一、数仓之Cloudera Manager

1、CM简介

拥有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警功能的一个工具

快速安装，快速运维，提高集群的效率

CM架构

2、阿里云服务器准备

注册账号

购买ECS云服务器

ECS配置及安全组修改（开放各服务的端口）

3、CM部署准备

服务器连接

修改hosts文件

通过生成公钥和私钥配置SSH免密登录

编写集群同步脚本xsync

编写集群整体操作脚本vim xcall.sh

关闭防火墙和SELINUX

配置NTP时钟同步

4、CM安装部署

安装JDK

安装MySQL及其驱动（hadoop102上操作）

搭建本地yum源安装CM

进入/var/www/html/路径，并开启http服务

安装并修改CM配置文件

在MySQL中建数据库

启动服务：systemctl start cloudera-scm-server

查看日志并访问web ui

关闭服务

二、数仓之CDH

1、选择使用版本

免费版

2、部署CDH集群

选定物理节点

添加本地parcel库

自定义安装组件

角色分布

测试数据库连接

三、数仓搭建环境准备

1、Flume 安装部署

添加服务

选择依赖及部署节点

2、Sqoop安装部署

3、配置Hadoop支持LZO

配置-gplextras parcel库的url

Parcel列表中出现了GPLEXTERAS，依次点击下载、分配、激活

修改HDFS配置压缩编码解码器，加入com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

配置Hive 辅助 JAR 目录

修改Sqoop配置，配置项中搜索“sqoop-conf/sqoop-env.sh 的 Sqoop 1 Client 客户端高级配置代码段（安全阀）

4、修改yarn配置参数

配置内存大小“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”，修改成4G

“yarn.scheduler.maximum-allocation-mb”，修改成2G

重启相关组件

5、HUE使用概述

HUE=Hadoop User Experience（Hadoop用户体验），Hadoop的UI系统

http://hadoop102:8888（未优化）或http://hadoop102:8889（优化）

6、HUE用户管理

新建一个用户组——hive，并添加hive用户

四、数仓之用户行为数仓搭建

1、用户行为日志生成

分发jar包log-collector-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

并启动lg.sh脚本（将打印的数据读入）

2、日志数据导入数仓

日志采集Flume配置

Flume拦截器：ETL拦截器LogETLInterceptor（编写工具类调用）、日志类型区分拦截器LogTypeInterceptor

ETL拦截器主要用于，过滤时间戳不合法和Json数据不完整的日志
日志类型区分拦截器主要用于，将启动日志和事件日志区分开来，方便发往Kafka的不同Topic。

拦截器打包放入lib目录并进行分发

消费Kafka Flume配置

调用日志生成脚本lg.sh

#! /bin/bash

for i in hadoop102 hadoop103  
do  
    ssh $i " source /etc/profile ; java -classpath /opt/module/log-collector-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar com.atguigu.appclient.AppMain $1 $2 >/opt/module/test.log &"  
done

3、ODS层-原始数据层，存放原始数据

创建数据库：创建数据仓库目录、修改hive配置并启动、创建并使用gmall数据库

创建启动日志表ods_start_log

ODS层加载数据脚本：将指定日期数据加入表中

4、DWD层启动表数据解析

创建启动表、DWD层启动表加载数据脚本dwd_start_log.sh

5、DWS层（需求：用户日活跃）

统计当日、当周、当月活动的每个设备明细

编写加载数据脚本

6、ADS层（需求：用户日活跃）

目标：当日活跃设备数

编写ADS层加载数据脚本

#!/bin/bash

定义变量方便修改

APP=gmall

如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天

if [ -n "$1" ] ;then
do_date=$1
else
do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi

sql="
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

insert into table "$APP".ads_uv_count
select
'$do_date' dt,
daycount.ct
from
(
select
'$do_date' dt,
count(*) ct
from "$APP".dws_uv_detail_day
where dt='$do_date'
)daycount;
"

beeline -u "jdbc:hive2://hadoop102:10000/" -n hive -e "$

增加执行权限并使用：ads_uv_log.sh 2019-09-03