大資料workshop：《線上使用者行為分析：基於流式計算的資料處理及應用》之《實時資料分析：海量日誌資料多維透視》篇

實驗背景介紹

瞭解更多2017雲棲大會·成都峰會 TechInsight & Workshop.

本手冊為雲棲大會Workshop之《線上使用者行為分析：基於流式計算的資料處理及應用》場的《實時資料分析：海量日誌資料多維透視》篇所需。主要幫助現場學員熟悉並掌握阿里雲數加·分析型資料庫AnalyticDB的操作和使用。

實驗涉及大資料產品

• 分析型資料庫AnalyticDB

前提準備

必備條件：確保已經獲取到實驗所需的阿里雲賬號和密碼。

建立AnalyticDB表

通過DMS建立AnalyticDB資料表可以通過視覺化建表和SQL視窗建表兩種模式。

1.視覺化建表

• step1：進入DMS for AnalyticDB並使用阿里雲賬號進行登入。
• step2：選擇進入區域華北2，繼而點選操作欄中的進入，進入workshop_demo資料庫。

• step3：根據自己獲取的阿里雲賬號後三位數字選擇進入對應表組。

【說明】如當前雲賬號為train00620@aliyun-inc.com，那麼選擇進入表組workshop_620。

• step4：右鍵對應的表組，選擇新建表進入視覺化建立表模式。

• step5：配置表名、欄位名稱、資料型別、主鍵，選擇對應表組、一級分割槽列和更新方式，如下圖所示。

其中表組選擇自己雲賬號對應的表組，一級分割槽列選擇為pv_time，分割槽方式中的雜湊分割槽數為8.

在表屬性中表組選擇自己賬號所對應的表組，表名為pv_abc（abc同為賬號後三位數字）,如pv_day_620。因為表名在同一個AnalyticDB資料庫中應全域性唯一。

• step6：在新建表頁面底部，點選儲存按鈕。
• step7：在提交變更彈出框中點選確定按鈕，直至提示“變更執行成功”，如下圖。

2.通過SQL視窗建立表

也可以通過DDL模式建立天瀏覽量pv的表，pv_day_abc（同上，abc為賬號後三位數字）。

• step1：點選頂部選單欄中的SQL視窗，進入DDL模式。

• step2：在SQL視窗中依次複製並執行如下SQL程式碼。

建表SQL如下：（其中需要注意自己的表名、一級分割槽列以及建表所屬的表組tablegroup屬性。）

--統計當天實時瀏覽量pv
CREATE TABLE pv_day_620 (
pv_time varchar NOT NULL , 
pv_count bigint NOT NULL , 
primary key (pv_time)
) 
PARTITION BY HASH KEY(pv_time) PARTITION NUM 8
TABLEGROUP workshop_620
OPTIONS(UPDATETYPE=`realtime`)
;

• step3：右鍵對應的表組，選擇重新整理檢視已經建立成功的表。

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由於時間關係，關於區域訪問量、按照小時統計瀏覽量、按裝置統計瀏覽量和統計請求來源量的建表將不在此進行動手操作，但是講師會給大家講解。workshop結束後，會將所有指標統計過程的程式碼開發給大家進行體驗。

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