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大数据架构师——音乐数据中心平台离线数仓综合项目（二）

文章目录

音乐数据中心平台离线数仓综合项目

第一个业务：歌曲热度与歌手热度排行

业务分析

  • 业务需求： 统计歌曲热度、歌手热度
  • 用户可以登录机器进行点播歌曲，根据用户过去每日在机器上的点播歌曲统计出最近 1日、7日、30日 歌曲热度及歌手热度
  • 需要统计的指标：
    • 1日-7日-30日歌曲热度
    • 1日-7日-30日歌手热度

需求

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

数据准备

  • 要完成昨日的歌曲热度与歌手热度分析，需要以下两类数据：
歌曲歌手的基本信息
  • 这些信息放在业务系统的关系型数据库 MySql song 表中。通过 sqoop 每天定时全量覆盖抽取到数据仓库 Hive 中的 ODS 层中。
  • 关于 song 表的结构信息参看 “01-歌曲热度与歌手热度-数据仓库模型” 文件及 mysql 数据 song 表数据。
用户在机器上
  • 这部分数据是用户在各个机器上当天的点歌播放行为数据，这些数据是运维每天零点打包以gz压缩文件的方式上传到HDFS平台，这里我们假定将数据 currentday_clientlog.tar.gz 每天凌晨定时上传到HDFS路径 hdfs://mycluster/logdata 中，这里在企业中应当上传到某个以天命名的结构目录下，通过Spark数据清洗将数据存放到Hive数仓ODS层中。关于用户在机器上的点歌行为数据参照 事件上报协议.docx 文档。
  • 日志数据如下图所示：

在这里插入图片描述

  • 事件上报协议：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

数据仓库分层设计

  • 这里根据需求将表分成如下三层：

在这里插入图片描述

  • 基于以上逻辑表建立物理模型如下：
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `music`;
USE `music`;
-- 1. TO_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ_D 客户端歌曲播放表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `TO_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ_D` (
    `SONGID` string,
    `MID` string,
    `OPTRATE_TYPE` string,
    `UID` string,
    `CONSUME_TYPE` string,
    `DUR_TIME` string,
    `SESSION_ID` string,
    `SONGNAME` string,
    `PKG_ID` string,
    `ORDER_ID` string
) partitioned by (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://node01/user/hive/warehouse/music.db/TO_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ_D';

-- 2. TO_SONG_INFO_D 歌库歌曲表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `TO_SONG_INFO_D` (
    `NBR` string,
    `NAME` string,
    `OTHER_NAME` string,
    `SOURCE` int,
    `ALBUM` string,
    `PRDCT` string,
    `LANG` string,
    `VIDEO_FORMAT` string,
    `DUR` int,
    `SINGER_INFO` string,
    `POST_TIME` string,
    `PINYIN_FST` string,
    `PINYIN` string,
    `SING_TYPE` int,
    `ORI_SINGER` string,
    `LYRICIST` string,
    `COMPOSER` string,
    `BPM_VAL` int,
    `STAR_LEVEL` int,
    `VIDEO_QLTY` int,
    `VIDEO_MK` int,
    `VIDEO_FTUR` int,
    `LYRIC_FTUR` int,
    `IMG_QLTY` int,
    `SUBTITLES_TYPE` int,
    `AUDIO_FMT` int,
    `ORI_SOUND_QLTY` int,
    `ORI_TRK` int,
    `ORI_TRK_VOL` int,
    `ACC_VER` int,
    `ACC_QLTY` int,
    `ACC_TRK_VOL` int,
    `ACC_TRK` int,
    `WIDTH` int,
    `HEIGHT` int,
    `VIDEO_RSVL` int,
    `SONG_VER` int,
    `AUTH_CO` string,
    `STATE` int,
    `PRDCT_TYPE` string
) ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
LOCATION 'hdfs://node01/user/hive/warehouse/music.db/TO_SONG_INFO_D';

