zoukankan html css js c++ java

在线教育（实时需求）

第1章项目需求及架构

1.1 项目需求概览

　　一、数据采集平台搭建

　　二、Kafka中间件准备

　　三、下游Spark Streaming对接Kafka接收数据，实现vip个数统计、页面之间的跳转率、做题正确率与掌握度、播放时长统计及历史区间统计的实时计算功能。

1.2 项目框架设计

1.2.1 技术选型

　　一、数据存储：Kafka、MySQL

　　二、数据处理：Spark

　　三、其他组件：Zookeeper

1.2.2 流程设计

1.2.3 代码框架

第2章需求

2.1环境准备

　　在本机三台虚拟机上分别搭建好zookeeper和kafka。（注：CDH6.3.2中kafka的版本为2.2.1），创建所需topic（如果使用--bootstrap-server hadoop102:9092创建，则消费者的offset保存在kafka中，如果使用--zookeeper hadoop:2181创建，则消费者的offset保存在zk中）

kafka-topics --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 10  --topic register_topic

kafka-topics --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 10  --topic qz_log

kafka-topics --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 10  --topic page_topic

kafka-topics --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 10  --topic course_learn

2.2原始数据格式及kafka对应topic

2.2.1实时统计注册人数 - register.log

　　kafka对应topic：register_topic

　　数据格式：

列	字段	字段说明
1	用户id
2	平台id	1:PC 2:APP 3:Other
3	创建时间

　　数据示例：

# 数据使用/t作为分隔符
7188    2    2019-07-16 16:01:55
7189    1    2019-07-16 16:01:55
7190    1    2019-07-16 16:01:55
7191    1    2019-07-16 16:01:55
7192    1    2019-07-16 16:01:55
7193    3    2019-07-16 16:01:55
7194    1    2019-07-16 16:01:55
7195    3    2019-07-16 16:01:55

2.2.2做题正确率数与知识点掌握度数据格式 - qz.log

　　kafka对应topic：qz_log

　　数据格式：

列	字段	字段说明
1	用户id
2	课程id
3	知识点id
4	题目id
5	是否正确	0错误 1正确
6	创建时间

　　数据示例：

# 数据使用/t作为分隔符
1006    504    8    7    0    2019-07-12 11:17:45
1007    505    16    9    1    2019-07-12 11:17:45
1002    505    29    3    0    2019-07-12 11:17:45
1006    504    10    5    0    2019-07-12 11:17:45
1001    502    28    8    0    2019-07-12 11:17:45
1006    505    27    0    1    2019-07-12 11:17:45
1004    503    25    3    0    2019-07-12 11:17:45
1007    504    12    1    0    2019-07-12 11:17:45
1006    501    7    6    0    2019-07-12 11:17:45

2.2.3商品页面到订单页，订单页到支付页数据格式 - page.log

　　kafka对应topic：page_topic

　　数据格式：

序号	字段	字段说明
1	app_id	平台id 1:PC 2:APP 3:Other
2	device_id	平台id
3	distinct_id	唯一标识
4	ip	用户ip地址
5	last_event_name	上一事件名称
6	last_page_id	上一页面id
7	next_event_name	下一事件名称
8	next_page_id	下一页面id
9	page_id	当前页面id 1:商品课程页 2:订单页面 3:支付页面
10	server_time	服务器时间
11	uid	用户id

　　数据示例：

# 数据为json格式
{"app_id":"2","device_id":"100","distinct_id":"23a6d4a7-6903-46a4-bce2-a8317693da45","event_name":"-","ip":"123.235.113.225","last_event_name":"-","last_page_id":"0","next_event_name":"-","next_page_id":"2","page_id":"1","server_time":"-","uid":"0"}

# json格式化之后
{
  "app_id": "2",
  "device_id": "100",
  "distinct_id": "23a6d4a7-6903-46a4-bce2-a8317693da45",
  "event_name": "-",
  "ip": "123.235.113.225",
  "last_event_name": "-",
  "last_page_id": "0",
  "next_event_name": "-",
  "next_page_id": "2",
  "page_id": "1",
  "server_time": "-",
  "uid": "0"
}

