BI项目背景知识学习
项目任务
(1)将数据导入Hive数据库
(2)探索数据，汇总数据建立数据仓库(Sales主题)
(3)PowerBI实现数据可视化
(4)使用python代码发送日报
正则表达式
正则表达式在线生成工具
三大解析工具：正则表达式【正则表达式不等于re模块】 > xpath > beautifulsoup。（xpath 和 beautifulsoup需要先解析成节点的树状结构，而正则表达式可以直接进行文本匹配）
只要不是最后一行，每行都以 ‘\n’ 结尾；(.*?)；
【返回对象时，用.group()取出；返回列表时，不用.group()】
- re.compile()用来编译正则表达式，
- re.match() 只匹配开头，返回对象，.group()；
- re.search() 只匹配一次，返回对象，.group()；
- re.findall() 匹配所有，并返回列表。
- re.I：不区分大小写；
- group() 同 group(0) 就是匹配正则表达式整体结果
- group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。
数据仓库
数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。数据仓库大多数时候是比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表，通过大量的冗余来提升查询效率。
- 星型模型：提升查询效率
维度表：不常更新；每个维表都有一个维作为主键。
事实表：像日志，每天都会产生；所有这些维的主键组合成事实表的主键。
（强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join来组合数据，相对来说对OLAP的分析比较方便） - 雪花模型：比较符合数据库范式的理念，数据冗余少
雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 "层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。雪花模型更加符合数据库范式，减少数据冗余，但是在分析数据的时候，操作比较复杂，需要join的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。
数据仓库：（基础层、汇总层、应用层）；不同的层代表不同的库，可以设置不同的权限、进行权限管控（如业务员只能访问应用层，应用层都是加工汇总好的数据；不让你访问基础层，防止增删数据）；
hive数据库是离线数据库（跑在hadoop大数据平台、故适合大数据计算），不能用来做生产数据库（意味着连接到生产的前端系统，如mysql）；
powerbi报表制作，连接windows安装odbc【powerbi 连接集群hive环境，提取数据，制作报表；此步需要集群开启远程连接以及Windows安装odbc。调试好后就可以发布到服务器上使用网址来连接】，坑：企业邮箱？？
linux文件系统、文本操作命令
linux 没有盘符这个概念，只有一个根目录 /，所有文件都在它下面
- /opt：给主机额外安装软件所摆放的目录；
- /tmp：一般用户或正在执行的程序临时存放文件的目录，任何人都可以访问，重要数据不可放置在此目录下。
终端命令提示符介绍
base 是平常写python代码来使用的，hive_37是python连接hive 来使用的环境；instance-grq6ue3 表示主机名；~ 是当前用户默认进入的路径，~是家目录的简写；$:是普通用户， #:是超级用户
“.”代表当前目录，
“..”代表上一级目录，
以“.”开头的文件为隐藏文件，需要用 -a 参数才能显示。
type：看内外部命令？？
man：外部命令？，如chmod？？；
help：内部命令用help，如source；
yum：
Linux所有的目录和文件名大小写敏感；Linux系统中没有严格的后缀（格式），所以创建文件时可以命名为任意的文件名？？？
显示当前文件:ls（显示隐藏文件ls -a）;
- 移动文件mv
用途1-文件从某一个目录移动到另一个目录；
用途2-文件重命名。- touch：
用途1：文件已存在，刷新时间；
用途2：创建文件；
cat与管道
cat与管道
目录返回：cd /（返回根目录）；cd （返回当前用户的家目录？？）；查看pwd。
创建新目录与递归创建目录:mkdir -p a/b/c;
创建文件:touch a.txt;
删文件夹：rm -r（rm表示删文件夹、-r表示递归/迭代【目录要加-r】）;rm -f（强制force删除的意思）;
编辑文本：touch a.txt;vi a.txt【命令模式（:wq退出），按i进入编辑模式（shift+zz退出）】;i/esc/编辑/shift+zz退出;
vi命令（全屏编辑器）
【任务调度】Linux下的任务调度分为两类，系统任务调度（/etc/crontab）和用户任务调度（/var/spool/cron）。
crontab格式：前五段是时间设定段，第六段是要执行的命令段.png
【重定向】>>追加；>表示覆盖。
输出重定向会覆盖原来的内容，>>输出重定向则会追加到文件的尾部。
修改文件权限：chmod
r 读取权限，数字代号为 "4"
w 写入权限，数字代号为 "2"
