分析【话单数据分析】项目需求
用户需要进行实时的查询，那么这些数据是放在HBase当中的，每个客户每天接打电话至少20个左右，而通信公司拥有很多用户，每天产生的数据都是上亿条。
分析【话单数据分析】项目需求
分析上图得到以下结果：
上图中总通话127次，是查询在时间范围内的所有通话记录，可用count统计总数;日均9次：总数/天数;
累计约4时16分：累加在时间范围内的通话时间；日均9分钟:总通话时间/天数
分析【话单数据分析】项目需求
常联系的小伙伴功能中包含前10位常被联系的人，和前10位主动联系的人。并且各人都统计了次数。
分析【话单数据分析】项目需求
统计出通话次数最多的一天是4月3日
分析【话单数据分析】项目需求
- 分析上面的功能需求，提取出需要的信息，主要包括以下几点：
自己的号码:telphone
拨打或接听时间：teltime
区域:area
主叫或被叫:active
对方的号码:phone
通话时长：talktime
通话模式(国内或国外)：mode
费用：price - 而大部分功能的查询条件分析如下：
telphone +(starttime - endtime)，条件是：号码+开始时间——结束时间
设计Rowkey
- 条件在上一章提过：号码+开始时间——结束时间，那么设计Rowkey就是telphone(电话号码)+teltime(通话时间)
在表的Rowkey设计中: - 核心思想：
- 依据Rowkey查询最快
- 在实际的应用当中，就是对Rowkey进行范围查询range，Rowkey通常都是多个字段组成的。
-
Rowkey是前缀匹配的
