絮叨兩句:
博主是一名資料分析實習生,利用博客記錄自己所學的知識,也希望能幫助到正在學習的同學們
人的一生中會遇到各種各樣的困難和折磨，逃避是解決不了問題的，唯有以樂觀的精神去迎接生活的挑戰
少年易老學難成，一寸光陰不可輕，
最喜歡的一句話:今日事,今日畢

性別標簽開發

終于到了標簽開發的環節,九九八十一難,最后的終點也是起點,大家繼續加油

開發準備作業

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企業級360°全方位用戶畫像:標簽開發[匹配標簽]（前期準備作業）①
樣例類:HBaseMeta 與 TagRule 提前定義好樣例類,為了后面方便使用資料
在這里插入圖片描述

HBase資料源source,直接讀取Hbase資料會很慢,使用提前準備好的工具類讀取Hbase資料
在這里插入圖片描述


/**
 * 匹配標簽:性別標簽開發
 */
object Gender_Tag {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.創建sparksession 物件  用于讀取Mysql和Hbase資料庫
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("Gender_Tag").getOrCreate()
    val sparkContext: SparkContext = spark.sparkContext
    sparkContext.setLogLevel("WARN")
//-------------------------------------------------------------------------



    //2.連接Mysql  用于讀取四級標簽與五級標簽
    val url: String ="jdbc:mysql://bd001:3306/tags_new?characterEncoding=UTF-8"
    val table: String ="tbl_basic_tag"//要讀取那張表
    val properties: Properties = new Properties()
    properties.put("user","root")//mysql資料庫用戶名
    properties.put("password","123456")//mysql資料庫密碼
//--------------------------------------------------------------------------



    //2.1讀取MySQL資料  測驗讀取myslq資料是否成功
    val mysqlConnect: DataFrame = spark.read.jdbc(url, table, properties)
   //mysqlConnect.show()
 /**
     *
     * +---+----+--------+--------------------+--------+-----+---+-------------------+-------------------+-----+------+
     * | id|name|industry|                rule|business|level|pid|              ctime|              utime|state|remark|
     * +---+----+--------+--------------------+--------+-----+---+-------------------+-------------------+-----+------+
     * |  1|  電商|    null|                null|    null|    1| -1|2019-10-25 23:31:36|2019-10-25 23:31:36| null|  null|
     * |  2| 某電商|    null|                null|    null|    2|  1|2019-10-25 23:31:36|2019-10-25 23:31:36| null|  null|
     * |  3|人口屬性|    null|                null|    null|    3|  2|2019-10-25 23:31:36|2019-10-25 23:31:36| null|  null|
     * |  4|  性別|    null|inType=HBase##zkH...|    null|    4|  3|2019-10-26 15:47:32|2019-10-26 15:47:32| null|  null|
     * |  5|   男|    null|                   1|    null|    5|  4|2019-10-26 15:49:33|2019-10-26 15:49:33| null|  null|
     * |  6|   女|    null|                   2|    null|    5|  4|2019-10-26 15:49:44|2019-10-26 15:49:44| null|  null|
     * |  7|  職業|    null|inType=HBase##zkH...|    null|    4|  3|2019-10-27 02:56:58|2019-10-27 02:57:02| null|  null|
     * |  8|  學生|    null|                   1|    null|    5|  7|               null|               null| null|  null|
     * |  9| 公務員|    null|                   2|    null|    5|  7|               null|               null| null|  null|
     * | 10|  軍人|    null|                   3|    null|    5|  7|               null|               null| null|  null|
     * | 11|  警察|    null|                   4|    null|    5|  7|               null|               null| null|  null|
     * | 12|  教師|    null|                   5|    null|    5|  7|               null|               null| null|  null|
     * | 13|  白領|    null|                   6|    null|    5|  7|               null|               null| null|  null|
     * | 14| 年齡段|    null|inType=HBase##zkH...|    null|    4|  3|               null|               null| null|  null|
     * | 15| 50后|    null|   19500101-19591231|    null|    5| 14|               null|               null| null|  null|
     * | 16| 60后|    null|   19600101-19691231|    null|    5| 14|               null|               null| null|  null|
     * | 17| 70后|    null|   19700101-19791231|    null|    5| 14|               null|               null| null|  null|
     * | 18| 80后|    null|   19800101-19891231|    null|    5| 14|               null|               null| null|  null|
     * | 19| 90后|    null|   19900101-19991231|    null|    5| 14|               null|               null| null|  null|
     * | 20| 00后|    null|   20000101-20091231|    null|    5| 14|               null|               null| null|  null|
     * +---+----+--------+--------------------+--------+-----+---+-------------------+-------------------+-----+------+
     * only showing top 20 rows
     */
//--------------------------------------------------------------------------------



    //引入隱式轉換
    import  spark.implicits._
    //引入SparkSql內置函式
    import org.apache.spark.sql.functions._
    //引入java和scala 相互轉換
    import scala.collection.JavaConverters._

