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；
请先检查ZooKeeper、Kafka、Redis端口是否已启动，若未启动则各启动命令如下：
ZK启动（netstat -ntlp查看2181端口是否打开）
/usr/zk/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
Redis启动（netstat -ntlp查看6379端口是否打开）
/usr/redis/bin/redis-server /usr/redis/bin/redis.conf
Kafka启动（netstat -ntlp查看9092端口是否打开）
/opt/kafka/kafka_2.11-2.0.0/bin/kafka-server-start.sh -daemon（空格连接下一行）/opt/kafka/kafka_2.11-2.0.0/config/server.properties
Flink任务在Yarn上用per job模式（即Job分离模式，不采用Session模式），方便Yarn回收资源。
任务一：实时数据采集
1、在Master节点使用Flume采集实时数据生成器10050端口的socket数据，将数据存入到Kafka的Topic中（Topic名称为order，分区数为4），使用Kafka自带的消费者消费order（Topic）中的数据，将前2条数据的结果截图粘贴至对应报告中；
2、采用多路复用模式，Flume接收数据注入kafka 的同时，将数据备份到HDFS目录/user/test/flumebackup下，将查看备份目录下的第一个文件的前2条数据的命令与结果截图粘贴至对应报告中。
任务二：使用Flink处理Kafka中的数据
编写Scala代码，使用Flink消费Kafka中Topic为order的数据并进行相应的数据统计计算（订单信息对应表结构order_info,订单详细信息对应表结构order_detail（来源类型和来源编号这两个字段不考虑，所以在实时数据中不会出现），同时计算中使用order_info或order_detail表中create_time或operate_time取两者中值较大者作为EventTime，若operate_time为空值或无此属性，则使用create_time填充，允许数据延迟5S，订单状态分别为1001:创建订单、1002:支付订单、1003:取消订单、1004:完成订单、1005:申请退回、1006:退回完成。另外对于数据结果展示时，不要采用例如：1.9786518E7的科学计数法）。
1、使用Flink消费Kafka中的数据，统计商城实时订单实收金额（需要考虑订单状态，若有取消订单、申请退回、退回完成则不计入订单实收金额，其他状态的则累加），将key设置成totalprice存入Redis中。使用redis cli以get key方式获取totalprice值，将结果截图粘贴至对应报告中，需两次截图，第一次截图和第二次截图间隔1分钟以上，第一次截图放前面，第二次截图放后面；
2、在任务1进行的同时，使用侧边流，监控若发现order_status字段为退回完成, 将key设置成totalrefundordercount存入Redis中，value存放用户退款消费额。使用redis cli以get key方式获取totalrefundordercount值，将结果截图粘贴至对应报告中，需两次截图，第一次截图和第二次截图间隔1分钟以上，第一次截图放前面，第二次截图放后面；
3、在任务1进行的同时，使用侧边流，监控若发现order_status字段为取消订单,将数据存入MySQL数据库shtd_result的order_info表中，然后在Linux的MySQL命令行中根据id降序排序，查询列id、consignee、consignee_tel、final_total_amount、feight_fee，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。
|