设计方案

最近在做平台的前端性能分析报告，为了快速实现这个目标，我准备借助现有的系统完成。
本次实践涉及的网易有数产品：Hubble（数据上报）、数据开发及管理、有数BI。

这些产品是私有化部署的，大家可以看下产品官网的介绍，点击查看官网。

设计的方案如下：

1. 首先设计了数据采集器，数据上报到 Hubble 平台上。
2. 在 数据开发及管理 平台上，把 Hubble 的数据做定时加工清洗（T+1），并存到新到表（hive表）中。
3. 在 有数BI 上对这个新表数据，做数据自助提取，生成可支持条件查询到分析报告。

展示下实践好的功能：

数据开发及管理 上创建的数据加工的任务：

数据开发及管理 上新建的表（后续在有数BI上使用），用来存储清洗加工后的 Hubble 数据：

有数BI 上已经设计好的一张报表-通过手动写sql生成：

接下来分享下我的实现细节。

采集器和Hubble结合部分，我就不讲了。重点讲解下 数据加工 和 数据报告。

数据加工

hubble 的数据需要经过处理后，才好做近一步的分析。

进入 数据开发及管理 的 离线开发 模块。建好一个任务（这个很简单），然后新建好表（注意，在这里是可以建表的），创建的表按照实际需求来配置。

新建表的位置截图：

然后进入新建好的任务，把右边 SQL 节点拖到中间即可。 双击这个节点，我们就可以在这里面写 清洗的 sql 脚本了。

截图：

这里我把写的 sql 脚本贴下：

add
  jar xxx.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION fastmap AS 'com.netease.da.udf.FastMapSeek';
CREATE TEMPORARY FUNCTION str2map AS 'com.netease.da.udf.Str2MapUDF';
set
  hive.exec.dynamic.partition = true;
set
  hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
set
  hive.exec.max.dynamic.partitions = 50000;
set
  hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 10000;


insert
  overwrite table ods2.easydata_performance_new partition(day) 
select
fastmap(attributes, 'entryTime') as entrytime, 
cast(fastmap(attributes, 'microSwitch') as boolean ) as microswitch, 
fastmap(attributes, 'performance') as performance, 
fastmap(attributes, 'subproduct') as subproduct, 
fastmap(attributes, 'eventType') as eventtype, 
fastmap(attributes, 'time') as time, 
fastmap(attributes, 'userId') as userid, 
fastmap(attributes, 'deviceId') as deviceid, 
fastmap(attributes, 'eventId') as neweventid, 
fastmap(attributes, 'costtime') as costtime, 
fastmap(attributes, 'sessionId') as sessionid, 
fastmap(attributes, 'sesstionTime') as sessiontime, 
fastmap(attributes, 'sdkVersion') as sdkversion, 
currenturl, 
fastmap(attributes, 'attributes') as attributes, 
fastmap(attributes, 'microSwitch') as microswitchstr,
day   

from open.uda_events_fastmap_xxx  -- 演示假的

where
  day ='${azkaban.flow.1.days.ago}'
  -- 省略......

上面我做了这些工作：首先引入辅助包（平台是支持上传jar包的），然后配置了 hive 的属性，然后从 hubble 表（open.uda_events_fastmap_xxx）里提取需要的数据，按照字段 day 进行分区，插入到我的新表里。

需要注意的是：where 里 day 我是选择了上一天。平台调度是使用 azkaban 的，编辑器里提供了很多调度选项。

保存成功后，检测没问题就提交上线。切换到线上模式，这里提供任务调度的编辑（非常重要）。这样配置后，这个任务每天就定时跑一遍我的sql脚本。

假如发现任务数据有问题，重新发布后，在任务运维中心里创建补数据任务（这个就不说了，非常好用的功能，因为我一开始经常发现数据有问题，需要频繁补）。

加工这块已经完成了。 任务还提供了 AI 节点加工数据，这个是跟有数的机器学习平台打通的，在机器学习平台创建的任务，我们就可以选择，非常方便。有些数据还是需要通过机器学习或者深度学习算法加工处理。 两者打通后使用真的很方便。

如图：

数据报告

接下来我在 有数BI 上建报告，这个需要先跟数据开发及管理 平台打通。

打通：

直接上图：

这里具体如何配置可以联系官方客服。需要注意：建议连接 impala ，hive 查询太慢了。

然后进入自助取数，选择 sql 取数。然后里面就可以写我们的报表 sql了。

注意：这里是支持变量的，非常重要。我是摸索了好久才发现。 配置全局参数，入口在项目中心-全局参数那边。

一个简单的例子，里面 lefttime（开始时间） 就是我配置的变量。

  select 
    count(neweventid) as lcp_count
  from 
    ods2.easydata_performance_new
  where   
  day between {{{#lefttime（开始时间）}}}
  and {{{#righttime（结束时间）}}}
  and subproduct = {{{#subproduct}}}
  and attributes like '{"custom":true}'
  and neweventid = 'easy_lcp'

运行成功后，就可以把这个临时报告生成可对外分享的报告。这个就不细说了。

建议不要用他提供的可视化创建报告，语法学习成本很高，不好做复杂数据分析（我用的不熟，还是自己写 sql 快速靠谱）。

结尾

本次分享完毕。我一开始使用网易有数感觉还是比较复杂的，但是搞明白后，用起来还是很方便的。建议大家可以去尝试使用。像我这样做开发的同学，也可以借助这个产品做些数据处理和分析工作。点击查看官网。