数据湖构建DLF数据探索快速入门-淘宝用户行为分析

简介

本教程通过使⽤数据湖构建（DLF）产品对于淘宝⽤户⾏为样例数据的分析，介绍DLF产品的数据发现和数据探索功能。教程内容包括：1. 服务开通：开通阿⾥云账号及DLF/OSS相关服务2. 样例数据集下载和导⼊：下载样例数据（csv⽂件），并上传⾄OSS3. DLF数据发现：使⽤DLF⾃动识别⽂件Schema并创建元数据表4. DLF数据探索：使⽤DLF数据探索，对⽤户⾏为进⾏分析，包括⽤户活跃度、漏⽃模型等

数据说明

本次测试的数据集来⾃阿⾥云天池⽐赛中使⽤的淘宝⽤户⾏为数据集，为了提⾼性能，我们做了⼀定的裁剪。数据集中以csv的格式存储了⽤户⾏为及商品样例数据。数据范围：2014年12⽉1⽇ - 2014年12⽉7⽇数据格式：

开通DLF和OSS服务（如已开通，直接跳转⾄第⼆步）

1.1 登录阿⾥云账号，点击进⼊DLF控制台⻚⾯。

1.2 开通DLF及其依赖OSS服务，并完成授权。（如果已开通可直接跳过）

若之前未开通过DLF服务，会提示⽤户开通服务。点击“开通服务”，进⼊服务开通⻚⾯。
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开通服务后，返回DLF控制台⻚⾯。会提示开通OSS服务，以及授予DLF访问依赖数据源的权限。点击按钮完成OSS开通及授权。回到DLF控制台⻚⾯，点击刷新检查状态。⻚⾯⾃动跳转⾄DLF控制台主⻚⾯。

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1.3 开通完成后，进⼊DLF控制台主⻚：

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在OSS中导⼊需要分析的数据

2.1 点击链接，下载样例代码⾄本地磁盘。

解压后得到⽂件夹：user_behavior_data，包含item和user个⽂件夹，⾥⾯分别包含了各⾃的csv数据⽂件。本次分析主要集中在user⽂件中，数据内容如下。
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2.2 将⽂件上传⾄OSS 进⼊OSS控制台，上传⽂件使⽤已有的Bucket，或创建新的Bucket。

上传解压后的user_behavior_data⽂件夹。上传后⽬录结构如下所示，item和user为两个表的数据⽂件夹。
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在DLF上抽取元数据

3.1 创建元数据表
DLF中元数据库可以理解为在关系型数据库中的Database，其下⼀级为Table。

在DLF控制台中，进⼊元数据库⻚⾯，创建元数据库。
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填⼊数据库名称。并选择刚才存有⽤户⾏为分析的

如下图所示，元数据库创建成功。

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3.2 发现OSS⽂件中的元数据表信息

进⼊DLF元数据抽取⻚⾯，点击“新建抽取任务”
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填写数据源相关配置，点击下⼀步

选择过程中需要⽤到的RAM⻆⾊，默认为开通阶段已经授权的“AliyunDLFWorkFlowDefaultRole”。运⾏模式选择“⼿动执⾏”。抽取策略选择“快速模式”以最快的速度完成元数据发现。

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核对信息后，点击“保存并⽴即执⾏”。

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系统会跳转到元数据抽取列表⻚⾯，新建的任务开始创建并⾃动运⾏。

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约10秒后任务运⾏完成。约10秒后任务运⾏完成。⿏标移到状态栏的问号图标，会看到已经成功创建了两张元数据表。

点击浮层中的“元数据库”链接，可直接查看该库中相关的表信息。

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点击浮层中的“元数据库”链接，可直接查看该库中相关的表信息。

点击表详情，查看并确认抽取出来的表结构是否符合预期。
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⾄此，我们通过DLF⾃动发现数据湖CSV⽂件Schema的过程已经完成。下⼀步我们开始针对数据湖内的数据做分析。

⽤户⾏为数据分析

4.1 数据分析概述
在DLF控制台⻚⾯，点击菜单“数据探索”-“Spark SQL”，进⼊数据探索页面。
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数据分析的过程主要分为三步：

