千金一刻莫空度，老大无成空自伤。这篇文章主要讲述基于Spark+Grafana可视化电商项目实战，好文收藏~相关的知识，希望能为你提供帮助。
大家好，我是老兵。
本系列为大数据项目实战系列，每期内容将讲解??项目背景???、??技术架构???和核心??代码??部分，帮助相关小伙伴快速了解大数据项目与技术。
【基于Spark+Grafana可视化电商项目实战，好文收藏~】在上期的基于Spark GraphFrame社交网络实战项目中，介绍了Spark图计算与社交关系图谱，文章反响很好。?
本期将继续介绍基于Spark和Grafana的??电商零售分析??项目，在文末附有电商数据集下载地址，欢迎大家自行领取。话不多说，我们开始。
1 项目介绍互联网背景下的大数据、AI领域不断创新，衍生出多样化的电商平台和商品推荐模式。
项目环境：java、IDEA
项目技术：Spark、Grafana
技术难度：中等
作为消费者，当我们打开某款购物APP时，随着你在平台上浏览商品并点击，计算机在后台会记录你的用户行为，并为你生成专有的?
?客群画像???，真正做到了??千人千面???、??精准推荐??的效果。
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关于智能推荐和用户画像怎么实现，我们将在后期系列中讨论。
本项目主要对零售商品进行数据分析，通过技术手段，分析哪几款商品需求量最大（?
?购买排行top5???）、??热门商品???每日变化趋势、哪些省份是消费大省市（??消费省份分布???）、购买群体男女比率（??用户群体分析??）。项目基于?
?Spark???组件和??Grafana??工具，通过Spark数据分析，进行数据清洗、转换、计算并保存，最终Grafana进行可视化大屏展示。2 系统介绍项目程序采用Java语言编写，技术组件采用Spark和Grafana工具。
系统整体分为数据采集、数据分析、数据可视化核心部分。
1）整体技术架构
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数据采集层
通过?
?网络爬虫??或者下载??公开数据集??的技术手段（文末提供免费数据集下载）收集电商零售数据，形成结构化文本文件、数据表。- 数据分析层
基于微服务和Spark技术栈构建。微服务组件作为系统基础底座（???非必须???），一般公司有专门的微服务团队去做。
Spark作为数据分析组件，提供Spark内存计算、???Spark SQL??数据查询统计等功能，完成数据的加工、查询和结果存储。 - 数据存储层
Spark计算后的数据落地到存储介质中，向外提供数据访问能力，项目中使用mysql（redis、Hive也可）。 - 数据展示层
在展示层的技术选型方面，我选择了???Grafana??: 一个提供几百种数据源、多种图形样式库的可视化大屏组件，且支持SQL，比较方便。
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数据从源头的??
?结构化???形式（csv/table）转换为Spark的??RDD???形式，并最终流转到数据库中的??table表??形式存储。- Spark程序读取源数据（csv、table）并转成RDD（?
?csvRDD??） - 经过重复值、异常值、时间格式处理，形成中间RDD（?
?transRDD??） - Spark SQL进行数据指标计算（?
?top5xxRDD???），计算销售排行、用户省份分布等指标并保存到Mysql中（??tb_xxAnalysis??） - Grafana中进行SQL查询展示，绘制大屏。
- Spark引擎
大数据生态圈常用???计算引???，内存级分布式分析框架，包含Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark Graph等模块。具体资料可以看我的相关文章，此处不再赘叙。
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- Grafana组件
Grafana是一个开源的???可视化???和??分析???平台。提供??查询???、??可视化???、??告警???和??监控???等功能。内部支持多种数据源，提供多种面板、插件来快速将复杂的数据转换为漂亮的图形和可视化的工具，可自定义告警规则。
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3 程序实现
先看下整体的架构，正如前面所说。我们在这里分成了数据采集、数据分析和数据可视化三个部分。
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3.1 系统环境
- Maven 3.5、Mysql 5.7
- jdk1.8、scala 2.12
- spark 3.0.2
- grafana 8.5
1）环境jar包依赖
这里使用了引入了spark-core和spark-sql的依赖包,且使用SparkSession方式创建SparkContext上下文。
< dependency>
< groupId> org.apache.spark< /groupId>
< artifactId> spark-core_2.12< /artifactId>
< version> 3.0.3< /version>
< /dependency>
< dependency>
< groupId> org.apache.spark< /groupId>
< artifactId> spark-sql_2.12< /artifactId>
< version> 3.0.3< /version>
< /dependency>
2）Spark脚本
在系统入口这里，为了方便本地和服务器运行?