2.2.4实时统计学员播放视频各时长 - course_learn.log

　　Kafka对应topic：course_learn

　　数据格式：

序号	字段	字段说明
1	biz	唯一标识
2	chapterid	章节id
3	cwareid	课件id
4	edutypeid	辅导id
5	pe	视频播放结束区间
6	ps	视频播放开始区间
7	sourceType	播放平台
8	speed	播放倍速
9	subjectid	主题id
10	te	视频播放结束时间（时间戳）
11	ts	视频播放开始时间（时间戳）
12	uid	用户id
13	videoid	视频id

　　数据示例：

# 数据为json格式
{"biz":"34e4b8fe-476c-4c7e-8e2c-274ec00bb5c9","chapterid":"2","cwareid":"2","edutypeid":"1","pe":"56","ps":"24","sourceType":"PC","speed":"2","subjectid":"1","te":"1563352144131","ts":"1563352128131","uid":"219","videoid":"6"}

# json格式化之后
{
  "biz": "34e4b8fe-476c-4c7e-8e2c-274ec00bb5c9",
  "chapterid": "2",
  "cwareid": "2",
  "edutypeid": "1",
  "pe": "56",
  "ps": "24",
  "sourceType": "PC",
  "speed": "2",
  "subjectid": "1",
  "te": "1563352144131",
  "ts": "1563352128131",
  "uid": "219",
  "videoid": "6"
}

2.3模拟数据采集

　　将准备好的log文件使用kafka生产者代码发送信息到对应的topic中。（log文件均在资料包的.2.资料1日志数据4_实时-kafka主题数据中）

数据说明	日志文件	Kafka topic	代码文件
注册日志数据	register.log	register_topic
做题数据	qz.log	qz_log
商品页面数据	page.log	page_topic
视频播放时长数据	course_learn.log	course_learn

　　注：如果windows下没有安装hadoop环境，先在windows中配置环境变量。（代码运行时候会寻找环境变量中的HADOOP_HOME，然后找%HADOOP_HOME%/bin/winutils.exe，所以我们不需要下载全部的代码，只需要把bin包配置好，能让系统找到%HADOOP_HOME%/bin/winutils.exe即可）

　　该文件为hadoop-3.0.0的bin目录压缩包，之前在讲HDFS时也有说过，具体请看：https://www.cnblogs.com/LzMingYueShanPao/p/14649564.html

2.4 ip解析工具测试

　　1）ip解析本地库文件，网盘地址：

　　2）测试ip解析工具代码：

import org.lionsoul.ip2region.{DbConfig, DbSearcher}

object IpTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val ipSearch = new DbSearcher(new DbConfig(), this.getClass.getResource("/ip2region.db").getPath)
    val region = ipSearch.binarySearch("113.88.85.106").getRegion
    println(region)
    val city = region.split("\|")(2)
    println(city)
  }
}

　　3）测试结果：

2.5 实时统计注册人员信息

2.5.1 MySQL建表语句

CREATE TABLE `offset_manager` (
  `groupid` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `topic` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `partition` int(11) DEFAULT NULL,
  `untiloffset` mediumtext,
  UNIQUE KEY `offset_unique` (`groupid`,`topic`,`partition`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.5.2表结构说明

表名：	offset_manager
主键：	无
列	字段名	字段说明
1	groupid	Kafka consumer的groupid
2	topic	Kafka consumer的topic
3	partition	Kafka consumer的partition
4	untiloffset	最新的消费offset（由上面的GTP进行定位）

2.5.3业务流程说明

　　用户使用网站或APP进行注册，后台实时收集数据传输到Kafka，Spark Streaming进行对接统计，实时统计注册人数。

2.5.4需求说明

　　需求1：实时统计注册人数，批次为3秒一批，使用updateStateBykey算子计算历史数据和当前批次的数据总数，仅此需求使用updateStateBykey，后续需求不使用updateStateBykey。