-- 3. TW_SONG_BASEINFO_D 歌曲基本信息日全量表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `TW_SONG_BASEINFO_D`(
    `NBR` string, 
    `NAME` string,
    `SOURCE` int, 
    `ALBUM` string, 
    `PRDCT` string, 
    `LANG` string, 
    `VIDEO_FORMAT` string, 
    `DUR` int, 
    `SINGER1` string, 
    `SINGER2` string, 
    `SINGER1ID` string, 
    `SINGER2ID` string, 
    `MAC_TIME` int,
    `POST_TIME` string,
    `PINYIN_FST` string, 
    `PINYIN` string, 
    `SING_TYPE` int, 
    `ORI_SINGER` string, 
    `LYRICIST` string, 
    `COMPOSER` string, 
    `BPM_VAL` int, 
    `STAR_LEVEL` int, 
    `VIDEO_QLTY` int, 
    `VIDEO_MK` int, 
    `VIDEO_FTUR` int, 
    `LYRIC_FTUR` int, 
    `IMG_QLTY` int, 
    `SUBTITLES_TYPE` int, 
    `AUDIO_FMT` int, 
    `ORI_SOUND_QLTY` int, 
    `ORI_TRK` int, 
    `ORI_TRK_VOL` int, 
    `ACC_VER` int, 
    `ACC_QLTY` int, 
    `ACC_TRK_VOL` int, 
    `ACC_TRK` int, 
    `WIDTH` int, 
    `HEIGHT` int, 
    `VIDEO_RSVL` int, 
    `SONG_VER` int, 
    `AUTH_CO` string, 
    `STATE` int, 
    `PRDCT_TYPE` array<string> 
) ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
STORED AS PARQUET 
LOCATION 'hdfs://node01/user/hive/warehouse/music.db/TW_SONG_BASEINFO_D';

-- 4. TW_SONG_FTUR_D 歌曲特征日统计表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `TW_SONG_FTUR_D`(
    `NBR` string, 
    `NAME` string,
    `SOURCE` int, 
    `ALBUM` string, 
    `PRDCT` string, 
    `LANG` string, 
    `VIDEO_FORMAT` string, 
    `DUR` int, 
    `SINGER1` string, 
    `SINGER2` string, 
    `SINGER1ID` string, 
    `SINGER2ID` string, 
    `MAC_TIME` int,
    `SING_CNT` int,
    `SUPP_CNT` int, 
    `USR_CNT` int, 
    `ORDR_CNT` int, 
    `RCT_7_SING_CNT` int, 
    `RCT_7_SUPP_CNT` int, 
    `RCT_7_TOP_SING_CNT` int, 
    `RCT_7_TOP_SUPP_CNT` int, 
    `RCT_7_USR_CNT` int, 
    `RCT_7_ORDR_CNT` int, 
    `RCT_30_SING_CNT` int, 
    `RCT_30_SUPP_CNT` int, 
    `RCT_30_TOP_SING_CNT` int, 
    `RCT_30_TOP_SUPP_CNT` int,
    `RCT_30_USR_CNT` int,
    `RCT_30_ORDR_CNT` int
) PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 
LOCATION 'hdfs://node01/user/hive/warehouse/music.db/TW_SONG_FTUR_D';

-- 5. TW_SINGER_RSI_D 歌手影响力日统计表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `TW_SINGER_RSI_D`(
    `PERIOD` int,
    `SINGER_ID` string,
    `SINGER_NAME` string,
    `RSI` string,
    `RSI_RANK` int
) PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
LOCATION 'hdfs://node01/user/hive/warehouse/music.db/TW_SINGER_RSI_D';

-- 6. TW_SONG_RSI_D 歌曲影响力日统计表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `TW_SONG_RSI_D`(
    `PERIOD` int,
    `NBR` string,
    `NAME` string,
    `RSI` string,
    `RSI_RANK` int
) PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
LOCATION 'hdfs://node01/user/hive/warehouse/music.db/TW_SONG_RSI_D';
  • DM层两张表会在后期处理过程中，以 SparkSQL 方式每天覆盖更新到 MySQL 表中，这里不单独建立对应的物理模型。
  • 以上各个物理表之间的流转关系如下：

