3.0 数据生成模块（P14-P28）

3.1目标数据

  我们要收集和分析的数据主要包括 页面数据、事件数据、曝光数据、启动数据和错误数据。

3.1.1页面

  页面数据主要记录一个页面的用户访问情况，包括访问时间、停留时间、页面路径等信息。

3.1.2事件（动作）

  事件数据主要记录应用内一个具体操作行为，包括操作类型、操作对象、操作对象描述等信息。

3.1.3曝光

  曝光数据主要记录页面所曝光的内容，包括曝光对象，曝光类型等信息。

3.1.4启动

  启动数据记录应用的启动信息。

3.1.5错误

  错误数据记录应用使用

  过程中的错误信息，包括错误编号及错误信息。

3.2 数据埋点

3.2.1 主流埋点方式（了解）

  目前主流的埋点方式，有代码埋点（前端/后端）、可视化埋点、全埋点三种。

  代码埋点是通过调用埋点SDK函数，在需要埋点的业务逻辑功能位置调用接口，上报埋点数据。例如，我们对页面中的某个按钮埋点后，当这个按钮被点击时，可以在这个按对应的 OnClick 函数里面调用SDK提供的数据发送接口，来发送数据。

​   可视化埋点只需要研发人员集成采集 SDK，不需要写埋点代码，业务人员就可以通过访问分析平台的“圈选”功能，来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件，并对该事件进行命名。圈选完毕后，这些配置会同步到各个用户的终端上，由采集 SDK 按照圈选的配置自动进行用户行为数据的采集和发送。

​   全埋点是通过在产品中嵌入SDK，前端自动采集页面上的全部用户行为事件，上报埋点数据，相当于做了一个统一的埋点。然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析。

3.2.2 埋点数据上报时机

埋点数据上报时机包括两种方式。

​   方式一，在离开该页面时，上传在这个页面产生的所有数据（页面、事件、曝光、错误等）。优点，批处理，减少了服务器接收数据压力。缺点，不是特别及时。

​   方式二，每个事件、动作、错误等，产生后，立即发送。优点，响应及时。缺点，对服务器接收数据压力比较大。

​   本次项目采用方式一埋点。

3.2.3 埋点数据日志结构

​  我们的日志结构大致可分为两类，一是普通页面埋点日志，二是启动日志。

​   普通页面日志结构如下，每条日志包含了，当前页面的页面信息，所有事件（动作）、所有曝光信息以及错误信息。除此之外，还包含了一系列公共信息，包括设备信息，地理位置，应用信息等，即下边的common字段。

（1）普通页面埋点日志格式

{
  "common": {                  -- 公共信息
    "ar": "230000",              -- 地区编码
    "ba": "iPhone",              -- 手机品牌
    "ch": "Appstore",            -- 渠道
    "is_new": "1",--是否首日使用，首次使用的当日，该字段值为1，过了24:00，该字段置为0。
	"md": "iPhone 8",            -- 手机型号
    "mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq", -- 设备id
    "os": "iOS 13.2.9",          -- 操作系统
    "uid": "485",                 -- 会员id
    "vc": "v2.1.134"             -- app版本号
  },
"actions": [                     --动作(事件)  
    {
      "action_id": "favor_add",   --动作id
      "item": "3",                   --目标id
      "item_type": "sku_id",       --目标类型
      "ts": 1585744376605           --动作时间戳
    }
  ],
  "displays": [
    {
      "displayType": "query",        -- 曝光类型
      "item": "3",                     -- 曝光对象id
      "item_type": "sku_id",         -- 曝光对象类型
      "order": 1,                      --出现顺序
      "pos_id": 2                      --曝光位置
    },
    {
      "displayType": "promotion",
      "item": "6",
      "item_type": "sku_id",
      "order": 2, 
      "pos_id": 1
    },
    {
      "displayType": "promotion",
      "item": "9",
      "item_type": "sku_id",
      "order": 3, 
      "pos_id": 3
    },
    {
      "displayType": "recommend",
      "item": "6",
      "item_type": "sku_id",
      "order": 4, 
      "pos_id": 2
    },
    {
      "displayType": "query ",
      "item": "6",
      "item_type": "sku_id",
      "order": 5, 
      "pos_id": 1
    }
  ],
  "page": {                       --页面信息
    "during_time": 7648,        -- 持续时间毫秒
    "item": "3",                  -- 目标id
    "item_type": "sku_id",      -- 目标类型
    "last_page_id": "login",    -- 上页类型
    "page_id": "good_detail",   -- 页面ID
    "sourceType": "promotion"   -- 来源类型
  },
"err":{                     --错误
"error_code": "1234",      --错误码
    "msg": "***********"       --错误信息
},
  "ts": 1585744374423  --跳入时间戳
}

