1.详细描述idmap的整个计算方案
（1）使用SparkSession对象读取用户不同类别的埋点日志，解析并抽取出相应的标识id，使用union进行合并，得到装有汇总标识id的rdd（ids）
（2）利用ids分别构造图计算的vertex集合以及构造图计算的边集合（将出现次数小于2的边过滤掉）
（3）将上一日的idmap映射字典解析成点、边集合，并将之与当日的点边集合进行合并
（4）利用合并后的点、边集合，我们使用spark-graphx构造图，并调用连通子图算法，得到初步结果
（5）将当日的idmp与前一日的idmp做对比，调整用户统一标识（guid）
2.详细描述app埋点日志预处理的整个计算方案
1）json解析，解析成功的返回LogBean对象，解析失败的返回null（这样一来，json格式不对、不完整的脏数据就被识别出来了）
2）对上一步结果RDD[LogBean]进行过滤（清掉json不完整的脏数据，清掉不符合规则的数据）
3）数据修正（调整guid，统一命名规范、度量单位规范等）
4）对数据进行字典集成（如利用地理位置映射字典快速将经纬度转换成地区）
5）从集成后的结果中跳出无法解析的gps，写入一个待解析目录，定期通过网络请求某地图的api，得到地址后，将结果添加到本地的地理位置映射字典
6）输出最终结果保存为parquet（或ORC）文件
3.反复敲3遍-idmapping程序、预处理程序
4.为什么要地理位置geo字典？为什么要idmp字典？为什么要对app埋点日志预处理？
（1）快速获取用户的商圈信息（大致的地理位置），方便后续的地域维度分析
（2）快速判断日志数据的所属用户，以便于后续进行用户行为分析
（3）清除埋点日志中的一些废弃字段，格式不正确，以及不需要的数据，并且可以将数据处理成便于后续的数据分析的格式