x 执行权限，数字代号为 "1"
- 不具任何权限，数字代号为 "0"
chmod 751 file： rwx + r-x + --x
文件所有者：读、写、执行权限
同组用户：读、执行的权限
其它用户：执行的权限
全屏编辑器：编辑模式、末行模式、输入模式。
全屏编辑器
移动光标
捕获.PNG
末行模式：查找并替换
末行模式：查找并替换
ip改动
sed与awk命令.PNG
创建快捷方式：ln -s frog.txt frog_ruan.txt【有-s表示软链接；无-s表示硬链接】;
- 软链接-s：软链接不占用磁盘空间，源文件删除则软链接失效。
- 硬链接：硬链接只能链接普通文件，不能链接目录。
元数据stat：元数据的修改时间change、文件数据的修改时间modify。
用户权限：
三种身份owner用户U、group用户所在组的其他用户G、others其他用户组的用户O；
三种权限r（read）w（write）x（execute）；
ls -l
【20200318】
bash对空格敏感；read命令对换行符敏感（逐行读取）；绿色表示文件夹、白色表示文件；
每个一进程至少都有3个文件描述符：0（标准输入）、1（标准输出）、2（错误输出）；
linux学习1
man
linux文件系统命令
shell：脚本 编程（先学bash后学shell）【#! /bin/bash（当前bash内部启动子bash）】
linux学习内容
3种安装方式：编译安装、yum安装、rpm安装；
用户交互输入、文本文件输入；
当前bash（父bash）执行：source .两种方式；（子bash）执行：bash ./。
文本流
重定向：覆盖重定向、追加重定向。
任何一个进程在系统中有三块区域：堆、栈、程序段（bash在此）。
中文转换：LANG=zh_CN.UTF-8
hive：#!bin/sh
-v：输出信息-v（输出sh中的命令show databases）；
-e：执行内容-e【更常用】；
-f：执行sql脚本-f（hive -f wt2.sql）；
查看hdfs 文件系统的目录结构：
【两种其他方式的建表方式】
- 仅复制表结构；
-
既复制表结构，也复制表信息【走MR方式建表】。
两种其他方式的建表方式
【hive建表（内部表[分区表]）、导入数据】load data命令就是把数据从linux上放到了hdfs路径上。
use wt;
drop table student;
create table student(id int comment 'id',name string comment '姓名',score string comment '成绩')
[partitioned by(day string)]
[clustered by(id) sorted by(name) into 4 buckets]
row format delimited fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
stored as textfile[表示：文件内容存储格式];
create table if not exists DimCurrency(
CurrencyKey string,
CurrencyAlternateKey string,
CurrencyName string
)row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
with serdeproperties(
'field.delim'=',',
'serialization.encoding'='UTF-8')
stored as textfile;
【SerDe序列化与反序列化？？】采用序列化：将文件内容序列化为hive底端的对象；反序列化：hive里面的一个对象输出到textfile中去。
捕获.PNG
【可以查看建表的详细信息，如内表/外表】
show create table student;
desc formatted userwud; #**无table，否则会报错
【加载本地数据】
load data local inpath '/home/wt/student.txt' [overwrite有表示覆盖；无则表示追加] into table student [partition (day='20200317') 分区表：最终显示会多一列.day] ;
【加载hdfs数据（注：该操作是移动数据）】
load data inpath 'hdfspath' [overwrite有表示覆盖；无则表示追加] into table student;
【分区表查看】
[hive]show partitions student;
【partition相关】
create用partitioned by ；
show用partitions；
load用partition。
alter（增加分区）用partition：alter table test add partition(dt='20140910');（查询不到数据可能因为未添加分区，即外部分区表需要添加分区才能看到数据）
- 【linux系统写hadoop fs命令】
hadoop fs -ls / #此处有空格
- 【hive里面写dfs 命令】
【删除内部表时，内部表中的数据和元数据将同时删除，故下面的语句返回为null】