（2）启动日志格式

{
  "common": {
    "ar": "370000",
    "ba": "Honor",
    "ch": "wandoujia",
    "is_new": "1",
    "md": "Honor 20s",
    "mid": "eQF5boERMJFOujcp",
    "os": "Android 11.0",
    "uid": "76",
    "vc": "v2.1.134"
  },
  "start": {   
    "entry": "icon",         --icon手机图标  notice 通知   install 安装后启动
    "loading_time": 18803,  --启动加载时间
    "open_ad_id": 7,        --广告页ID
    "open_ad_ms": 3449,    -- 广告总共播放时间
    "open_ad_skip_ms": 1989   --  用户跳过广告时点
  },
"err":{                     --错误
"error_code": "1234",      --错误码
    "msg": "***********"       --错误信息
},
  "ts": 1585744304000
}

启动日志结构相对简单，主要包含公共信息，启动信息和错误信息。

3.3 服务器和JDK准备

1. 安装模板虚拟机，IP地址192.168.10.100、主机名称hadoop100、内存4G、硬盘50G

2. 克隆3台虚拟机

3. 集群分发脚本xsync

4. 配置SSH免密登录

5. 安装JDK

以上内容为Hadoop集群配置相关文件，可参考链接：https://blog.csdn.net/m0_58022371/article/details/126440789

3.3.6 环境变量配置说明

​   Linux的环境变量可在多个文件中配置，如/etc/profile，/etc/profile.d/*.sh，/.bash_profile等，下面说明上述几个文件之间的关系和区别。

​   bash的运行模式可分为login shell和non-login shell。

​   例如，我们通过终端，输入用户名、密码，登录系统之后，得到就是一个login shell。而当我们执行以下命令ssh hadoop103 command，在hadoop103执行command的就是一个non-login shell。

  这两种shell的主要区别在于，它们启动时会加载不同的配置文件，login shell启动时会加载/etc/profile，/.bash_profile，~/.bashrc。non-login shell启动时会加载~/.bashrc。
而在加载/.bashrc（实际是~/.bashrc中加载的/etc/bashrc）或/etc/profile时，都会执行如下代码片段

因此不管是login shell还是non-login shell，启动时都会加载/etc/profile.d/*.sh中的环境变量。

3.4 模拟数据

3.4.1 使用说明

1）将application.yml、gmall2020-mock-log-2021-01-22.jar、path.json、logback.xml上传hadoop102的/opt/module/applog目录下
（1）创建applog路径

[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir /opt/module/applog

（2）上传文件application.yml到/opt/module/applog目录

2）配置文件
（1）application.yml文件
可以根据需求生成对应日期的用户行为日志。

[atguigu@hadoop102 applog]$ vim application.yml

修改如下内容

# 外部配置打开
# 外部配置打开
logging.config: "./logback.xml"
#业务日期  注意：并不是Linux系统生成日志的日期，而是生成数据中的时间
mock.date: "2020-06-14"

#模拟数据发送模式
#mock.type: "http"
#mock.type: "kafka"
mock.type: "log"

#http模式下，发送的地址
mock.url: "http://hdp1/applog"

#kafka模式下，发送的地址
mock:
  kafka-server: "hdp1:9092,hdp2:9092,hdp3:9092"
  kafka-topic: "ODS_BASE_LOG"
#启动次数
mock.startup.count: 200
#设备最大值
mock.max.mid: 500000
#会员最大值
mock.max.uid: 100
#商品最大值
mock.max.sku-id: 35
#页面平均访问时间
mock.page.during-time-ms: 20000
#错误概率 百分比
mock.error.rate: 3
#每条日志发送延迟 ms
mock.log.sleep: 10
#商品详情来源  用户查询，商品推广，智能推荐, 促销活动
mock.detail.source-type-rate: "40:25:15:20"
#领取购物券概率
mock.if_get_coupon_rate: 75
#购物券最大id
mock.max.coupon-id: 3
#搜索关键词  
mock.search.keyword: "图书,小米,iphone11,电视,口红,ps5,苹果手机,小米盒子"

（2）path.json，该文件用来配置访问路径
根据需求，可以灵活配置用户点击路径。

[
	{"path":["home","good_list","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":20 },
	{"path":["home","search","good_list","good_detail","login","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":40 },
	{"path":["home","mine","orders_unpaid","trade","payment"],"rate":10 },
	{"path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","trade","payment"],"rate":5 },
	{"path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","home"],"rate":5 },
	{"path":["home","good_detail"],"rate":10 },
	{"path":["home"  ],"rate":10 }
]

（3）logback配置文件
可配置日志生成路径，修改内容如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property name="LOG_HOME" value="/opt/module/applog/log" />
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

<appender name="rollingFile" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
        <fileNamePattern>${LOG_HOME}/app.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
    </rollingPolicy>
    <encoder>
        <pattern>%msg%n</pattern>
    </encoder>
</appender>

<!-- 将某一个包下日志单独打印日志 -->
<logger name="com.atgugu.gmall2020.mock.log.util.LogUtil"
        level="INFO" additivity="false">
    <appender-ref ref="rollingFile" />
    <appender-ref ref="console" />
</logger>

<root level="error"  >
    <appender-ref ref="console" />
</root>
</configuration>

3）生成日志
（1）进入到/opt/module/applog路径，执行以下命令

[atguigu@hadoop102 applog]$ java -jar gmall2020-mock-log-2021-01-22.jar

（2）在/opt/module/applog/log目录下查看生成日志

[atguigu@hadoop102 log]$ ll

3.4.2集群日志生成脚本

在hadoop102的/home/atguigu目录下创建bin目录，这样脚本可以在服务器的任何目录执行。

​ （1）在/home/atguigu/bin目录下创建脚本lg.sh

[atguigu@hadoop102 bin]$ vim lg.sh

​ （2）在脚本中编写如下内容

#!/bin/bash
for i in hadoop102 hadoop103; do
    echo "========== $i =========="
    ssh $i "cd /opt/module/applog/; java -jar gmall2020-mock-log-2021-01-22.jar >/dev/null 2>&1 &"
done 

注：
①/opt/module/applog/为jar包及配置文件所在路径
②/dev/null代表Linux的空设备文件，所有往这个文件里面写入的内容都会丢失，俗称“黑洞”。
标准输入0：从键盘获得输入 /proc/self/fd/0 
标准输出1：输出到屏幕（即控制台） /proc/self/fd/1 
错误输出2：输出到屏幕（即控制台） /proc/self/fd/2
（3）修改脚本执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod u+x lg.sh
（4）将jar包及配置文件上传至hadoop103的/opt/module/applog/路径
（5）启动脚本

[atguigu@hadoop102 module]$ lg.sh 
（6）分别在hadoop102、hadoop103的/opt/module/applog/log目录上查看生成的数据
[atguigu@hadoop102 logs]$ ls
app.2020-06-14.log
[atguigu@hadoop103 logs]$ ls
app.2020-06-14.log