Python+大数据-数仓实战之滴滴出行(一)

Python+大数据-数仓实战之滴滴出行(一)

1. 项目架构图

1.1 数据流程处理

1.2 数仓分层

1.3 创建数据库

在Hive中创建数据库

-- 创建ods库
create database if not exists ods_didi;
-- 创建dw库
create database if not exists dw_didi;
-- 创建app库
create database if not exists app_didi;

1.4 相关web的链接

Hadoop集群的使用

一键启动
cd /export/onekey/
./start-all.sh

一键关闭
cd /export/onekey/
./stop-all.sh

web查看HDFS页面
http://192.168.88.100:50070/ 

Hive 启动
1. 进入到/export/server/hive-2.1.0/bin目录中
2. 执行以下命令：./beeline
3. 输入：!connect jdbc:hive2://node1:10000，回车
4. 输入用户名：root
5. 在输入密码位置直接回车，即可使用命令行连接到Hive，然后就可以执行HQL了。

Zeppelin 浏览器访问
打开浏览器，输入地址访问：http://192.168.88.100:8090/

2. 创建表

2.1创建订单表结构

create table if not exists ods_didi.t_user_order(
        orderId string comment '订单id',
        telephone string comment '打车用户手机',
        lng string comment '用户发起打车的经度',
        lat string comment '用户发起打车的纬度',
        province string comment '所在省份',
        city string comment '所在城市',
        es_money double comment '预估打车费用',
        gender string comment '用户信息 - 性别',
        profession string comment '用户信息 - 行业',
        age_range string comment '年龄段（70后、80后、...）',
        tip double comment '小费',
        subscribe int comment '是否预约（0 - 非预约、1 - 预约）',
        sub_time string comment '预约时间',
        is_agent int comment '是否代叫（0 - 本人、1 - 代叫）',
        agent_telephone string comment '预约人手机',
        order_time string comment '预约时间'
    )
    partitioned by (dt string comment '时间分区') 
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ; 

2.2 创建取消订单表

create table if not exists ods_didi.t_user_cancel_order(
    orderId string comment '订单ID',
    cstm_telephone string comment '客户联系电话',
    lng string comment '取消订单的经度',
    lat string comment '取消订单的纬度',
    province string comment '所在省份',
    city string comment '所在城市',
    es_distance double comment '预估距离',
    gender string comment '性别',
    profession string comment '行业',
    age_range string comment '年龄段',
    reason int comment '取消订单原因（1 - 选择了其他交通方式、2 - 与司机达成一致，取消订单、3 - 投诉司机没来接我、4 - 已不需要用车、5 - 无理由取消订单）',
    cancel_time string comment '取消时间'
)
partitioned by (dt string comment '时间分区') 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ; 

2.3 创建订单支付表

create table if not exists ods_didi.t_user_pay_order(
    id string comment '支付订单ID',
    orderId string comment '订单ID',
    lng string comment '目的地的经度（支付地址）',
    lat string comment '目的地的纬度（支付地址）',
    province string comment '省份',
    city string comment '城市',
    total_money double comment '车费总价',
    real_pay_money double comment '实际支付总额',
    passenger_additional_money double comment '乘客额外加价',
    base_money double comment '车费合计',
    has_coupon int comment '是否使用优惠券（0 - 不使用、1 - 使用）',
    coupon_total double comment '优惠券合计',
    pay_way int comment '支付方式（0 - 微信支付、1 - 支付宝支付、3 - QQ钱包支付、4 - 一网通银行卡支付）',
    mileage double comment '里程（单位公里）',
    pay_time string comment '支付时间'
)
partitioned by (dt string comment '时间分区') 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ; 

2.4 创建用户评价表

create table if not exists ods_didi.t_user_evaluate(
    id string comment '评价日志唯一ID',
    orderId string comment '订单ID',
    passenger_telephone string comment '用户电话',
    passenger_province string comment '用户所在省份',
    passenger_city string comment '用户所在城市',
    eva_level int comment '评价等级（1 - 一颗星、... 5 - 五星）',
    eva_time string comment '评价时间'
)
partitioned by (dt string comment '时间分区') 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ; 

3 加载表数据

3.1 创建本地路径,上传源日志文件

mkdir -p /export/data/didi

3…2 通过load命令给表加载数据，并指定分区

load data local inpath '/export/data/didi/order.csv' into table t_user_order partition (dt='2020-04-12');
load data local inpath '/export/data/didi/cancel_order.csv' into table t_user_cancel_order partition     (dt='2020-04-12');
load data local inpath '/export/data/didi/pay.csv' into table t_user_pay_order partition (dt='2020-04-12');
load data local inpath '/export/data/didi/evaluate.csv' into table t_user_evaluate partition (dt='2020-04-12');

