广告统计数据恢复改进及实现

92 阅读 0 评论 61 点赞

我是靠谱客的博主英俊镜子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍广告统计数据恢复改进及实现，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

最近在做广告效果数据统计优化相关的工作，在优化中发先现有的实时统计方法存在许多的缺点，下面做一下简单的分析：

需求描述：

按天统计广告效果数据：

1).按天统计应用、位置、内容源上的广告请求数、请求人数、曝光人数、曝光次数、点击人数、点击次数等
2).按天统计应用、位置上的广告请求数、请求人数、曝光人数、曝光次数、点击人数、点击次数等

按小时统计广告效果数据：

1).按小时统计应用、位置、内容源上的广告请求数、请求人数、曝光人数、曝光次数、点击人数、点击次数等
2).按小时统计应用、位置上的广告请求数、请求人数、曝光人数、曝光次数、点击人数、点击次数等

现有解决方案

目前广告效果统计采用Spark Streaming整合MQ做实时在线计算，实时消费MQ并按业务需求对数据进行清洗并存储到Hive库中，Spark Streaming 根据任务时间间隔，计算出所消费的MQ在这段时间范围内所包含的业务统计时间（oper_time），并根据统计时间从Hive库中读取出这段时间内的数据，按业务需求统计广告位上的请求数、请求人数、曝光、点击、下载等效果数据数据。

1.现方案存在的问题

现有方案存在两个问题：
1).数据出错回复代价较大
该实现方案目前有一些不足之处，当统计业务出现异常的时候，这个时候如果消费MQ的线程是正常运行的，并且对数据进行了清洗写入了Hive库中，但在进计算的时候出现问题，此时虽然MQ数据已经入到Hive库中，但是任务异常并尝试多次后任务自动结束，当任务再次启动并消费MQ,此时消费的MQ中已经不包含上次的业务统计时间了，因此这段时间内的数据就丢失了计算，如果需要恢复这段时间的数据，就需要重新注册一个GROUP去消费MQ，但是重新注册GROUP消费MQ的时候，该GROUP会消费对应TOPIC所包含的历史数据，所以不管是恢复一分钟的数据、还是一天的数据，相对来说代价都是一样的。
2).数据量大的时候任务延时较为严重
可以从需求看出，按天统计广告效果数据的时候，因为要对广告位上的这一天的数据都要进行一次计算，也就是说落地的数据都要在Spark Streaming任务时间间隔每次一任务都要重新读取计算，虽然Spark擅长处理大批量的数据，但是在现有集群机器数量有限，任务较多，资源紧张的时候，处理大批量的数据就不可避免的出现任务延时等情况。

2、基于现方案的改进及实现

问题1解决方案如下：
鉴于现方案在恢复数据的时候需要重新消费历史数据，这里采用离线的方式，不消费MQ直接对Hive库中的数据进行读取计算广告统计需求，按天和按小时统计计算逻辑是一致的，只是想要的数据粒度不一样，按天统计只需要对所有数据去重（去除重复上报的数据）根据应用和位置、内容源等进分组计算，人数根据imei、次数根据对应的事件进行区分计算即可，按小时计算的难点就是数据去重，然后把按把oper_time(毫秒级精度)转换成需要计算的粒度（这里统计粒度是十分钟）。
难点分析：
HQL中如果有group by语句那么select出的字段必须在group by 中出现、或者是聚合函数（sum/avg等），如果某些字段不想进行group，但又想在select中出现，Hive提供了collect_set(column)函数，该函数返回的是根据column去重的列表。因为去除重复上报的数据，现在采取的机制是:除了时间（oper_time）字段不一样以外，其他字段一样则去除重复的数据，所以oper_time不能出现在group字段中，但是计算的时候需要oper_time，这时候collect_set(column)函数，就可以使用上了，解决了去重的问题，剩下的一个难点就是把oper_time(毫秒级精度)转换成需要计算的粒度（这里统计粒度是十分钟）。这里使用floor（）这个向下取整函数，毫秒级转换为精度为10分钟级别数据算法如下：
oper_time = floor(oper_time/1000/60/10)*60*10
公式解释：除以1000是转换成秒级别精度除以60是转换为分钟级别的粒度，除以10是转换为10分钟界别的，此时取整后就是10分钟级别的，但是相对于妙级别的数据长度，向下取整后数据缩小了600倍所以*600 ，这时候计算出来的数据就是我们需要的粒度为10分钟的时间数据。解决了上面两个难点后，就可以像我们平时写SQL一样根据条件去计算了。

