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案例：陌陌聊天数据分析

news 来源：原创 2025/8/26 19:41:51

背景分析：

陌陌作为聊天平台每天都会有大量的用户在线，会出现大量的聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的对用户构建精准的用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高 ROI 的平台运营推广，给公司的发展决策提供精确的数据支撑。

需求：

统计今日总消息量
统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
统计今日各地区发送消息数据量
统计今日发送消息和接收消息的用户数
统计今日发送消息最多的Top10用户
统计今日接收消息最多的Top10用户
统计发送人的手机型号分布情况
统计发送人的设备操作系统分布情况

目标：

基于 Hadoop 和 Hive 实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表

数据分析的前提条件：

1. hadoop集群正常启动

2. hive库相关服务启动

一、建库建表、加载数据

1. 建库

--如果数据库已存在就删除
drop database if exists db_msg cascade;
--创建数据库
create database db_msg;
--切换数据库
use db_msg;

2. 建原始数据表

--如果表已存在就删除
drop table if exists db_msg.tb_msg_source;
--建表
create table db_msg.tb_msg_source(
msg_time string comment "消息发送时间"
, sender_name string comment "发送人昵称"
, sender_account string comment "发送人账号"
, sender_sex string comment "发送人性别"
, sender_ip string comment "发送人ip地址"
, sender_os string comment "发送人操作系统"
, sender_phonetype string comment "发送人手机型号"
, sender_network string comment "发送人网络类型"
, sender_gps string comment "发送人的GPS定位"
, receiver_name string comment "接收人昵称"
, receiver_ip string comment "接收人IP"
, receiver_account string comment "接收人账号"
, receiver_os string comment "接收人操作系统"
, receiver_phonetype string comment "接收人手机型号"
, receiver_network string comment "接收人网络类型"
, receiver_gps string comment "接收人的GPS定位"
, receiver_sex string comment "接收人性别"
, msg_type string comment "消息类型"
, distance string comment "双方距离"
, message string comment "消息内容"
)
--指定分隔符为制表符
row format delimited fields terminated by '\t';

3. 加载原始数据到hive库

--上传数据文件到node1服务器本地文件系统（HS2服务所在机器）
--shell: mkdir -p /export/hivedata

--加载数据到表中
load data local inpath '/export/hivedata/data1.tsv' into table db_msg.tb_msg_source;
load data local inpath '/export/hivedata/data2.tsv' into table db_msg.tb_msg_source;

--查询表验证数据文件是否映射成功
select * from tb_msg_source limit 10;

--统计行数
select count(*) as cnt from tb_msg_source;

二、ETL数据清洗

--问题1：当前数据中，有一些数据的字段为空，不是合法数据
select
msg_time,
sender_name,
sender_gps
from db_msg.tb_msg_source
where length(sender_gps) = 0
limit 10;

--问题2：需求中，需要统计每天、每个小时的消息量，但是数据中没有天和小时字段，只有整体时间字段，不好处理
select
msg_time
from db_msg.tb_msg_source
limit 10;

--问题3：需求中，需要对经度和维度构建地区的可视化地图，但是数据中GPS经纬度为一个字段，不好处理
select
sender_gps
from db_msg.tb_msg_source
limit 10;

--ETL实现
--如果表已存在就删除
drop table if exists db_msg.tb_msg_etl;
--将Select语句的结果保存到新表中
create table db_msg.tb_msg_etl as
select
*,
substr(msg_time,0,10) as dayinfo, --获取天
substr(msg_time,12,2) as hourinfo, --获取小时
split(sender_gps,",")[0] as sender_lng, --提取经度
split(sender_gps,",")[1] as sender_lat --提取纬度
from db_msg.tb_msg_source
--过滤字段为空的数据
where length(sender_gps) > 0 ;

--验证ETL结果
select
msg_time,dayinfo,hourinfo,sender_gps,sender_lng,sender_lat
from db_msg.tb_msg_etl
limit 10;

三、需求指标统计

1. 统计今日总消息量

create table if not exists tb_rs_total_msg_cnt
comment "今日消息总量"
as
select
dayinfo,
count(*) as total_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo;

--结果验证

select * from tb_rs_total_msg_cnt;

2. 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数

create table if not exists tb_rs_hour_msg_cnt
comment "每小时消息量趋势"
as
select
dayinfo,
hourinfo,
count(*) as total_msg_cnt,
count(distinct sender_account) as sender_usr_cnt,
count(distinct receiver_account) as receiver_usr_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo,hourinfo;

--结果验证

select * from tb_rs_hour_msg_cnt;

3. 统计今日各地区发送消息数据量

create table if not exists tb_rs_loc_cnt
comment "今日各地区发送消息总量"
as
select
dayinfo,
sender_gps,
cast(sender_lng as double) as longitude,
cast(sender_lat as double) as latitude,
count(*) as total_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_gps,sender_lng,sender_lat;

--结果验证

select * from tb_rs_loc_cnt;

4. 统计今日发送消息和接收消息的用户数

create table if not exists tb_rs_usr_cnt
comment "今日发送消息人数、接受消息人数"
as
select
dayinfo,
count(distinct sender_account) as sender_usr_cnt,
count(distinct receiver_account) as receiver_usr_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo;

--结果验证

select * from tb_rs_usr_cnt;

5. 统计今日发送消息最多的Top10用户

create table if not exists tb_rs_susr_top10
comment "发送消息条数最多的Top10用户"
as
select
dayinfo,
sender_name as username,
count(*) as sender_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_name
order by sender_msg_cnt desc
limit 10;

--结果验证

select * from tb_rs_susr_top10;

6. 统计今日接收消息最多的Top10用户

create table if not exists tb_rs_rusr_top10
comment "接受消息条数最多的Top10用户"
as
select
dayinfo,
receiver_name as username,
count(*) as receiver_msg_cnt
from db_msg.tb_msg_etl
group by dayinfo,receiver_name
order by receiver_msg_cnt desc
limit 10;

--结果验证

select * from tb_rs_rusr_top10;

7. 统计发送人的手机型号分布情况

create table if not exists tb_rs_sender_phone
comment "发送人的手机型号分布"
as
select
dayinfo,
sender_phonetype,
count(distinct sender_account) as cnt
from tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_phonetype;

--结果验证

select * from tb_rs_sender_phone;

8. 统计发送人的设备操作系统分布情况

create table if not exists tb_rs_sender_os
comment "发送人的OS分布"
as
select
dayinfo,
sender_os,
count(distinct sender_account) as cnt
from tb_msg_etl
group by dayinfo,sender_os;

--结果验证

select * from tb_rs_sender_os;

四、FineBI实现可视化报表

1. FineBI安装激活

1）官网下载安装包，傻瓜式安装

官方网站：FineBI - BI数据分析软件_企业级大数据分析平台

2）配置jvm内存

3）在官网获取激活码激活产品

在接下来的页面中复制粘贴激活码到相应输入框中，产品就可以激活了。

4）设置管理员账号登录

2. FineBI配置数据源及数据准备

FineBI与Hive集成的官方文档： https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-301.html

驱动配置

问题：如果使用FineBI连接Hive，读取Hive的数据表，需要在FineBI中添加Hive的驱动jar包

解决：将Hive的驱动jar包放入FineBI的lib目录下

1）找到提供的【Hive连接驱动】

2）将这些文件放入FineBI的安装目录下的：webapps\webroot\WEB-INF\lib目录中

3）插件安装

问题：我们自己放的Hive驱动包会与FineBI自带的驱动包产生冲突，导致FineBI无法识别我们自己的驱动包

解决：安装FineBI官方提供的 驱动包隔离插件

点击【确定】，重启FineBI（必须！！！）

可以看到，这里已经存在隔离插件

4）构建连接

新建连接

配置连接

测试连接

保存连接

5）数据准备

新建分组

添加业务包

添加表

挨个选中需要图表展示的数据库表，点击【确定】

当hive库数据有变动时，点击【业务包更新】更新数据

3. FineBI构建可视化报表

1）新建仪表盘

2）选择仪表盘样式

3）添加标题

4）文本类型

同理添加总发送消息人数和总接收消息人数

5）地图

6）雷达图

7）柱状图

8）环饼状图

9）词汇云图

10）趋势曲线图

11）报表预览

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