?灵活性???，可支持??批量???任务或者??单个??任务方式执行，通过参数传入控制。- 包括执行的程序类名、执行标志
- 执行日期范围（不传默认全量）
// 计算kpi列表（kpi.txt）
ProductAnalysis1 2019-11-24 2019-12-22
RegionAnalysis2 2019-11-24 2019-12-22
UserAnalysis1 2019-11-24
// 服务器执行脚本
#!/usr/bin/env bash
SPARK_HOME="/usr/hdp/xxxx/spark"
SPARK_MASTER="yarn"
MAIN_CLASS="com.demo.spark.analysis.launcher.AnalysisLauncher"
SPARK_SUBMIT_OPTS="--master yarn-client --driver-memory 20g --executor-cores 8 --executor-memory 40g --num-executors 5"
...
// 执行脚本命令
sh analysis.sh kpi.txt
3）Spark启动
这里为了方便观察，统一改为Local运行模式；将执行类放入数组，使用?
?Java反射机制??动态执行分析子类。// 解析传递的kpi.txt中的执行类参数
// PRODUCT_CLASS_NAME、USER_CLASS_NAME
// String[] classNames = parseArgs(args);
String[] classNames = PRODUCT_CLASS_NAME, USER_CLASS_NAME, REGION_CLASS_NAME;
for (String className: classNames)
Class c = Class.forName(PACKAGE_NAME + className);
BaseHandler handler = (BaseHandler) c.getConstructors()[0].newInstance();
logger.info("数据分析开始...");
handler.execute(spark, sparkContext);
3.3 数据采集模块
使用SparkSession的?
?read()算子???读取csv文件，设置编码格式，并进行简单的??重复值???、??异常值???及??缺失值??处理;
结果保存到数据库表中。// 读取csv文件并处理
Dataset productCsvDS = spark.read()
.format("csv")
.option("delimiter", ",")
.option("encoding", "gbk")
.schema(productStructType)
.option("header", "true")
.load(ORDER_FILE_PATH)
.na()// 空值删除
.drop( new String[] "name", "price");
// 写入Mysql订单表 (解决中文乱码：设置Mysql 编码utf8)
productCsvDS.write()
.mode(SaveMode.Overwrite)
.jdbc(JDBC_URL, DB_TABLE_PRODUCT, jdbcProperties);
// 定义StructType
private static StructType getProductStructType()
StructType productStructType = DataTypes.createStructType(new StructField[]
DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, false),
DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, false),
DataTypes.createStructField("price", DataTypes.DoubleType, false)
...
);
return productStructType;
3.4 数据分析模块
使用?
?Spark SQL???和??Spark内置算子??进行数据统计，不同场景的分析子类均需要实现execute()方法。// 子类继承抽象父类execute()方法
public abstract class BaseService
public void execute(SparkSession spark, JavaSparkContext sparkContext)
// TODO: 继承子类方法
// 1. 用户行为分析
// 2. 零售产品分析
- 用户月度购买量省份分布分析（示例）
// 注册临时表
prodCsvDS.registerTempTable("product");
orderCsvDS.registerTempTable("orderinfo");
// 列换行；分割prod_ids
String prodSplitSQL推荐阅读
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