预览并检查数据信息。
简单的数据清洗。
进⾏⽤户活跃度、漏⽃模型和商品热度分析。

4.2 预览并检查数据
在查询框输⼊下⾯的语句，查看⽂件中的数据信息。

-- 预览数据

select * from `dlf_demo ` . ` user ` limit 10;

select * from `dlf_demo ` . `item ` limit 10;

-- ⽤户数 17970

select COUNT(DISTINCT user_id) from `dlf_demo ` . ` user ` ;

-- 商品数 422858

select COUNT(DISTINCT item_id) from `dlf_demo ` . `item ` ;

-- ⾏为记录数 746024

select COUNT(*) from `dlf_demo ` . ` user ` ;

数据内容如下：

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4.3 数据预处理
我们对原始数据进⾏⼀定的处理，已提⾼数据的可读性，并提⾼分析的性能。将behavior_type修改成更好理解的字符串信息；将⽇志+时间的格式打平到两个单独的列，再加上周信息，便于分别做⽇期和⼩时级别的分析；过滤掉不必要的字段。并将数据存⼊新表user_log，表格式为 Parquet，按⽇期分区。后续我们会基于新表做⽤户⾏为分析。

-- 数据转换 耗时约40秒-- 创建新表user_log，parquet格式，按⽇期分区

 -- 导⼊数据，拆分⽇期和⼩时，并将behavoior转换成可读性更好的值 

-- 1-click; 2-collect; 3-cart; 4-pay

create table `dlf_demo ` . ` user_log ` 

USING PARQUET 

PARTITIONED BY (date) 

as select 

    user_id, 

    item_id, 

    CASE

     WHEN behavior_type = 1 THEN 'click' 

    WHEN behavior_type = 2 THEN 'collect' 

    WHEN behavior_type = 3 THEN 'cart'

     WHEN behavior_type = 4 THEN 'pay' 

END as behavior, 

item_category, 

time, 

date_format(time, 'yyyy-MM-dd') as date, 

date_format(time, 'H') as hour,

 date_format(time, 'u') as day_of_week 

from `dlf_demo ` . ` user ` ;

-- 查看运⾏后的数据

select * from `dlf_demo ` . ` user_log ` limit 10;

4.4 ⽤户⾏为分析
⾸先，我们基于漏⽃模型，对所有⽤户从点击到加购/收藏到购买的转化情况。

-- 漏⽃分析耗时13秒

SELECT behavior, COUNT(*) AS total FROM `dlf_demo ` . ` user_log ` GROUP BY behavior ORDER BY total DESC

结果如下：

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然后我们⼀周内每天的⽤户⾏为做统计分析

-- ⽤户⾏为分析 耗时 14秒

SELECT date, day_of_week

COUNT(DISTINCT(user_id)) as uv, 

SUM(CASE WHEN behavior = 'click' THEN 1 ELSE 0 END) AS click, 

SUM(CASE WHEN behavior = 'cart' THEN 1 ELSE 0 END) AS cart, 

SUM(CASE WHEN behavior = 'collect' THEN 1 ELSE 0 END) AS collect,

 SUM(CASE WHEN behavior = 'pay' THEN 1 ELSE 0 END) AS pay 

FROM `dlf_demo ` . ` user_log ` 

GROUP BY date, day_of_week

ORDER BY date

分析结果如下：（由于数据集经过裁剪，对于⼯作⽇和⾮⼯作⽇的结果有失真）
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最后，我们结合商品表，分析出数据集中最受欢迎的是个商品品类

-- 销售最多的品类 耗时 1分10秒

SELECT item.item_category, COUNT(*) AS times

FROM `dlf_demo ` . `item ` item

JOIN `dlf_demo ` . ` user_log ` log

ON item.item_id = log.item_id

WHERE log.behavior= 'pay'

GROUP BY item.item_category

ORDER BY times DESC

LIMIT 10;

结果如下：
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4.5 下载分析结果
DLF提供将分析结果以CSV⽂件的形式下载的功能，启⽤该功能需要提前设置分析结果的保存路径（OSS 路径）。设置后，查询结果会被保存到该路径下。⽤户可以通过DLF⻚⾯上的“下载”按钮直接下载，也可以直接通过OSS访问和下载该⽂件。通过点击⻚⾯上的“路径设置”按钮进⾏设置。