4. 数据预处理-dw

4.1 建表

create table if not exists dw_didi.t_user_order_wide(
    orderId string comment '订单id',
    telephone string comment '打车用户手机',
    lng string comment '用户发起打车的经度',
    lat string comment '用户发起打车的纬度',
    province string comment '所在省份',
    city string comment '所在城市',
    es_money double comment '预估打车费用',
    gender string comment '用户信息 - 性别',
    profession string comment '用户信息 - 行业',
    age_range string comment '年龄段（70后、80后、...）',
    tip double comment '小费',
    subscribe int comment '是否预约（0 - 非预约、1 - 预约）',
    subscribe_name string comment '是否预约名称',
    sub_time string comment '预约时间',
    is_agent int comment '是否代叫（0 - 本人、1 - 代叫）',
    is_agent_name string comment '是否代叫名称',
    agent_telephone string comment '预约人手机',
    order_date string comment '预约时间，yyyy-MM-dd',
    order_year string comment '年',
    order_month string comment '月',
    order_day string comment '日',
    order_hour string comment '小时',
    order_time_range string comment '时间段',
    order_time string comment '预约时间'
)
partitioned by (dt string comment '时间分区') 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ; 

4.2转宽表HQL语句

select 
    orderId,
    telephone,
    lng,
    lat,
    province,
    city,
    es_money,
    gender,
    profession,
    age_range,
    tip,
    subscribe,
    case when subscribe = 0 then '非预约'
         when subscribe = 1 then'预约'
    end as subscribe_name,
     date_format(concat(sub_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as sub_time,
    is_agent,
    case when is_agent = 0 then '本人'
         when is_agent = 1 then '代叫'
    end as is_agent_name,
    agent_telephone,
    date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd') as order_date, -- 2020-1-1 --->2020-01-01
    year(date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd')) as order_year, --2020
    month(date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd')) as order_month, --12
    day(date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd')) as order_day, --23
    hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) as order_hour,
    case when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 1 and                                hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 5 then '凌晨'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 5 and                               hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 8 then '早上'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 8 and                               hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 11 then '上午'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 11 and                              hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 13 then '中午'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 13 and                            hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 17 then '下午'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 17 and                            hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 19 then '晚上'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 19 and                              hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 20 then '半夜'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 20 and                            hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 24 then '深夜'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) >= 0 and                                hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 1 then '深夜'
         else 'N/A'
    end as order_time_range,
    date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as order_time
from ods_didi.t_user_order where dt = '2020-04-12' and length(order_time) >= 8 ;

4.3 将数据加载到dw层宽表

insert overwrite table dw_didi.t_user_order_wide partition(dt='2020-04-12')
select 
    orderId,
    telephone,
    lng,
    lat,
    province,
    city,
    es_money,
    gender,
    profession,
    age_range,
    tip,
    subscribe,
    case when subscribe = 0 then '非预约'
         when subscribe = 1 then'预约'
    end as subscribe_name,
     date_format(concat(sub_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as sub_time,
    is_agent,
    case when is_agent = 0 then '本人'
         when is_agent = 1 then '代叫'
    end as is_agent_name,
    agent_telephone,
    date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd') as order_date, -- 2020-1-1 --->2020-01-01
    year(date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd')) as order_year, --2020
    month(date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd')) as order_month, --12
    day(date_format(order_time, 'yyyy-MM-dd')) as order_day, --23
    hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) as order_hour,
    case when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 1 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 5 then '凌晨'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 5 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 8 then '早上'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 8 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 11 then '上午'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 11 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 13 then '中午'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 13 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 17 then '下午'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 17 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 19 then '晚上'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 19 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 20 then '半夜'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) > 20 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 24 then '深夜'
         when hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) >= 0 and hour(date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')) <= 1 then '深夜'
         else 'N/A'
    end as order_time_range,
    date_format(concat(order_time,':00'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as order_time
from ods_didi.t_user_order where dt = '2020-04-12' and length(order_time) >= 8;

5. 指标分析-app

5.1 总订单笔数

5.1.1 创建表

创建保存日期对应订单笔数的app表
create table if not exists app_didi.t_order_total(
    date_val string comment '日期（年月日)',
    count int comment '订单笔数'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

5.1.2 加载表

--加载数据到app表
insert overwrite table app_didi.t_order_total partition(month='2020-04')
select 
    '2020-04-12',
    count(orderid) as total_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
;

