之前数据分层处理,最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中,主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现,一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具,一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。
以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发。
在可视化大屏中每个组件都需要一个单独的接口,图中一共涉及 8 个组件。
组件名称 | 组件 | 查询指标 | 对应的数据表 |
---|---|---|---|
总成交金额 | 数字翻牌 | 订单总金额 | product_stats |
省市热力图查询 | 热力图 | 省市分组订单金额 | province_stats |
分时流量 | 折线图 | UV 分时数 PV 分时数 新用户分时数 | visitor_stats |
品牌 TopN | 水平柱状图 | 按品牌分组订单金额 | product_stats |
品类分布 | 饼状图 | 按品类分组订单金额 | product_stats |
热词字符云 | 字符云 | 关键词分组计数 | keyword_stats |
流量表格 | 交叉透视表 | UV 数(新老用户) PV 数(新老用户) 跳出率(新老用户) 平均访问时长 (新老用户) 平均访问页面数(新老用户) | visitor_stats |
热门商品 | 轮播表格 | 按 SPU 分组订单金额 | product_stats |
之前我们实现了 DWS 层计算后写入到 ClickHouse 中,接下来就是要为可视化大屏服务,提供一个数据接口用来查询 ClickHouse 中的数据。这里主要有两项工作
Sugar 是百度云推出的敏捷 BI 和数据可视化平台,目标是解决报表和大屏的数据 BI 分析和可视化问题,解放数据可视化系统的开发人力
https://cloud.baidu.com/product/sugar.html
国内网穿透工具
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