在这里插入图片描述

数据处理流程

1. 准备客户端日志，上传至HDFS中
  • 将客户端日志 currentday_clientlog.tar.gz 上传至HDFS目录 hdfs://node01/logdata 下，如果 HDFS 没有此目录需要先创建这个目录。这里模拟运维人员每天凌晨将数据上传至HDFS中。如果程序在本地运行，上传至当前项目下的 data 目录下，可以在项目 application.conf 进行配置。
2. 清洗客户端日志数据，保存到数仓ODS层
  • 这里使用的是Spark读取上传到HDFS目录下的压缩数据，压缩数据中有很多张表，本业务中我们只需要获取客户端歌曲播放日志信息即可，这些数据在日志数据中的标识为 MINIK_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ，这里读取这些数据进行ETL，保存到 HDFS 目录 hdfs://node01/logdata/all_client_tables 下，后期使用 SparkSQL 加载到对应的 Hive 仓库 ODS 层的 TO_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ_D 客户端歌曲播放表中。
  • 对应的处理数据的代码文件：ProduceClientLog.scala，本地运行该程序并查看结果：

在这里插入图片描述

  • 查看 hive 中数据：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 至此，我们就得到了 TO_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ_D 客户端歌曲播放表，客户端日志数据已经导入到 HDFS 中，并将我们对应关注事件的数据存入到 Hive 指定的表中了。
3. 抽取 MySQL 中 song 数据到 Hive ODS
  • 将MySQL中的 songdb 库中的 song 表通过 sqoop 抽取到对应的 ODS 层表 TO_SONG_INFO_D 中，这里需要安装 sqoop 工具，每天定时全量覆盖更新到Hive中。
  • 在执行导入命令前，先创建 hive 表

在这里插入图片描述

  • 在 node03 上执行 sqoop 导入数据脚本，将 MySQL 中的 song 表数据导入到 Hive 数仓 TO_SONG_INFO_D 中，脚本内容如下：
sqoop import --connect jdbc:mysql://node01:3306/songdb?dontTrackOpenResources=true\&defaultFetchSize=10000\&useCursorFetch=true\&useUnicode=yes\&characterEncoding=utf8 --username root --password 123456 --table song --target-dir /user/hive/warehouse/data/song/TO_SONG_INFO_D/ --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by '\t'

在这里插入图片描述

  • 查询 hive 表中的数据：

在这里插入图片描述

  • 至此，我们就得到了 TO_SONG_INFO_D 歌库歌曲表，并将 MySQL 数据库中歌曲的基本信息导入到了 Hive 表中。

Sqoop 后可以指定的参数，解释如下：

  • –connect ：连接jdbc url
    • dontTrackOpenResources=true：你关闭所有的statement和resultset，但是如果你没有关闭connection的话，connection就会引用到statement和resultset上，从而导致GC不能释放这些资源（statement和resultset），当设置参数dontTrackOpenResources=true时，在statement关闭后，resultset也会被关闭，达到节省内存目的。
    • defaultFetchSize：设置每次拉取数据量。
    • useCursorFetch=true：设置连接属性useCursorFetch=true (5.0版驱动开始支持)，表示采用服务器端游标，每次从服务器取fetch_size条数据。
    • useUnicode=yes&characterEncoding=utf8：设置编码格式UTF8
  • –username：数据库用户名
  • –password：数据库密码
  • –table：import出的数据库表
  • –target-dir：指定数据导入到HDFS中的路径
  • –delete-target-dir：如果数据输出目录已存在则先删除
  • –num-mappers：当数据导入HDFS中时生成的MR任务使用几个map任务
  • –hive-import：将数据从关系数据库中导入到 hive 表中，自动将数据导入到hive中，生成对应–hive-table 指定的表，表中的字段是直接从MySql中映射过来的字段，因此在这里并没有采用这种方式导入
  • –hive-database：数据导入Hive中使用的Hive 库
  • –hive-overwrite：覆盖掉在 Hive 表中已经存在的数据，与append只能使用一个
  • –fields-terminated-by：指定字段列分隔符,默认分隔符是’\001’，建议指定分隔符
  • –hive-table：导入的Hive表
4. 清洗“歌库歌曲表”生成“歌曲基本信息日全量表”
  • 由ODS层的歌库歌曲表 TO_SONG_INFO_D ETL得到歌曲基本信息日全量表 TW_SONG_BASEINFO_D，主要是对原来数据字段切分、脏数据过滤、时间格式整理、字段提取等操作。