5.2 预约和非预约用户占比

5.2.1 创建表

-- 创建保存日期对应订单笔数的app表
create table if not exists app_didi.t_order_subscribe_percent(
    date_val string comment '日期',
    subscribe_name string comment '是否预约',
    percent_val string comment '百分比'
)partitioned by (month string comment '年月yyyy-MM') 
row format delimited fields terminated by ',' ;

5.2.2 加载表

-加载数据到app表
insert overwrite table  app_didi.t_order_subscribe_percent partition(month='2020-04')
select 
   '2020-04-12',
    '预约',
    concat(round(t1.total_cnt /t2.total_cnt *100,2),'%') as subscribe 
from 
   (
      select 
            count(orderid) as total_cnt
        from
            dw_didi.t_user_order_wide
        where
            subscribe = 1 and dt = '2020-04-12' 
    )t1,
    (
        select 
            count(orderid) as total_cnt
        from
            dw_didi.t_user_order_wide
        where
            dt = '2020-04-12'
    )t2

union all
select 
   '2020-04-12',
    '非预约',
    concat(round(t1.total_cnt /t2.total_cnt *100,2),'%') as nosubscribe 
from 
   (
      select 
            count(orderid) as total_cnt
        from
            dw_didi.t_user_order_wide
        where
            subscribe = 0 and dt = '2020-04-12' 
    )t1,
    (
        select 
            count(orderid) as total_cnt
        from
            dw_didi.t_user_order_wide
        where
            dt = '2020-04-12'
    )t2 ;

5.3 不同时段的占比分析

5.3.1 创建表

--创建APP层表
create table if not exists app_didi.t_order_timerange_total(
    date_val string comment '日期',
    timerange string comment '时间段',
    count int comment '订单数量'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

5.3.2 加载表

--加载数据到APP表
insert overwrite table app_didi.t_order_timerange_total partition(month = '2020-04')
select
    '2020-04-12',
    order_time_range,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    order_time_range
;

5.4 不同地域订单占比

5.4.1 创建表

--创建APP表
create table if not exists app_didi.t_order_province_total(
    date_val string comment '日期',
    province string comment '省份',
    count int comment '订单数量'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

5.4.2 加载表

--数据加载到APP表
insert overwrite table app_didi.t_order_province_total partition(month = '2020-04')
select
    '2020-04-12',
    province,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    province
order by order_cnt desc
;

5.5 不同年龄段，不同时段订单占比

5.5.1 创建表

create table if not exists app_didi.t_order_age_and_time_range_total(
    date_val string comment '日期',
    age_range string comment '年龄段',
    order_time_range string comment '时段',
    count int comment '订单数量'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

5.5.2 加载表

--加载数据到APP表
insert overwrite table app_didi.t_order_age_and_time_range_total partition(month = '2020-04')
select
      '2020-04-12',
      age_range,
     order_time_range,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    age_range,
    order_time_range
;

5.6 不同职业订单统计top5-方式1

5.6.1 创建表

create table if not exists app_didi.t_order_profession_total_topn( 
date_val string comment '日期', 
profession string comment '职业', 
Order_cnt int comment '订单数量', 
rk int comment '排名' 
) 
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM') 
row format delimited fields terminated by ',' ;

5.6.2 加载表

insert overwrite table app_didi.t_order_profession_total_topn partition(month = '2020-04')
select * from
(
    select 
    *,
    dense_rank() over(order by total_cnt desc) as rk
    from 
    (
        select
        '2020-04-12',
        profession,
        count(orderid) as total_cnt
        from 
        dw_didi.t_user_order_wide
        group by profession
    )t
)tt
where rk <=3 ;

5.7 求取消订单百分比

5.7.1 创建表

--创建app表
create table if not exists app_didi.t_order_cancel_order_percent( 
date_val string comment '日期', 
cancel_order_percent string comment '百分比'
) 
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM') 
row format delimited fields terminated by ',' 

5.7.2 加载表

--插入数据

insert overwrite table app_didi.t_order_cancel_order_percent partition(month = '2020-04')
select
'2020-04-12' date_val
,
concat(round(t1.total_cnt/t2.total_cnt * 100,2),'%') as percent_val
from 
(select count(*) total_cnt from ods_didi.t_user_cancel_order where dt='2020-04-12')t1
,
(select count(*) total_cnt from dw_didi.t_user_order_wide where dt='2020-04-12')t2 ;

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v1AkmSgA-1660705001020)(https://gitee.com/hu_hao11/blogImage/raw/master/img/20220817104557.png)]