BeetleX大資料之產品分析服務

beetlex發表於2021-01-26

    資料規模過於龐大?資料標籤過多難以管理?增加新的分析維度需要配置?這些beetlex.io都能輕鬆解決,即導即用,資料標籤自動管理,輕易實現多種維度資料分析處理。接下介紹BeetleX針對產品大資料分析的中介軟體服務安裝和使用。

安裝部署

    服務中介軟體是基於ElasticSearch,所以在部署中介軟體服務的時候必須安裝 ElasticSearch,可安裝版本6.X和7.X。

下載服務:

連結:https://pan.baidu.com/s/1xtIV_h4Nw9Ln0z5LHBFDBw

提取碼:aml9

部署安裝包提供win64和linux64兩個版本。

//windows 預設80埠
BeetleX.OrderAnalyzeApp.exe
//指定埠
BeetleX.OrderAnalyzeApp.exe port=8088

//linux 預設80埠,存在執行許可權問題chmod配置一下
sudo ./BeetleX.OrderAnalyzeApp

執行服務後可以通過瀏覽器訪問,當沒配置的時候需要進行一個初始化配置

輸入ElasticSearch的機地址和索引名稱,點選初始化即可完成;配置完成後即可進行資料分析統計操作。

資料匯入

    服務提供介面進行資料匯入,需要在配置頁面中開啟匯入功能;開啟後即可以訪問[http://host/Import通過Post的方式把資料批量匯入。格式如下:

[
  {
    "ID": "0019602001",
    "Product": "9/Mishi Kobe Niku",
    "Quantity": 19,
    "Total": 1843.0,
    "Tag": "產品:Mishi Kobe Niku/員工:Anne Dodsworth/客戶:Oc�ano Atl�ntico Ltda./國家:Switzerland/分類:Meat/Poultry",
    "CreateTime": "2013-02-26T00:00:00"
  },
  {
    "ID": "0019602002",
    "Product": "54/Tourti�re",
    "Quantity": 95,
    "Total": 707.75,
    "Tag": "產品:Tourti�re/員工:Janet Leverling/客戶:Eastern Connection/國家:Argentina/分類:Meat/Poultry",
    "CreateTime": "2009-04-26T00:00:00"
  }
]

提交資料包括一個產品銷售的Json陣列,主要包括:ID,Product,Quantity,Total,Tag和CreateTime欄位。Tag欄位作為所有資料標籤維度的存欄位,每個標籤以【/】來分隔,每個標籤的內容是【標籤名:值】。當資料匯入後中介軟體會自動切分相關資料,Tag包括的標籤數量是無限制,這些標籤資料最終都可以在分析統計過程中選擇使用。

使用

    配置完成後即可對資料進行分析彙總,服務功能有:分析統計,年彙總,月彙總和標籤彙總。

分析統計

    分析統計可以彙總某個時間段的資料,分組單為月。可以根據需要來新增不同資料維度在這個時間段裡的彙總資料對比。

以上是分析出2020年的產品銷售每月的總額,分別有總銷售額、針對usa國家的銷售額和andrew fuller員工在usa國家銷售的資料對比。

年彙總

    可以對資料和標籤資料進行年度彙總,同樣也可以做不同標籤的資料作年度對比。

 

以上是針對2016,2017和2018三年總銷售額和數量的物件比。也可以針對員工與員工之間的對比。

以上是4個員工在2019年的銷售彙總對比。

月彙總

    月彙總和年彙總一樣,只是單位是某個月的天數為基礎單位。

標籤彙總

    支援指定時間內,所有Tag裡面的標籤組合彙總。

以上是2020年銷售排前10的員工銷售情況,還可以針對需求統計2020年某個國家的員工的銷售情況

以上是統計2020年在canada前10的員工的銷售情況。

硬體要求

    該產品分析中介軟體對硬體要求不高,具體看資料規模而定。可以通過以下演示例項瞭解情況。以下例項使用的配置是:2核1G記憶體,資料規模是400萬條。演示地址: http://data.beetlex.io/

瞭解更多內容可訪問: beetlex.io

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