在这里插入图片描述

  • 创建 hive 表 TW_SONG_BASEINFO_D：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 至此，我们得到了 TO_SONG_BASEINFO_D 歌曲基本信息日全量表，并将 TO_SONG_INFO_D 中的数据清洗存入到该表中。
5. EDS 层生成“歌曲特征日统计表”
  • 基于 客户端歌曲播放表 TO_CLIENT_SONG_PLAY_OPERATE_REQ_D 和歌曲基本信息日全量表 TW_SONG_BASEINFO_D，生成歌曲特征日统计表：TW_SONG_FTUR_D，主要是按照两张表的歌曲 ID 进行关联，统计出歌曲在当天、7天、30天内的点唱信息和点赞信息。
  • 创建 hive 表 TW_SONG_FTUR_D

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 至此，我们得到了 TW_SONG_FTUR_D 歌曲特征日统计表，并将统计结果存入到该表中。
6. 统计歌手和歌曲热度
  • 这里统计歌手和歌曲热度都是根据歌曲特征日统计表：TW_SONG_FTUR_D 计算得到，主要借助了微信指数来统计对应的歌曲和歌手的热度，统计了当天、近7天、近30天每个歌手和歌曲的热度信息存放在对应的EDS层的歌手影响力指数日统计表 TW_SINGER_RSI_D 和歌曲影响力指数日统计表 TW_SONG_RSI_D。
  • 微信传播指数WCI可以显示出微信公众号的热度排名，公式由“清博指数”提供，其计算公式如下：

在这里插入图片描述

  • 说明：
    • R 为评估时间段内所有文章(n)的阅读总数，这里可以看成某个歌曲在一段时间内的总点唱数。
    • Z 为评估时间段内所有文章(n)的点赞总数，这里可以看成某个歌曲在一段时间内的总点赞数。
    • d 为评估时间段内所含天数，一般为周取7天，月取30天，年度取365天，其他自定义时间以真实的天数计算。
    • n 为评估时间段内某公众号所发文章数，这里和歌曲无对应。
    • Rmax 和 Zmax 为评估时间段内公众号所发文章的最高阅读数和点赞数，这里可以看成某个歌曲在一段时间内的总点唱数和总点赞数。
  • 以上指数计算方式对应到歌曲指数计算方式如下：

在这里插入图片描述

  • 在对歌曲特征日统计表 TW_SONG_FTUR_D 进行统计得到 歌手影响力指数日统计表 TW_SINGER_RSI_D 和歌曲影响力指数日统计表 TW_SONG_RSI_D 时，分别还将对应的结果使用 SparkSQL 保存到了 MySQL 中，对应的 MySQL 库为 song_result 库。所以首先创建 MySQL数据库
create database song_result default character set utf8;
  • 对应的表分别为：tm_singer_rsi、tm_song_rsi。方便后期从 MySQL 总查看数据结果。
  • 首先创建 hive 表 TW_SINGER_RSI_D 和 TW_SONG_RSI_D

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 至此，我们得到了 TW_SINGER_RSI_D 歌手影响力日统计表 和 TW_SONG_RSI_D 歌曲影响力日统计表，并将统计结果存入到该表中，排名前 30 名的数据还存入到对应的 MySQL 表中。

使用 Azkaban 配置任务流

  • 这里使用Azkaban来配置任务流进行任务调度。集群中提交任务，需要修改项目中的 application.conf 文件配置项：local.run=“false”，并打包上传至集群服务器 node01、node02 和 node03 上。
  • 保证在 Hive 中对应的表都已经创建好。
1. 脚本准备
  • ① 清洗客户端日志脚本 1_produce_clientlog.sh
#!/bin/bash
currentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`
if [ x"$1" = x ]; then
	echo "====使用自动生成的今天日期===="
else
	echo "====使用 Azkaban 传入的日期===="
	currentDate=$1
fi
echo "日期为: $currentDate"
ssh hadoop@node01 > /tmp/logs/music_project/music-rsi.log 2>&1 <<aabbcc
hostname
source /etc/profile
spark-submit --master yarn-client --class com.yw.musichw.ods.ProduceClientLog \
    /bigdata/data/music_project/musicwh-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar $currentDate
exit
aabbcc