　　需求2：每6秒统统计一次1分钟内的注册数据，不需要历史数据（提示：reduceByKeyAndWindow算子）

　　需求3：观察对接数据，尝试进行调优。

2.6实时统计学员做题正确率与知识点掌握度

2.6.1 MySQL建表语句

CREATE TABLE `qz_point_detail` (
  `userid` int(11) DEFAULT NULL,
  `courseid` int(11) DEFAULT NULL,
  `pointid` int(11) DEFAULT NULL,
  `qz_sum` int(11) DEFAULT NULL,
  `qz_count` int(11) DEFAULT NULL,
  `qz_istrue` int(11) DEFAULT NULL,
  `correct_rate` double(4,2) DEFAULT NULL,
  `mastery_rate` double(4,2) DEFAULT NULL,
  `createtime` datetime DEFAULT NULL,
  `updatetime` datetime DEFAULT NULL,
  UNIQUE KEY `qz_point_detail_unique` (`userid`,`courseid`,`pointid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `qz_point_history` (
  `userid` int(11) DEFAULT NULL,
  `courseid` int(11) DEFAULT NULL,
  `pointid` int(11) DEFAULT NULL,
  `questionids` text,
  `createtime` datetime DEFAULT NULL,
  `updatetime` datetime DEFAULT NULL,
  UNIQUE KEY `qz_point_set_unique` (`userid`,`courseid`,`pointid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.6.2表结构说明

表名：	qz_point_detail
主键：	`qz_point_detail_unique` (`userid`,`courseid`,`pointid`)
列	字段名	字段说明
1	userid	用户id
2	courseid	课程id
3	pointid	知识点id
4	qz_sum	做题总数（与历史进行累加）
5	qz_count	当前批次做题个数（去重）
6	qz_istrue	做题正确题目总数（与历史进行累加）
7	correct_rate	正确率题目正确率=qz_istrue/qz_count
8	mastery_rate	知识点掌握程度=（题目正确率*题目完成度）题目完成度=当前知识点去重完成题目数/当前知识点题目总数10
9	createtime	创建时间
10	updatetime	更新时间

表名：	qz_point_history
主键：	`qz_point_set_unique` (`userid`,`courseid`,`pointid`)
列	字段名	字段说明
1	userid	用户id
2	courseid	课程id
3	pointid	知识点id
4	questionids	题目id（使用”,”作为拼接）
5	createtime	创建时间
6	updatetime	更新时间

2.6.3业务流程说明

　　用户在网站或APP进行做题，做完题点击交卷按钮，程序将做题记录提交，传输到Kafka中，下游Spark Streaming对接kafka实现实时计算做题正确率和掌握度的计算，将正确率和掌握度存入MySQL中，用户点击交卷后刷新页面能立马（思考：这个更新的速度取决于什么？）看到自己做题的详情。

2.6.4需求说明

　　需求1：要求Spark Streaming保证数据不丢失，每秒100条处理速度，需要手动维护偏移量

　　需求2：同一个用户做在同一门课程同一知识点下做题需要去重，需要根据历史数据进行去重并且记录去重后的做题id与个数

　　需求3：计算知识点正确率（正确率计算公式：做题正确总个数/做题总数）保留两位小数

　　需求4：计算知识点掌握度，（知识点掌握度=去重后的做题个数/当前知识点总题数（已知10题）*当前知识点的正确率）

2.7实时统计商品页到订单页，订单页到支付页转换率

2.7.1 MySQL建表语句

CREATE TABLE `page_jump_rate` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `last_page_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `page_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `next_page_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `num` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  `jump_rate` VARCHAR(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `page_jum_rate_unique` (`page_id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=394 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `tmp_city_num_detail` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `province` VARCHAR(10) DEFAULT NULL,
  `num` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `tmp_cityp_num_index_province` (`province`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=4191 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `top_city_num` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `province` VARCHAR(10) DEFAULT NULL,
  `num` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