    //3.讀取四級標簽   開始讀取四級標簽
    val four_Tag: Dataset[Row] = mysqlConnect.select('id, 'rule).where("name='性別'")
   //four_Tag.show(false)
 /**
     * +---+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
     * |id |rule                                                                                                         |
     * +---+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
     * |4  |inType=HBase##zkHosts=192.168.10.20##zkPort=2181##hbaseTable=tbl_users##family=detail##selectFields=id,gender|
     * +---+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
     */
      //3.1 獲取四級標簽Id    五級標簽的Pid是四級標簽的Id

    val four_Id: Int = four_Tag.map(row => {
      val id: Int = row.getAs("id").toString.toInt
      id
    }).collectAsList().get(0)
	//println("四級標簽Id:",four_Id)
    /**
     * (四級標簽Id:,4)
     */
 //3.2 獲取四級標簽rule  用于進行處理之后讀取Hbase資料
    val four_Map_Tag = four_Tag.map(row => {
      row.getAs("rule").toString
        .split("##")
        .map(kv => {
          val kvalue: Array[String] = kv.split("=")
          (kvalue(0), kvalue(1))
        })
    }).collectAsList().get(0).toMap

	//println("四級標簽rule:",four_Map_Tag)
    /**
     * (四級標簽rule:,Map(selectFields -> id,gender, inType -> HBase, zkHosts -> 192.168.10.20, zkPort -> 2181, hbaseTable -> tbl_users, family -> detail))
     */
 //3.2.1 將map封裝成樣例類 目的是為了更方便的獲取值
    val hBaseMetaCaseClass = mapToHbaseCaseClass(four_Map_Tag)
//    println("將Map轉換成樣例類之后",hBaseMetaCaseClass)
    /**
     * (將Map轉換成樣例類之后,HBaseMeta(HBase,192.168.10.20,2181,tbl_users,detail,id,gender,))
     */

  //4.讀取五級標簽
    val five_Tag: Dataset[Row] = mysqlConnect.select('id, 'rule).where("pid=" + four_Id)
//    five_Tag.show()
    /**
     * +---+----+
     * | id|rule|
     * +---+----+
     * |  5|   1|
     * |  6|   2|
     * +---+----+
     */
    //5.讀取Hbase資料
    val tbl_users: DataFrame = spark.read.format("cn.itcast.userprofile.up24.tools.HBaseDataSource")
      .option(HBaseMeta.ZKHOSTS, hBaseMetaCaseClass.zkHosts)
      .option(HBaseMeta.ZKPORT, hBaseMetaCaseClass.zkPort)
      .option(HBaseMeta.FAMILY, hBaseMetaCaseClass.family)
      .option(HBaseMeta.HBASETABLE, hBaseMetaCaseClass.hbaseTable)
      .option(HBaseMeta.SELECTFIELDS, hBaseMetaCaseClass.selectFields)
      .load()
//    tbl_users.show()

    /**
     * +---+------+
     * | id|gender|
     * +---+------+
     * |  1|     2|
     * | 10|     2|
     * |100|     2|
     * |101|     1|
     * |102|     2|
     * |103|     1|
     * |104|     1|
     * |105|     2|
     * |106|     1|
     * |107|     1|
     * |108|     1|
     * |109|     1|
     * | 11|     2|
     * |110|     2|
     * |111|     1|
     * |112|     2|
     * |113|     1|
     * |114|     1|
     * |115|     1|
     * |116|     2|
     * +---+------+
     * only showing top 20 rows
     */
//-----------------------上面代碼已經將四級標簽與五級標簽的資料拿了出來,通過四級標簽的結果讀取Hbase的資料----------------------

 //6.將五級標簽與tbl_users[用戶表]進行匹配
 val five_List_Tag: List[TagRule] = five_Tag.map(row => {
      val id = row.getAs("id").toString.toInt
      val rule = row.getAs("rule").toString
      TagRule(rule = rule, id = id)
    }).collectAsList().asScala.toList
   // println("five_List_Tag:",five_List_Tag)
    /**
     * (five_List_Tag:,List(TagRule(5,1), TagRule(6,2)))
     */