echo "all done!"
  • ② mysql 数据抽取数据到 Hive ODS 脚本2_extract_mysqldata_to_ods.sh
#!/bin/bash
ssh hadoop@node03 > /tmp/logs/music_project/music-rsi.log 2>&1 <<aabbcc
hostname
source /etc/profile
sqoop import --connect jdbc:mysql://node01:3306/songdb?dontTrackOpenResources=true\&defaultFetchSize=10000\&useCursorFetch=true\&useUnicode=yes\&characterEncoding=utf8 \
    --username root --password 123456 --table song --target-dir /user/hive/warehouse/music.db/TO_SONG_INFO_D/ \
    --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by '\t'
exit
aabbcc

echo "all done!"
  • ③ 清洗歌库歌曲表脚本 3_generate_tw_song_baseinfo.sh
#!/bin/bash
currentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`
if [ x"$1" = x ]; then
	echo "====使用自动生成的今天日期===="
else
	echo "====使用 Azkaban 传入的日期===="
	currentDate=$1
fi
echo "日期为: $currentDate"
ssh hadoop@node01 > /tmp/logs/music_project/music-rsi.log 2>&1 <<aabbcc
hostname
source /etc/profile
spark-submit --master yarn-client --class com.yw.musichw.eds.content.GenerateTwSongBaseinfoD \
    /bigdata/data/music_project/musicwh-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar $currentDate
exit
aabbcc

echo "all done!"
  • ④ 生成歌曲特征日统计表脚本 4_generate_tw_song_ftur.sh
#!/bin/bash
currentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`
if [ x"$1" = x ]; then
	echo "====使用自动生成的今天日期===="
else
	echo "====使用 Azkaban 传入的日期===="
	currentDate=$1
fi
echo "日期为: $currentDate"
ssh hadoop@node01 > /tmp/logs/music_project/music-rsi.log 2>&1 <<aabbcc
hostname
source /etc/profile
spark-submit --master yarn-client --class com.yw.musichw.eds.content.GenerateTwSongFturD \
    /bigdata/data/music_project/musicwh-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar $currentDate
exit
aabbcc

echo "all done!"
  • ⑤ 生成歌手热度脚本5_generate_tm_singer_rsi.sh
#!/bin/bash
currentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`
if [ x"$1" = x ]; then
	echo "====使用自动生成的今天日期===="
else
	echo "====使用 Azkaban 传入的日期===="
	currentDate=$1
fi
echo "日期为: $currentDate"
ssh hadoop@node01 > /tmp/logs/music_project/music-rsi.log 2>&1 <<aabbcc
hostname
source /etc/profile
spark-submit --master yarn-client --class com.yw.musichw.dm.content.GenerateTmSingerRsiD \
    /bigdata/data/music_project/musicwh-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar $currentDate
exit
aabbcc

echo "all done!"
  • ⑥ 生成歌手热度脚本 6_generate_tm_song_rsi.sh
#!/bin/bash
currentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`
if [ x"$1" = x ]; then
	echo "====使用自动生成的今天日期===="
else
	echo "====使用 Azkaban 传入的日期===="
	currentDate=$1
fi
echo "日期为: $currentDate"
ssh hadoop@node01 > /tmp/logs/music_project/music-rsi.log 2>&1 <<aabbcc
hostname
source /etc/profile
spark-submit --master yarn-client --class com.yw.musichw.dm.content.GenerateTmSongRsiD \
    /bigdata/data/music_project/musicwh-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar $currentDate
exit
aabbcc

echo "all done!"
2. 编写 Azkaban 各个Job组成任务流
  • 新建 flow20.project ，内容如下：
azkaban-flow-version: 2.0
  • 新建 music-rsi.flow，内容如下：
nodes:
  - name: Job1_ProduceClientLog
    type: command
    config:
      command: sh 1_produce_clientlog.sh ${mydate}

