一、场景方案

离线处理通常是指对海量数据进分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多。通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark实现。

离线处理场景，通常需要部署HDFS、Yarn、Spark2x、Hive、MapReduce、Tez等组件，如下图所示：

二、样例场景：营销推广分析

数据采集可以采用多种方式，本样例中假定数据已经提取为普通文本文件，获取到的样例数据：如下3个text文件

1)         用户信息 userTable.txt 对应字段含义 ：

用户ID、用户名、用户注册时间

2)         购物数据 shoppingTable.txt 对应字段含义：

用户ID、商品名称、商品类型、花费金额、购买时间

3)         用户浏览记录表：

用户ID、商品名称、浏览时长、浏览日期

目标要分析出如下数据

1.         金牌用户名单：

规则：累计消费金额大于10000的用户，消费记录以2018-01-01之后为准

输出：goldinfo表，表字段：用户ID、用户名、累计消费金额

2.         优惠券推送信息：

规则：对半年内消费金额小于1000的用户，发放金额为其消费金额20%的优惠券，不足10元的给与10元优惠券

输出：discountInfo表，表字段：用户ID、用户名、消费金额、优惠券金额

3.         广告推送信息：

规则：针对浏览次数大于10次却还没有购买的用户，发送广告推送

输出：SpreadInfo表，表字段：用户ID、用户名称、商品名称

三、开发环境

四、代码说明

     详细代码参考附件

本场景提供两个测试模块，完成功能一样，其中offineProcessingJava使用java语言开发，offineProcessingScala使用scala语言开发，其中scala语言模块提交测试方案类似java，可参考java使用。

五、本地测试

本地测试请使用OfflineProcessingJava模块中的如下方法执行

com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkLocalTest

执行之前配置步骤如下，默认提到的调用方法都在SparkLocalTest类中：

1)         将offineProcessingJava\data目录下的三个txt文件上传到hdfs的/myfile/下；

2)         使用开发工具IntelliJ IDEA导入OfflineProcessingJava该模块；

3)         参考产品文档配置maven源，确保pom.xml中指定的依赖包为从华为MRS提供的maven仓下载；

4)         安装FI集群客户端，使用认证用户登录spark-beeline，检查是否有表名为“goldinf”、“spreadinfo”、“discountinfo”的表，如有，则删除；

5)         从FI集群的Manager页面获取用于测试的用户认证凭据，示例中使用的是developuser用户，请根据实际情况修改为自己的用户名，将下载获取的user.keytab和krb5.conf文件替换到offineProcessingJava\src\main\resources目录下；

6)         更改UserLogin方法中的String PRNCIPAL_NAME的值为本次测试使用的用户名；

7)         从FI集群客户端的类似如下目录/opt/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop下载core-site.xml和hdfs-site.xml文件替换到offineProcessingJava\src\main\resources目录下；

8)         从FI客户端的类似如下目录/opt/client/Spark2x/spark/conf下载hive-site.xml文件替换到offineProcessingJava\src\main\resources目录下；

六、集群部署测试

6.1 执行前配置

1)         将offineProcessingJava\data目录下的三个txt文件上传到hdfs的/myfile/下；

2)         使用开发工具IntelliJ IDEA导入OfflineProcessingJava该模块；

3)         参考产品文档配置maven源，确保pom.xml中指定的依赖包为从华为MRS提供的maven仓下载；

4)         安装FI集群客户端，使用认证用户登录spark-beeline，检查是否有表名为“goldinf”、“spreadinfo”、“discountinfo”的表，如有，则删除；

5)         从FI集群客户端的类似如下目录/opt/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop下载core-site.xml和hdfs-site.xml文件替换到offineProcessingJava\src\main\resources目录下；

6)         从FI客户端的类似如下目录/opt/client/Spark2x/spark/conf下载hive-site.xml文件替换到offineProcessingJava\src\main\resources目录下；

7)         点击IDEA工具右侧maven工具，忽略test部分，使用package执行打包，获取offineProcessingJava-1.0-SNAPSHOT.jar；

8)         将该jar包上传到FI客户端所在节点，例如放在目录/opt下

6.2 提交job到集群

1)         登录FI客户端，执行kinit安全认证；

2)         通过类似如下命令提交spark任务，其中

--class指定任务运行的入口类

3)         使用spark-beeline查看已经创建出表“goldinf”、“spreadinfo”、“discountinfo”

4)         登录Yarn的ResoureManger WEBUI可查看已完成的任务中有名为OfflineProcessing的任务。