data-generator标准数据生成器
数据生成器
如果你在从事大数据BI的工作，想对比一下MySQL、GreenPlum、Elasticsearch、Hive、Presto、Impala、Drill、HAWQ、Druid、Pinot、Kylin、ClickHouse等不同实现方案之间的表现，那你就需要一份标准的数据进行测试，这个开源项目就是为了生成这样的标准数据。
数据模型：src/main/resources/数据模型.png
一、编译程序:
mvn assembly:assembly
二、在MySQL中创建一个数据库，然后执行 src/main/resources/model_ddl.sql 创建对应的表。
三、指定ES的经纬度类型:
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/contract/contract/_bulk' -d '
{ "index":{ "_id": 1} }
{"id":1}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/contract/_mapping/contract' -d '
{
"properties": {
"geo_location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/detail/detail/_bulk' -d '
{ "index":{ "_id": 1} }
{"id":1}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/detail/_mapping/detail' -d '
{
"properties": {
"geo_location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/area/area/_bulk' -d '
{ "index":{ "_id": 1} }
{"id":1}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/area/_mapping/area' -d '
{
"properties": {
"geo_location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/customer/customer/_bulk' -d '
{ "index":{ "_id": 1} }
{"id":1}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/customer/_mapping/customer' -d '
{
"properties": {
"geo_location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/sales_staff/sales_staff/_bulk' -d '
{ "index":{ "_id": 1} }
{"id":1}
'
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.252.193:9200/sales_staff/_mapping/sales_staff' -d '
{
"properties": {
"geo_location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
'
四、在当前目录下的config.txt文件中指定配置:
#新增数据是MySQL批量提交记录数量 batchSize=1000 #订单时间开始年份 startYear=2000 #订单时间开始月份 startMonth=1 #订单时间开始天数 startDay=1 #客户数 customerCount=5000 #销售数 salesStaffCount=2000 #合同数 contractCount=20000 #商品数 itemCount=10000 #商品价格上限 priceLimit=1000 #合同最大明细数 contractDetailLimit=100 #合同明细商品最大数量 itemQuantityLimit=100 #将生成的数据保存到哪个MySQL mysql.url=jdbc:mysql://192.168.252.193:3306/demo?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 mysql.user=root mysql.password=root mysql.pageSize=10000 #将MySQL里面的数据查出来组装成JSON文档后索引到哪个ES es.host=192.168.252.193 es.port=9200 #ES批量提交数量 es.batchSize=1000 #可选值为file或者es #如果选择file，则在当前目录想生成相应的脚本文件，等程序执行完毕后再执行脚本文件将数据索引到ES #如果选择es，则在数据生成完毕后直接在程序中把数据提交给ES进行索引 es.mode=es #是否异步多线程的方式进行ES索引 output.async=true #如果是异步多线程的方式进行ES索引，则需要几个线程 output.async.thread.count=10 #如果ES索引中断，再次索引的时候从哪一页开始索引，0代表第一页 output.start.page=0
五、运行程序:
all in one:
nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.Start &
或者
step by step:
1. 生成模拟数据并保存到mysql: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.generator.Generator & 2. 将mysql中的数据生成合同文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.Contract & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x contract.sh nohup ./contract.sh & 3. 将mysql中的数据生成合同明细文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.ContractDetail & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x detail.sh nohup ./detail.sh & 4. 将mysql中的数据生成区域文档并提交给ES: nohup java -Xmx1g -Xms1g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.Area & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x area.sh nohup ./area.sh & 5. 将mysql中的数据生成商品文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.Item & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x item.sh nohup ./item.sh & 6. 将mysql中的数据生成客户文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.Customer & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x customer.sh nohup ./customer.sh & 7. 将mysql中的数据生成销售文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.SalesStaff & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x sales_staff.sh nohup ./sales_staff.sh & 8. 将mysql中的数据生成品牌文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.Brand & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x brand.sh nohup ./brand.sh & 9. 将mysql中的数据生成分类文档并提交给ES: nohup java -Xmx2g -Xms2g -cp data-generator-1.0-jar-with-dependencies.jar org.apdplat.data.generator.mysql2es.Category & 如果es.mode=es则不需要执行如下两步, 只有es.mode=file才需要执行 chmod +x category.sh nohup ./category.sh &
六、在hive中执行 src/main/resources/hive_ddl.sql 创建表。
七、执行 src/main/resources/sqoop.txt 中的命令将MySQL中的数据导入Hive。
八、在Kylin中导入Hive的表、创建Model和Cube、构建Cube。
九、在Kibana中创建索引模式，创建图表。
十、对MySQL、Kibana+ES、Kylin进行对比如下统计：
SELECT item. NAME , sum(contract_detail.price) AS total_price , sum(contract_detail.item_quantity) AS total_quantity FROM contract_detail LEFT JOIN item ON contract_detail.item_id = item.id GROUP BY item. NAME ORDER BY total_quantity DESC Kylin耗时0.5秒，MySQL59秒，ES5秒。
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