dfs -ls hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/frog_wt.db/student;
【删除外部表时（hadoop中的路径还存在？？），只删除元数据，不删除数据】
[hive]drop table student;
[linux]hadoop fs -ls /tmp/student
【分区partitioned by（动态分区）、分桶clustered by】桶是更为细粒度的数据范围划分（优点——更高的查询处理效率；取样sampling更高效）。
分桶前开启set hive.enforce.bucketing=true;
如下图，有几层分区是固定的；桶对应数据，而区相当于目录
分区partitioned by、分桶clustered by
【动态分区】
动态分区使用前设定参数
【内部表、外部表】删除表时，内部表中的数据和元数据将同时删除；外部表只删除元数据，不删除数据。
【建外部表（指定location）】
use wt;
drop table student;
create [external] table student(id int comment 'id',name string comment '姓名',score string comment '成绩')
row format delimited fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
stored as textfile
location '/tmp/student';
【hive数据导出】
hive数据导出
【控制台显示数据（此时路径要完整）】
hadoop fs -text hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/adventure_ods_wt.db/dimaccount/*
【hive中执行insert dir方式：导入到本地local目录可以指定分割符】
[hive中执行]
insert overwrite local directory '/home/frog004/wt' ##此处的local表示插入到本地目录；并且导入到wt的文件夹下
row format delimited fields terminated by ',' ## ','分隔符而非 '\t'
select * from adventure_dw_wt.dimproduct;
insert overwrite local directory '/home/froghd/wt/1' ##此处的local表示插入到本地目录
row format delimited fields terminated by '\t'
select * from adventure_ods_wt.dimaccount;
【hive与shell结合的方式】
[linux中执行]
hive -e 'select * from adventure_ods_wt.dimaccount'
hive -S -e 'select * from adventure_ods_wt.dimaccount' | grep Cash > '/home/froghd/wt/1/wttest.txt'
注意：重定向到目录？目录里面的文件？
【常用函数】
select id,name,score,case when score<60 then '不及格'
else '及格' end as grade
from student;
select *,if(score>60,'pass','fail') as grade
from student;
【查询插入】
insert into student
select 5,'wt',null;
insert into table student values (6,'lisi',80);
【聚合函数】
非空计数count()；
计算count(1)【空、非空均计数，即全null也+1】；
sum()+1可能报错，故要使用cast类型转换函数
【排序函数】计算节点？job数？reduce数？*
order by：实际工作不常用，因为？？？（order by是全局排序，只使用一个reduce）；常用得到的统计结果中的一小部分，放入关系型数据库来排序，会快很多。
order by是全局排序，只使用一个reduce
group by：where条件在map执行，group by在reduce执行（having也在reduce中执行）；group by使用了reduce操作，受限于reduce数量（故可以通过设置reduce数量的语句来操作；groupby数据倾斜、优化参数（启动2个MRjob来进行优化操作，【但启动job初始化也会占用时间】）语句。
有两个问题——网络负载与数据倾斜（数据倾斜经常出现在group by中）。
【数据倾斜（相同key的值就会拉到一个或几个节点上；用最通俗易懂的话来说，数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了’一个人累死,其他人闲死’的情况）】就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。
【数据倾斜定义】指的是并行处理的过程中，某些分区或节点处理的数据，显著高于其他分区或节点，导致这部分的数据处理任务比其他任务要大很多，从而成为这个阶段执行最慢的部分，进而成为整个作业执行的瓶颈，甚至直接导致作业失败。不怕数据量大（归根结底就是分区），就怕数据倾斜。一旦数据倾斜，严重影响效率。
面试必问&数据倾斜：6个解决方法
【Shuffle（shuffle的原理是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的）动作触发，所有相同 key会聚集在节点上】在做数据运算的时候会设计到，countdistinct、group by、join等操作，都会触发Shuffle动作。一旦触发，所有相同 key 的值就会拉到一个或几个节点上，发生单点问题。
group by使用了reduce操作，受限于reduce数量（故可以通过设置reduce数量的语句来操作）
group by
reduce数量、groupby数据倾斜的参数设置语句
设置reduce数量、groupby数据倾斜、优化参数（启动2个MRjob来进行优化操作）语句
mapjoin：mapjoin是一种优化操作；没有reduce，只有map操作；使用场景——关联操作的一张表非常小；不等值的链接操作（普通的join只支持等值链接）。
mapjoin
mapjoin2
distribute by（分散数据）、sort by（在reduce上进行操作；局部排序）：两者结合出现，确保局部有序（每个reduce的输出都是有序的）；
cluster by（相同值的数据聚集到一起，并排序）：cluster by col等同于distribute by col order by col。
捕获.PNG
对比
【窗口函数】
可用来去重：row_number() over()
累加：sum() over()
【hive函数基本分类与介绍】
hive函数基本分类与介绍
聚合函数因为处理数据集合，故在reduce阶段使用；
desc function extended concat;
and和or的优先级：先执行and、后执行or;
cast：cast(money as bigint)；
if(con,v1,v2)；
case when；
concat_ws：带分隔符字符串链接函数；
lead、lag；
rank（1224）、dense_rank（1223）、row_number（1234）；
ntile()分片；
窗口函数
【MapReduce总结】
map读取数据；
reduce：？？
求职面试（多少种机器学习模型/数据分析要量化管理、量化结果）
影响找工作的三大因素
结果导向（突出产出/达到效果：改善了问题从x%提升到了y%）——分析报告：解决什么问题；模型：达到什么效果；BI的产品是什么。
结果导向（突出产出/达到效果）
项目经验模板
转行模板
转行模板2
数据分析与行业研究经验：（提示更多可能：如果有更多数据，还可以怎样做？？；数据-分析-结论-效果）
负责公司医疗战略地图项目，利用---指标，分析各城市医疗资源供需现状，独立编制《研究报告》，解决2个问题。
参与公司养老战略地图项目，独立负责爬虫（养老网）、数据可视化部分。
以上工作中对数据有一定了解（而非靠经验），自学python实现爬虫后，技术驱动效率极大地刺激我，并自学机器学习算法，发现我更适合技术工作、数据分析/挖掘相关工作，故转行发展。以上就是我的个人基本情况，如果您对我的工作经验或能力有任何疑问，接下来我将就具体项目跟您深入探讨（你对我哪段项目经验感兴趣？）。
缺点：就高不就低，就远不就近。（本职工作一定ok，业务的话缺少开发经验、开发的话缺少业务策略）
先看职责，再看任职要求（工作时间>经验>工具）。
第一篇：数据仓库概述
理解数据仓库中星型模型和雪花模型
Hive2.0函数大全(中文版)
2020年PowerBI 学习笔记（2）
linux里source、sh、bash、./有什么区别
数据分析常用的22个linux命令
数据分析工作中shell脚本的使用：该脚本表示使用sqoop把生产数据库mysql中的商户交易数据导入到hive数据库
Adventure Works案例分析
Adventure Work Cycles BI项目可视化
Adventure电商分析案例第四篇《sqoop初步学习》
Adventure电商分析案例第五篇《powerbi子弹图》
PowerBI基础1:使用PowerBI制作Bullet Chart子弹图
#!/bin/bash
echo "hello world"
int=1
while(( $int<=5))
do
echo $int
let "int++"
done
for loop in 1 2 3 4 5
do
echo "The value is: $loop"
done
value1=home
value2=${value1}"="
echo $value2
var1=/etc/
var2=yum.repos.d/
var3=${var1}${var2}
echo $var3
str='http://www.
你的域名.com/cut-string.html'
echo ${str:0:5}
my_array=(A B "C" D)
echo "第一个元素为：${my_array[0]}"
# &1代表标准输出，&2代表标准错误，&-代表关闭与它绑定的描述符
关于2>&1的理解
含义：将标准错误输出重定向到标准输出