问题2解决方案：
可以看出，是资源与数据量的冲突，如果集群资源充足，则多分配点内存、CPU则可以实时的计算统计，但如果资源不够则可以采用另一种方案，把实时的变为准实时，用离线的方式，半个小时或者一个小时运行一次，这样对机器的压力就小很多了。

附件

完整脚本：

!/usr/bin/env python
 coding=UTF-8

import os
import sys
import getopt

import datetime
import time

##执行命令
def execute_shell(db,hql):
    #将hql语句进行字符转义
    hql = hql.replace(""","'")
    #执行查询，并取得执行的状态和输出
    cmd = HIVE_PATH+"hive -S -e" use "+database";"+hql+"""
    status,output = commands.getstatusoutput(cmd)
    if status !=0:
        return None
    else:
        print "success"
    output = str(output).split("n")
    return output

def execute(db,yyyymmdd):

    sql_comment="from bdl_fdt_ad_ssp_log to adl_fdt_ad_ssp_log_hour_result"
    sql="""
    insert overwrite table adl_fdt_ad_ssp_log_hour_result partition(stat_date=%(yyyymmdd)s)
    select
    api_type,mz_appid,s_mz_id,
    sum(case when oper_type = 'EXPOSURE'  then 1 else 0 end) as expo_times,
    count(distinct case when oper_type = 'EXPOSURE' then s_imei else null end) as expo_peoples,
    sum(case when oper_type = 'DCLICK'  then 1 else 0 end) as click_times,
    count(distinct case when oper_type = 'DCLICK' then s_imei else null end) as click_peoples,
    sum(case when oper_type = 'QUERY'  then 1 else 0 end) as query_times,
    count(distinct case when oper_type = 'QUERY' then s_imei else null end) as query_peoples,
    sum(case when i_resp_adcount>0  then 1 else 0 end) as i_resp_adcount,
    sum(case when oper_type = 'DOWNLOAD'  then 1 else 0 end) as download_times,
    count(distinct case when oper_type = 'DOWNLOAD' then s_imei else null end) as download_peoples,
    sum(case when oper_type = 'DOWNLOAD_COMPLETED'  then 1 else 0 end) as download_completed_times,
    count(distinct case when oper_type = 'DOWNLOAD_COMPLETED' then s_imei else null end) as download_completed_peoples,
    sum(case when oper_type = 'INSTALL_COMPLETED'  then 1 else 0 end) as install_completed_times,
    count(distinct case when oper_type = 'INSTALL_COMPLETED' then s_imei else null end) as install_completed_peoples,
    sum(case when oper_type = 'CLOSE'  then 1 else 0 end) as close_times,
    count(distinct case when oper_type = 'CLOSE' then s_imei else null end) as close_peoples,
    sum(case when oper_type = 'QUERY' and addition = 'true' then 1 else 0 end) as query_addition_times,
    sum(case when oper_type = 'EXPOSURE' and addition = 'true' then 1 else 0 end) as expo_addition_times,
 oper_time as stat_time
   from (select s_mz_id,s_imei,oper_type,api_type,mz_appid,s_request_id,i_resp_adcount,addition,stat_date,floor(collect_set(oper_time)[0]/600000)*600 oper_time  from bdl_fdt_ad_ssp_log  where stat_date = %(yyyymmdd)s group by s_mz_id,s_imei,oper_type,api_type,mz_appid,s_request_id,i_resp_adcount,addition,stat_date ) bdl where bdl.stat_date = %(yyyymmdd)s group by bdl.api_type,bdl.mz_appid,bdl.s_mz_id,oper_time
   union all
   select
   0,mz_appid,s_mz_id,
   sum(case when oper_type = 'EXPOSURE'  then 1 else 0 end) as expo_times,
   count(distinct case when oper_type = 'EXPOSURE' then s_imei else null end) as expo_peoples,
    sum(case when oper_type = 'DCLICK'  then 1 else 0 end) as click_times,
    count(distinct case when oper_type = 'DCLICK' then s_imei else null end) as click_peoples,
    count(distinct case when oper_type = 'QUERY'  then s_request_id else null end) as query_times,
    count(distinct case when oper_type = 'QUERY' then s_imei else null end) as query_peoples,
    if(count(distinct case when oper_type = 'QUERY'  then s_request_id else null end)<sum(case when i_resp_adcount>0  then 1 else 0 end),count(distinct case when oper_type = 'QUERY'  then s_request_id else null end),sum(case when i_resp_adcount>0  then 1 else 0 end)) as i_resp_adcount,
    sum(case when oper_type = 'DOWNLOAD'  then 1 else 0 end) as download_times,
    count(distinct case when oper_type = 'DOWNLOAD' then s_imei else null end) as download_peoples,
    sum(case when oper_type = 'DOWNLOAD_COMPLETED'  then 1 else 0 end) as download_completed_times,
    count(distinct case when oper_type = 'DOWNLOAD_COMPLETED' then s_imei else null end) as download_completed_peoples,
    sum(case when oper_type = 'INSTALL_COMPLETED'  then 1 else 0 end) as install_completed_times,
    count(distinct case when oper_type = 'INSTALL_COMPLETED' then s_imei else null end) as install_completed_peoples,
    sum(case when oper_type = 'CLOSE'  then 1 else 0 end) as close_times,
    count(distinct case when oper_type = 'CLOSE' then s_imei else null end) as close_peoples,
    sum(case when oper_type = 'QUERY' and addition = 'true' then 1 else 0 end) as query_addition_times,
    sum(case when oper_type = 'EXPOSURE' and addition = 'true' then 1 else 0 end) as expo_addition_times,
    oper_time as stat_time
    from (select s_mz_id,s_imei,oper_type,api_type,mz_appid,s_request_id,i_resp_adcount,addition,stat_date,floor(collect_set(oper_time)[0]/600000)*600 oper_time
    from bdl_fdt_ad_ssp_log  where stat_date = %(yyyymmdd)s group by s_mz_id,s_imei,oper_type,api_type,mz_appid,s_request_id,i_resp_adcount,addition,stat_date  ) bdl 
    where bdl.stat_date = %(yyyymmdd)s group by bdl.mz_appid,bdl.s_mz_id,oper_time;
    """%{'yyyymmdd':yyyymmdd}
   execute_shell(db,hql)