2.7.2表结构说明

表名：	page_jump_rate
主键：	`id`
唯一键：	`page_jum_rate_unique` (`page_id`)
列	字段名	字段说明
1	id	用户id
2	last_page_id	上一页面id 1:商品课程页 2:订单页面 3:支付页面
3	page_id	当前页面id 1:商品课程页 2:订单页面 3:支付页面
4	next_page_id	下一页面id 1:商品课程页 2:订单页面 3:支付页面
5	num
6	jump_rate	页面跳转率

表名：	tmp_city_num_detail
主键：	`id`
唯一键：	`tmp_cityp_num_index_province` (`province`)
列	字段名	字段说明
1	id	自增id
2	province	省份
3	num	各省数据统计结果

表名：	top_city_num
主键：	`id`
唯一键：	`page_jum_rate_unique` (`page_id`)
列	字段名	字段说明
1	id	自增id
2	province	省份
3	num	各省数据统计结果（只取前3）

2.7.3业务流程说明

　　用户浏览课程首页点击下订单，跳转到订单页面，再点击支付跳转到支付页面进行支付，收集各页面跳转json数据，解析json数据计算各页面点击数和转换率，计算top3点击量按地区排名（ip字段，需要根据历史数据累计）

2.7.4需求说明

　　需求1：计算首页（商品详情页）总浏览数、订单页总浏览数、支付页面总浏览数

　　需求2：计算商品课程页面到订单页的跳转转换率、订单页面到支付页面的跳转转换率

　　需求3：根据ip得出相应省份，展示出top3省份的点击数，需要根据历史数据累加

　　注：此处默认首页为商品页，如果当前页为商品页则无需计算转化率，记为100%，为了简化需求，该页面跳转逻辑默认为1号页面跳转至2号页面，2号页面才能跳转3号页面。3号不能跳转回2号和1号。即页面是按序号顺序前进。

2.8实时统计学员播放视频各时长

2.8.1 MySQL建表语句

CREATE TABLE `video_learn_detail` (
  `userid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `cwareid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `videoid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `totaltime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  `effecttime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  `completetime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`userid`,`cwareid`,`videoid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `chapter_learn_detail` (
  `chapterid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `totaltime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`chapterid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `cwareid_learn_detail` (
  `cwareid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `totaltime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`cwareid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;


CREATE TABLE `edutype_learn_detail` (
  `edutypeid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `totaltime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`edutypeid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `sourcetype_learn_detail` (
  `sourcetype_learn` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '',
  `totaltime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`sourcetype_learn`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `subject_learn_detail` (
  `subjectid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `totaltime` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`subjectid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `video_interval` (
  `userid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `cwareid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `videoid` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `play_interval` TEXT,
  PRIMARY KEY (`userid`,`cwareid`,`videoid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.8.2表结构说明

表名：	video_learn_detail
主键：	`userid`,`cwareid`,`videoid`
列	字段名	字段说明
1	userid	用户id
2	cwareid	课件id
3	videoid	视频id
4	totaltime	播放总时长：(te-ts)/1000
5	effecttime	有效总时长：[((te-ts)/1000)/(pe-ps)] * complete_duration
6	completetime	完成总时长：(pe-ps)需要对历史数据进行对比并去重

表名：	chapter_learn_detail
主键：	chapterid
列	字段名	字段说明
1	chapterid	章节id
2	totaltime	统计总时长

表名：	cwareid_learn_detail
主键：	cwareid
列	字段名	字段说明
1	cwareid	课件id
2	totaltime	统计总时长

表名：	edutype_learn_detail
主键：	edutypeid
列	字段名	字段说明
1	edutypeid	辅导id
2	totaltime	统计总时长

表名：	sourcetype_learn_detail
主键：	sourcetype
列	字段名	字段说明
1	sourcetype	播放设备来源类型
2	totaltime	统计总时长

表名：	subject_learn_detail
主键：	subjectid
列	字段名	字段说明
1	subjectid	主题id
2	totaltime	统计总时长