  - name: Job2_ExtractMySQLDataToODS
    type: command
    config:
      command: sh 2_extract_mysqldata_to_ods.sh

  - name: Job3_GenerateTwSongBaseinfo
    type: command
    config:
      command: sh 3_generate_tw_song_baseinfo.sh
    dependsOn:
      - Job2_ExtractMySQLDataToODS

  - name: Job4_GenerateTwSongFtur
    type: command
    config:
      command: sh 4_generate_tw_song_ftur.sh ${mydate}
    dependsOn:
      - Job1_ProduceClientLog
      - Job3_GenerateTwSongBaseinfo

  - name: Job5_GenerateTmSingerAndSongRsi
    type: command
    config:
      command: sh 5_generate_tm_singer_rsi.sh ${mydate}
      command.1: sh 6_generate_tm_song_rsi.sh ${mydate}
    dependsOn:
      - Job4_GenerateTwSongFtur
  • 将以上六个脚本文件、 music-rsi.flow 与 flow20.project 压缩生成 zip 文件 music-rsi.zip

在这里插入图片描述

3. 清空数据
  • 由于前面我们在本地已经将整个数据处理流程跑过一次，现在 hive 和 mysql 中已经存在数据。在提交作业执行前，先清除掉 hive 和 mysql 中的数据。
  • 编写脚本 vim drop_song_tables.sql，内容如下：
drop table `music`.`to_client_song_play_operate_req_d`;
drop table `music`.`to_song_info_d`;
drop table `music`.`tw_singer_rsi_d`;
drop table `music`.`tw_song_baseinfo_d`;
drop table `music`.`tw_song_ftur_d`;
drop table `music`.`tw_song_rsi_d`;
  • 执行命令：hive -f drop_song_tables.sql ，删除表。由于这些都是外部表，真正的数据还在 HDFS，所以还需要删除相关的数据。

在这里插入图片描述

  • 然后重新创建 hive 表，编写脚本 vim create_song_tables.sql，内容在前面”数据仓库分层设计“这一小节。
  • 执行命令 hive -f create_song_tables.sql，创建表。
  • 删除 mysql 中生成结果的两张表 tm_singer_rsi 和 tm_song_rsi。
  • 把之前的日志数据也清空掉，并执行命令 hdfs dfs -put currentday_clientlog.tar.gz /logdata/ 上传客户端日志数据

在这里插入图片描述

4. 提交Azkaban作业
  • 在 Azkaban 的 web server ui界面创建项目

在这里插入图片描述

  • 然后上传项目 zip 文件music-rsi.zip

在这里插入图片描述

  • 查看任务

在这里插入图片描述

  • 配置任务参数

在这里插入图片描述

  • 执行成功，最终结果保存到了 mysql 表中。

在这里插入图片描述

5. 遇到的问题

Access denied for user ‘root‘@‘centos128‘ (using password: YES)

  • 解决办法：把远程访问的%改成主机名即可
mysql> grant all privileges on *.* to 'root'@'centos128'' identified by '123456' with grant option;

mysql> flush privileges;

InnoDB is limited to row-logging when transaction isolation level is READ COMMITTED or READ UNCOMMITTED.

  • 解决办法：修改配置文件 vim /etc/my.cnf，增加参数 binlog_format=row，然后重启 mysql，systemctl restart mysqld

在这里插入图片描述

使用Superset数据可视化

1. superset环境搭建
2. 在superset中设计表可视化
  • 登录 superset：http://192.168.254.130:8088/
  • 添加数据源：依次点击 Data → Databases → 添加，配置 jdbc 连接串，并测试连通性OK后保存。

在这里插入图片描述

  • 添加数据表：依次点击 Data → Datasets → 添加，添加“songresult”库下的表“tm_singer_rsi”和“tm_song_rsi”。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 修改表中对应字段显示名称：编辑表记录，找到列标签，编辑各个列的全称

在这里插入图片描述

  • 编辑图表：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 面板可视化展示：

在这里插入图片描述

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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