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小白学苑

让大数据学习更简单

电商大数据分析案例(Hadoop+Hive+Spark+Azkaban+Spring MVC+ECharts)

项目描述

某著名电商平台双十一美妆销售数据分析。由于是真实的商业数据，所以做了脱敏处理，数据集中对店名的引用被处理为产品的品牌名以保护店家隐私。。

通过对该平台双十一美妆销售数据的品牌、销量、热度等特征的分析(平台视角和用户视角)，尝试探索以下问题：

  • 双十一期间，最受消费者青睐的产品或品牌是哪些？
  • 双十一期间，美妆行业各品类的销售情况？
  • 双十一期间，消费高峰何时出现?
  • 双十一期间，客户的评论数对销量的影响?
  • ......

项目架构

项目流程

项目流程说明如下：

  • 1. 数据集：使用Spark ETL技术，将数据抽取到Hive数据仓库ODS层；
  • 2. 大数据清洗：使用Spark SQL进行数据清洗，包括数据去重和错误数据处理；
  • 3. 大数据属性转换与整理：使用Spark SQL进行数据属性预处理，包括属性转换与抽取、属性选择等；
  • 4. 大数据分析：使用Spark SQL平台角度和用户角度分别进行分析，并使用Spark ETL技术将分析结果写出到MySQL数据库中；
  • 5. 大数据可视化：使用Spring MVC + Apache ECharts展示分析结果。

注：本项目使用了分词处理技术以抽取商品分类属性。

适用对象

本项目适合以下人员学习使用：

  • 已有Hadoop和Spark基础，需要掌握大数据完整开发和分析流程、积累大数据项目经验；
  • 大数据毕业设计项目。

项目实施过程

本项目使用Hive作业数据仓库，使用Spark SQL开发数据处理管道，包括ETL、数据清洗和数据预处理，并使用Spark SQL作为OLAP引擎。大数据分析结果写出到MySQL数据库中，最后使用Spring MVC和Apache ECharts开发Web应用程序，对分析结果进行可视化展示。整体项目实施过程如下：

1. 数据ETL

使用Spark SQL开发ETL作业，将某电商平台双十一美妆销售数据抽取并加载到Hive数据仓库的ODS层。

2. 大数据清洗和预处理

使用Spark对大数据进行清洗，包括去重、错误数据处理、空值处理、属性转换、属性提取等数据预处理任务。其中比较难处理的（难点及亮点）是对美妆商品抽取主类别和子类别属性。这里我们在Spark平台上使用了结巴分词工具包来抽取这两个属性。

3. 大数据分析

使用Spark SQL从多个维度对整理后的销售数据集进行分析。在项目实施过程中，我们先使用Zeppelin NoteBook执行交互式探索和分析，然后将实现过程使用IntellIJ IDEA进行项目重构。

4. 作业部署和执行

项目使用Maven打jar包，使用Azkaban进行作业编排（当然是可选的，也可省略作业编排，手工依次执行），并部署到Spark集群上执行。最终分析结果写出到MySQL数据库中。

5. 大数据可视化

使用IntellIJ IDEA开发Spring MVC项目，使用ECharts作为可视化组件，展示分析结果。

以上实现各步骤的具体实现，请下载项目源码参考。

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项目视频讲解

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