表名：	video_interval
主键：	`userid`,`cwareid`,`videoid`
列	字段名	字段说明
1	userid	用户id
2	cwareid	课件id
3	videoid	视频id
4	play_interval	播放历史区间

2.8.3业务流程说明

　　用户在线播放视频进行学习课程，后台记录视频播放开始区间和结束区间，及播放开始时间和播放结束时间，后台手机数据传输kafka需要计算用户播放视频总时长、有效时长、完成时长，及各维度总播放时长。

2.8.4需求说明

　　需求1：计算各章节下的播放总时长(按chapterid聚合统计播放总时长)

　　需求2：计算各课件下的播放总时长(按cwareid聚合统计播放总时长)

　　需求3：计算各辅导下的播放总时长(按edutypeid聚合统计播放总时长)

　　需求4：计算各播放平台下的播放总时长(按sourcetype聚合统计播放总时长)

　　需求5：计算各科目下的播放总时长(按subjectid聚合统计播放总时长)

　　需求6：计算用户学习视频的播放总时长、有效时长、完成时长，需求记录视频播历史区间，对于用户多次学习的播放区间不累计有效时长和完成时长。

　　播放总时长计算：(te-ts)/1000 向下取整单位：秒

　　完成时长计算：根据pe-ps 计算需要对历史数据进行去重处理

　　有效时长计算：根据te-ts 除以pe-ps 先计算出播放每一区间需要的实际时长 * 完成时长

第3章思考

　　（1）Spark Streaming下每个stage的耗时由什么决定

　　（2）Spark Streaming task发生数据倾斜如何解决

　　（3）Spark Streaming操作MySQL时，相同维度的数据如何保证线程安全问题

　　（4）如何保证kill Spark Streaming任务的时候不丢失数据

　　（5）如何保证Spark Streaming的第一次启动和kill后第二次启动时据不丢失数据

　　（6）Spark Streaming下如何正确操作MySQL（如何正确使用连接）

　　（7）MySQL建表时注意索引问题

　　（8）代码地址：https://gitee.com/LzMingYueShanPao/online-education.git

查看全文

相关阅读:
OpenCV——Skewing
OpenCV——PS滤镜算法之Spherize 球面化（凸出效果）
机器学习 scikit-learn 图谱
 机器视觉 Histogram of oriented gradients
Python: scikit-image canny 边缘检测
 机器视觉 Local Binary Pattern (LBP)
Ice php配置
 Windows7下的免费虚拟机（微软官方虚拟机）
经常使用的webservice接口
 怎样衡量一个公司是否靠谱

原文地址：https://www.cnblogs.com/LzMingYueShanPao/p/15156211.html

在线教育 （实时需求）

第1章 项目需求及架构

1.1 项目需求概览

1.2 项目框架设计

1.2.1 技术选型

1.2.2 流程设计

1.2.3 代码框架

第2章 需求

2.1环境准备

2.2原始数据格式及kafka对应topic

2.2.1实时统计注册人数 - register.log

2.2.2做题正确率数与知识点掌握度数据格式 - qz.log

2.2.3商品页面到订单页，订单页到支付页数据格式 - page.log

2.2.4实时统计学员播放视频各时长 - course_learn.log

2.3模拟数据采集

2.4 ip解析工具测试

2.5 实时统计注册人员信息

2.5.1 MySQL建表语句

2.5.2表结构说明

2.5.3业务流程说明

2.5.4需求说明

2.6实时统计学员做题正确率与知识点掌握度

2.6.1 MySQL建表语句

2.6.2表结构说明

2.6.3业务流程说明

2.6.4需求说明

2.7实时统计商品页到订单页，订单页到支付页转换率

2.7.1 MySQL建表语句

2.7.2表结构说明

2.7.3业务流程说明

2.7.4需求说明

2.8实时统计学员播放视频各时长

2.8.1 MySQL建表语句

2.8.2表结构说明

2.8.3业务流程说明

2.8.4需求说明

第3章 思考

在线教育（实时需求）

第1章项目需求及架构

第2章需求

第3章思考