    /**
     * 寫一個UDF函式用于將habse的資料與五級標簽進行匹配

     */
     val userDefinedFunction = udf((parameter: String) => {
       var id=0
       for (elem <- five_List_Tag) {
         if (elem.rule == parameter) {
           id=elem.id
           }
         }
       id
     })
    //得到最終的結果標簽
    val new_Tag: DataFrame = tbl_users.select('id.as("userId"), userDefinedFunction('gender).as("tagsId"))
    new_Tag.show()
    /**
     * +------+------+
     * |userId|tagsId|
     * +------+------+
     * |     1|     6|
     * |    10|     6|
     * |   100|     6|
     * |   101|     5|
     * |   102|     6|
     * |   103|     5|
     * |   104|     5|
     * |   105|     6|
     * |   106|     5|
     * |   107|     5|
     * |   108|     5|
     * |   109|     5|
     * |    11|     6|
     * |   110|     6|
     * |   111|     5|
     * |   112|     6|
     * |   113|     5|
     * |   114|     5|
     * |   115|     5|
     * |   116|     6|
     * +------+------+
     * only showing top 20 rows
     */
 //7.讀取Hbase的歷史資料,將新資料與老資料合并
    // 考慮,hbase中最終標簽表里已經有資料了,直接將新的資料寫入,會發生什么問題? 答:會覆寫
    //考慮,現在已經通過追加的方式解決了覆寫的問題,如相同的程式多跑幾次會發生什么問題? 答會重復
    //重復問題的解決辦法,在追加資料之后,行程一次去重操作就可以了
    val old_Tag: DataFrame = spark.read.format("cn.itcast.userprofile.up24.tools.HBaseDataSource")
      .option(HBaseMeta.ZKHOSTS, hBaseMetaCaseClass.zkHosts)
      .option(HBaseMeta.ZKPORT, hBaseMetaCaseClass.zkPort)
      .option(HBaseMeta.FAMILY, hBaseMetaCaseClass.family)
      .option(HBaseMeta.HBASETABLE, "test")
      .option(HBaseMeta.SELECTFIELDS, "userId,tagsId")
      .load()
  //    old_Tag.show()
    /**
     * 還沒有寫入資料,
     * +------+------+
     * |userId|tagsId|
     * +------+------+
     * +------+------+
     */
    //7.1開始合并資料
    if (old_Tag.count()==0){
    //證明還沒有資料直接將資料寫入
    new_Tag.write.format("cn.itcast.userprofile.up24.tools.HBaseDataSource")
      .option(HBaseMeta.ZKHOSTS, hBaseMetaCaseClass.zkHosts)
      .option(HBaseMeta.ZKPORT, hBaseMetaCaseClass.zkPort)
      .option(HBaseMeta.FAMILY, hBaseMetaCaseClass.family)
      .option(HBaseMeta.HBASETABLE, "test")
      .option(HBaseMeta.SELECTFIELDS, "userId,tagsId")
      .save()

    }else{
      val append_Tag: UserDefinedFunction = udf((old_T: String, new_T: String) => {
        println(old_T,new_T)
        if (old_T=="") {
          new_T
        } else if (new_T=="") {
          old_T
        } else if (old_T=="" && new_T=="") {
          ""
        }else{
          val all_T = old_T + "," + new_T
          //進行去重
          val all_TAG = all_T.split(",").distinct.mkString(",")
          all_TAG
        }

      })
      val old_Append_new: DataFrame = old_Tag.join(new_Tag,old_Tag.col("userId")===new_Tag.col("userId"))
        .select(
          when(old_Tag.col("userId").isNotNull, old_Tag.col("userId"))
            .when(new_Tag.col("userId").isNotNull, new_Tag.col("userId")).as("userId"),
          append_Tag(old_Tag.col("tagsId"), new_Tag.col("tagsId")).as("tagsId"))
  
//8.將最終結果寫入到Hbase中            old_Append_new.write.format("cn.itcast.userprofile.up24.tools.HBaseDataSource")
        .option(HBaseMeta.ZKHOSTS, hBaseMetaCaseClass.zkHosts)
        .option(HBaseMeta.ZKPORT, hBaseMetaCaseClass.zkPort)
        .option(HBaseMeta.FAMILY, hBaseMetaCaseClass.family)
        .option(HBaseMeta.HBASETABLE, "test")
        .option(HBaseMeta.SELECTFIELDS, "userId,tagsId")
        .save()
    }
}
  def mapToHbaseCaseClass(four_Map_Tag: Map[String, String]) = {
    HBaseMeta(
      inType = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.INTYPE,""),
      zkHosts = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.ZKHOSTS,""),
      zkPort = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.ZKPORT,""),
      hbaseTable = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.HBASETABLE,""),
      family = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.FAMILY,""),
      selectFields = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.SELECTFIELDS,""),
      rowKey = four_Map_Tag.getOrElse(HBaseMeta.ROWKEY,""))
  }
}

總結

開發流程:

創建sparksession 物件用于讀取Mysql和Hbase資料庫
連接Mysql 用于讀取四級標簽與五級標簽
讀取四級標簽
讀取五級標簽
讀取Hbase資料根據第3步處理好的資料用來讀取Hbase資料
將五級標簽與tbl_users[用戶表]進行匹配
讀取Hbase的歷史資料,將新資料與老資料合并
將最終資料寫入到Hbase

本篇博客主要為大家提供了匹配型性別標簽如何進行開發的一個步驟流程，如有不懂得地方可以私信我,然后幫你講解

	如有什么不對的地方,還請幫忙糾正錯誤!

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