BeetleX大數據之產品分析服務

  • 2021 年 1 月 26 日
  • 筆記

    數據規模過於龐大？數據標籤過多難以管理？增加新的分析維度需要配置？這些beetlex.io都能輕鬆解決,即導即用,數據標籤自動管理,輕易實現多種維度數據分析處理。接下介紹BeetleX針對產品大數據分析的中間件服務安裝和使用。

安裝部署

    服務中間件是基於ElasticSearch,所以在部署中間件服務的時候必須安裝 ElasticSearch，可安裝版本6.X和7.X。

下載服務：

鏈接：//pan.baidu.com/s/1xtIV_h4Nw9Ln0z5LHBFDBw

提取碼：aml9

部署安裝包提供win64和linux64兩個版本。

//windows 默認80埠
BeetleX.OrderAnalyzeApp.exe
//指定埠
BeetleX.OrderAnalyzeApp.exe port=8088

//linux 默認80埠,存在執行許可權問題chmod配置一下
sudo ./BeetleX.OrderAnalyzeApp

運行服務後可以通過瀏覽器訪問，當沒配置的時候需要進行一個初始化配置

輸入ElasticSearch的機地址和索引名稱，點擊初始化即可完成;配置完成後即可進行數據分析統計操作。

數據導入

    服務提供介面進行數據導入，需要在配置頁面中開啟導入功能；開啟後即可以訪問[//host/Import] 通過Post的方式把數據批量導入。格式如下:

[
  {
    "ID": "0019602001",
    "Product": "9/Mishi Kobe Niku",
    "Quantity": 19,
    "Total": 1843.0,
    "Tag": "產品:Mishi Kobe Niku/員工:Anne Dodsworth/客戶:Oc�ano Atl�ntico Ltda./國家:Switzerland/分類:Meat/Poultry",
    "CreateTime": "2013-02-26T00:00:00"
  },
  {
    "ID": "0019602002",
    "Product": "54/Tourti�re",
    "Quantity": 95,
    "Total": 707.75,
    "Tag": "產品:Tourti�re/員工:Janet Leverling/客戶:Eastern Connection/國家:Argentina/分類:Meat/Poultry",
    "CreateTime": "2009-04-26T00:00:00"
  }
]

提交數據包括一個產品銷售的Json數組，主要包括:ID,Product,Quantity,Total,Tag和CreateTime欄位。Tag欄位作為所有數據標籤維度的存欄位，每個標籤以【/】來分隔，每個標籤的內容是【標籤名:值】。當數據導入後中間件會自動切分相關數據，Tag包括的標籤數量是無限制，這些標籤數據最終都可以在分析統計過程中選擇使用。

使用

    配置完成後即可對數據進行分析匯總，服務功能有:分析統計，年匯總，月匯總和標籤匯總。

分析統計

    分析統計可以匯總某個時間段的數據，分組單為月。可以根據需要來添加不同數據維度在這個時間段里的匯總數據對比。

以上是分析出2020年的產品銷售每月的總額，分別有總銷售額、針對usa國家的銷售額和andrew fuller員工在usa國家銷售的數據對比。

年匯總

    可以對數據和標籤數據進行年度匯總，同樣也可以做不同標籤的數據作年度對比。

 

以上是針對2016，2017和2018三年總銷售額和數量的對象比。也可以針對員工與員工之間的對比。

以上是4個員工在2019年的銷售匯總對比。

月匯總

    月匯總和年匯總一樣，只是單位是某個月的天數為基礎單位。

標籤匯總

    支援指定時間內，所有Tag裡面的標籤組合匯總。

以上是2020年銷售排前10的員工銷售情況，還可以針對需求統計2020年某個國家的員工的銷售情況

以上是統計2020年在canada前10的員工的銷售情況。

硬體要求

    該產品分析中間件對硬體要求不高，具體看數據規模而定。可以通過以下演示實例了解情況。以下實例使用的配置是:2核1G記憶體，數據規模是400萬條。演示地址: //data.beetlex.io/

了解更多內容可訪問: beetlex.io

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