2. Presto应用

该笔记来源于网络，仅用于搜索学习，不保证所有内容正确。

文章目录

      • 1、Presto安装使用
      • 2、事件分析
      • 3、漏斗分析
      • 4、漏斗分析UDAF开发
        • 开发UDF插件
        • 开发UDAF插件
      • 5、漏斗测试

1、Presto安装使用

参考官方文档：https://prestodb.io/docs/current/

Presto是一个高效的查询分析引擎，支持多种数据源，例如（Hive、MySQL、MD、Kafka等），内部查询是基于内存操作的，相比较Spark效率更高，而且更大的特点在于可以自定义内存空间，设置内存使用大小。

安装部署

# 创建目录
mkdir -p /opt1/soft/presto
# 下载presto-server
wget -P /opt1/soft/presto http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/presto/presto-server-0.236.tar.gz
# 解压
tar -zxvf presto-server-0.236.tar.gz
# 创建软连
ln -s  /opt1/soft/presto/presto-server-0.236 /opt1/soft/presto/presto-server
# 安装目录下创建etc目录
cd /opt1/soft/presto/presto-server/ && mkdir etc
# 创建节点数据目录
mkdir -p /data1/presto/data
# 接下来创建配置文件
cd /opt/soft/presto/presto-server/etc/
# config.properties  persto server的配置
cat << EOF > config.properties 
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=true
http-server.http.port=8080
# 单个查询在整个集群上够使用的最大用户内存
query.max-memory=3GB
# 单个查询在每个节点上可以使用的最大用户内存
query.max-memory-per-node=1GB
# 单个查询在每个节点上可以使用的最大用户内存+系统内存（user memory: hash join,agg等，system memory：input/output/exchange buffers等）
query.max-total-memory-per-node=2GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://0.0.0.0:8080
EOF

# node.properties 节点配置
cat << EOF > node.properties 
node.environment=production
node.id=node01
node.data-dir=/data1/presto/data
EOF

#jvm.config 配置,注意-DHADOOP_USER_NAME配置，替换为你需要访问hdfs的用户
cat << EOF > jvm.config 
-server
-Xmx3G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-DHADOOP_USER_NAME=root
EOF

#log.properties
#default level is INFO. `ERROR`,`WARN`,`DEBUG`
cat << EOF > log.properties
com.facebook.presto=INFO
EOF

# catalog配置，就是各种数据源的配置，我们使用hive，注意替换为你自己的thrift地址
mkdir /opt1/soft/presto/presto-server/etc/catalog
cat <<EOF > catalog/hive.properties
connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://192.168.10.99:9083
hive.parquet.use-column-names=true
hive.allow-rename-column=true
hive.allow-rename-table=true
hive.allow-drop-table=true
EOF

# 添加hudi支持
wget -P /opt1/soft/presto/presto-server/plugin/hive-hadoop2 http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/hudi/hudi-presto-bundle-0.5.2-incubating.jar

# 客户端安装
wget -P /opt1/soft/presto/ http://doc.yihongyeyan.com/qf/project/soft/presto/presto-cli-0.236-executable.jar
cd /opt1/soft/presto/
mv presto-cli-0.236-executable.jar presto
chmod u+x presto
ln -s /opt1/soft/presto/presto /usr/bin/presto  
# 至此presto 安装完毕

在这里插入图片描述

测试

# 启动persto-server， 注意下方命令是在后台启动，日志文件在node.properties中配置的 /data2/presto/data/var/log/ 目录下
/opt1/soft/presto/presto-server/bin/launcher start
# presot 连接hive metastore
presto --server 192.168.10.99:8080 --catalog hive --schema ods_news1
# 执行查询你会看到我们hive中的表
show tables;

进入客户端后，查询数据很多，需要用end键查看下拉，如果想退出按q键退出查看

2、事件分析

在这里我们先确定实施方案，也就是我们接下来开发的各种模型要怎么使用，给你大家提供了三种方案，第一种就是使用可视化工具superset，第二种就是使用hue、第三种使用自研Web平台，我们选择的是第三种方式，这种方式需要编写JDBC连接操作Presto，然后根据每个模型查询出来的不同结果集，提供不同的接口，客户端可以用过访问HTTP请求来调用接口拿到每个不同模型的不同数据。

-- 2. 分版本各APP页面访问次数(PV)的TOP-3, [当日准实时数据，当下时间延迟5分钟]

with t1 as(
    select
    logday,
    app_version,
    element_page,
    count(1) as pv
    from ods_news1.event
    where logday='20201227' and app_version!=''
    group by 1,2,3
),
t2 as(
    select 
    logday,
    app_version,
    element_page,
    pv,
    row_number() over(partition by app_version order by pv desc) as rank
    from t1
)
select * from t2 where t2.rank<=3 order by app_version desc;

/*
 类似结果如下:
  logday  | app_version | element_page | pv | rank
----------+-------------+--------------+----+------
 20200619 | 2.3         | 我的         | 48 |    1
 20200619 | 2.3         | 活动页       | 40 |    2
 20200619 | 2.3         | 新闻列表页   | 39 |    3
 20200619 | 2.2         | 搜索页       | 40 |    1
 20200619 | 2.2         | 新闻列表页   | 38 |    2
 20200619 | 2.2         | 活动页       | 37 |    3
 20200619 | 2.1         | 首页         | 41 |    1
 20200619 | 2.1         | 活动页       | 37 |    2
 20200619 | 2.1         | 注册登录页   | 35 |    3
*/

-- 3. 天，小时，分钟 级别的APP页面点击的UV数,并保证每一列降序输出 [注意使用上卷函数，当日准实时数据，当下时间延迟5分钟]
--上卷（汇总数据）
上卷就是乘坐电梯上升观测人的过程。数据的汇总聚合，细粒度到粗粒度的过程,会无视某些维度
按城市汇总的人口数据上卷，观察按国家人口的数据。就是由细粒度到粗粒度观测数据的过程，应该还会记录相应变化。

--下钻（明细数据）
上卷的反向操作，数据明细，粗粒度到细粒度的过程，会细化某些维度
可以按照城市汇总的人口数据下钻，观察按城镇人口汇总的数据。由粗粒度变为细粒度。

--例
select * from table group by A；
select * from table group by A,B；
select * from table group by A,B,C；
自上而下粒度变细，为下钻；
自下而上粒度变粗，为上卷

with t1 as(
select
format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyy-MM-dd') as log_day,
format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyy-MM-dd HH') as log_hour,
format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyy-MM-dd HH:mm') as log_minute,
distinct_id
from ods_news1.event
where logday='20201227' and event='AppClick'
)
select 
log_day,log_hour,log_minute,
count(distinct distinct_id) uv,
grouping(log_day,log_hour,log_minute) group_id
from t1
group by
rollup(log_day,log_hour,log_minute)
order by group_id desc,log_day desc ,log_hour desc ,log_minute desc
/*
	类似结果如下:
  log_day   |   log_hour    |    log_minute    |  uv  | group_id
------------+---------------+------------------+------+----------
 NULL       | NULL          | NULL             | 2341 |        7
 2020-06-19 | NULL          | NULL             | 2341 |        3
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | NULL             |  584 |        1
 2020-06-19 | 2020-06-19 17 | NULL             |  585 |        1
 2020-06-19 | 2020-06-19 16 | NULL             |  562 |        1
 2020-06-19 | 2020-06-19 15 | NULL             |  571 |        1
 2020-06-19 | 2020-06-19 14 | NULL             |  298 |        1
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:59 |    7 |        0
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:58 |   13 |        0
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:57 |   11 |        0
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:56 |    8 |        0
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:55 |   14 |        0
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:54 |   12 |        0
 2020-06-19 | 2020-06-19 18 | 2020-06-19 18:53 |   10 |        0
*/

3、漏斗分析

sql实现

# 我们漏斗分析中定义的需求如下
注册-> 点击新闻-> 进入详情页-> 发布评论  
# 转换成事件
SignUp -> AppClick[element_page='新闻列表页'] -> AppClick[element_page='内容详情页']->NewsAction[action_type='评论']

# 接下来我们用SQL实现这个需求
# 我们来查询 20201227到20201230 事件范围内，并且窗口时间是3天的漏斗
注意：我们这里数据就三天，所以窗口期也就是不用判断，但是我们以后可能会拿到N天数据，所以要加窗口期判断

-- 分析sql，首先我们可以先把每一个事件的数据按照条件查询出来，然后在将每一个事件中的时间拿到，进行关联查询，通过时间进行判断该事件是否在窗口期以内，并且还要和上一个事件判断，一定要大于它
-- 拿到三天内每一个事件数据
with t1 as(
    select
    distinct_id,
    ctime,
    event
    from  ods_news1.event
    where event='SignUp'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') >='20200923'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') <='20200925'
),
t2 as(
    select
    distinct_id,
    ctime,
    event
    from  ods_news1.event
    where event='AppClick' and element_page='新闻列表页'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') >='20200923'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') <='20200925'
),
t3 as(
    select
    distinct_id,
    ctime,
    event
    from  ods_news1.event
    where event='NewsAction' and element_page='评论'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') >='20200923'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') <='20200925'
),
t4 as(
    select
    distinct_id,
    ctime,
    event
    from  ods_news1.event
    where event='SignIn'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') >='20200923'
    and format_datetime(from_unixtime(ctime/1000),'yyyyMMdd') <='20200925'
)
select
count(distinct t1.distinct_id) step1,
count(t2.event) step2,
count(t3.event) step3,
count(t4.event) step4
from t1 
left join t2 
on t1.distinct_id=t2.distinct_id 
and t1.ctime<t2.ctime and t2.ctime-t1.ctime<86400*3*1000
left join t3 
on t2.distinct_id=t3.distinct_id
and t2.ctime<t3.ctime and t3.ctime-t1.ctime<86400*3*1000
left join t4  
on t3.distinct_id=t4.distinct_id
and t3.ctime<t4.ctime and t4.ctime-t1.ctime<86400*3*1000

# 执行上述查询可以看到如下类似结果
 step1 | step2 | step3 | step4
-------+-------+-------+-------
  3154 |    79 |     2 |     1
# 代表着我们的漏斗的每一步的人数

4、漏斗分析UDAF开发

分析：UDAF开发我们分为两步处理，第一步处理数据，求出用户深度即可，第二步根据每一个用户的深度将其转换成数组，集合每一个数组中对应下标值，然后求sum。

Presto使用操作：

需要掌握内容：

1、开辟内存空间大小

2、合理设置存入数据大小，保证别越界，超出内存

3、内存地址结合使用

开发UDF插件

开发完成代码后，然后将插件要部署到Presto上面，前提先打Jar，然后上传到Presto，最后重启，使用函数

在这里插入图片描述

@ScalarFunction("my_upper") // 固定参数，这里面表示函数名的意思，也就我们在使用Presto的时候用的函数名
@Description("我的大小写转换函数") // 函数的注释
@SqlType(StandardTypes.VARCHAR) // 表示数据类型
开发UDAF插件
@AggregationFunction("sumDouble") // 函数名
@Description("this is a sum double") // 注释
@InputFunction  输入的方法注释
@CombineFunction  合并方法注释
@OutputFunction()  输出方法注释

同理，打包上传即可，然后重启Presto就可以使用。

5、漏斗测试

用户深度

select funnel(ctime, 86400*1000*3, event, 'SignUp,AppClick,AppClick,NewsAction') as user_depth
from ods_news1.event
where  (
event in ('SignUp') 
or (event='AppClick' and element_page='新闻列表页' )
or (event='AppClick' and element_page='内容详情页' )
or (event='NewsAction' and action_type='评论' )
)
and logday>='20201227' and logday<'20201230'
group by distinct_id

完整sql

select funnel_merger(user_depth, 4) as funnel_array from(
select funnel(ctime, 86400*1000*3, event, 'SignUp,AppClick,NewsAction,SignIn') as user_depth
from ods_news1.event
where  (
event in ('SignUp') 
or (event='AppClick' and element_page='新闻列表页' )
or (event='NewsAction' and action_type='评论' )
or (event='SignIn')
)
and logday>='20200923' and logday<'20200925'
group by distinct_id
);

注意：我的数据里面没有AppPageView数据，所以我在执行的时候没有添加它，但是我添加了两个AppClick就不对了，因为我们在开发UDAF的时候里面设置的是Map类型结构，我们获取Event名称的时候，发现相同Key了，而Map的Key是唯一的，所以你写入Key值得时候，会被覆盖，那么数据就乱了，所以这里我选择了一个SignIn，这个字段也没有的，只是代替一下，所以大家在操作的时候要看一下你的数据是否有这几个事件，不然结果就有可能不对。

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