if __name__ == "__main__":

    #运行计算sql脚本
    execute(db,20161203)

###数据原始表
CREATE TABLE `bdl_fdt_ad_ssp_log`(
  `s_mz_id` string, 
  `s_imei` string, 
  `oper_type` string, 
  `api_type` string, 
  `mz_appid` string, 
  `oper_time` bigint, 
  `s_request_id` string, 
  `i_resp_adcount` bigint, 
  `i_resp_code` bigint, 
  `addition` string)
PARTITIONED BY ( 
  `stat_date` bigint)
ROW FORMAT SERDE 
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION

###统计结果表
CREATE TABLE `adl_fdt_ad_ssp_log_hour_result`(
  `api_type` string, 
  `mz_appid` string, 
  `s_mz_id` string, 
  `expo_times` bigint, 
  `expo_peoples` bigint, 
  `click_times` bigint, 
  `click_peoples` bigint, 
  `query_times` bigint, 
  `query_peoples` bigint, 
  `i_resp_adcount` bigint, 
  `download_times` bigint, 
  `download_peoples` bigint, 
  `download_completed_times` bigint, 
  `download_completed_peoples` bigint, 
  `install_completed_times` bigint, 
  `install_completed_peoples` bigint, 
  `close_times` bigint, 
  `close_peoples` bigint, 
  `query_addition_times` bigint, 
  `expo_addition_times` bigint, 
  `stat_time` bigint)
PARTITIONED BY ( 
  `stat_date` bigint)
ROW FORMAT SERDE 
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat'