前言
1、ODS 层开发
ODS层的设计要点如下：
（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构（JSON/CSV/TSV）。
（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择高压缩比的算法，此处选择gzip。
（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。
注意：ODS 层的表都是分区表，因为我们每天都会有数据被采集到数仓，所以我们的表是按照日期分区的，每天一张表。
我们当前保存在 HDFS 路径下的数据主要有两类：log 和 db，log 目录下存放是我们从 Flume 传过来的用户行为日志文件，我们已经用 gzip 压缩过了，可以通过下面的命令查看：
hadoop fs -cat /origin_data/gmall/log/topic_log/2020-06-14/* | zcat
可以看到我们的格式是一个 JSON 格式，那我们要建表的话就得考虑怎么把 JSON 格式的数据映射到我们的 Hive 表中了。
对于 db 目录下的文件主要有两类：DataX 同步过来的以 "full" 为目录后缀的全量业务数据和 Maxwell 同步过来的首日全量数据和以 "inc" 为目录后缀的增量业务数据。
hadoop fs -cat /origin_data/gmall/db/activity_rule_full/2020-06-14/* | zcat
可以看到 DataX 传输过来的文件是 ".tsv" 文件，我们将来只要拿 "\t" 分隔即可。
hadoop fs -cat /origin_data/gmall/db/comment_info_inc/2020-06-14/* | zcat
可以看到，拿 Maxwell 同步过来的数据和 Flume 一样，都是 JSON 格式的。
1.1、用户行为日志表
1.1.1、ROW FORMAT 和 STORE AS
打开 Hive 官网 -> LanguageManual -> DDL -> JSON
查看 Hive 3.x 版本支持的通过解析 JSON 映射表的语法：
CREATE TABLE my_table(a string, b bigint, ...)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe' -- 声明行的格式
STORED AS TEXTFILE; -- 声明怎么解析文件这里的 ROW FORMAT 和 STORE AS 都是 Hive 建表是所必须指定的，只不过 Hive 帮我们简化了这部分语法：
ROW FORMAT ：用 DELIMITED 关键字表示对文件中的每个字段按照特定分割符进行分割用 SERDE 关键字来指定 Hive 内置的 SERDE 或者 用户自定义的 SERDE。
STORE AS ：用 STORED AS + 简写文件格式来指定 InputFormat 和 OutputFormat ，默比如 TextFileInputFormat 和 TextFileOutputFormat 可以用 STORE AS TEXTFILE 来表示。
Hive SerDe
Hive 的 ROW FORMAT 的 SERDE 属性指定了 Hive 的序列化器和反序列化器，映射 HDFS 文件时，使用反序列化器进行解析，写出文件时使用序列化器来封装数据。
1.1.2、复杂数据类型
对于用户行为日志，它的存储格式是 json 格式，那我们就需要把它的每个字段映射到我们 Hive 表中。首先回顾一下 Hive 的三种复杂类型：
- array
- 声明：array<string>
- 取值：arr[0]
- 构造：array(val1,val2...)，split()，collect_set()
- map
- 声明：map<string,bigint>
- 取值：map[key]
- 构造：map(key1,val1,key2,val2...)
- struct
- 声明：struct<id:int,name:strnig>
- 取值：struct.id
- 构造：named_struct(name1,val1,name2,val2...)
对于上面的 common 字段，它虽然是键值对格式，但是我们不能使用 map ，因为 map 的 value 是同一数据类型，而我们这里的 common 字段不同键的值有的是 int 有的是 string。所以我们使用 struct。
对于 displays 字段，由于它存储的是数组类型，然后数组嵌套键值对，所以我们需要使用 array(struct) 的嵌套类型。
1.1.3、设计日志表
DROP TABLE IF EXISTS ods_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(
`common` STRUCT<ar :STRING,ba :STRING,ch :STRING,is_new :STRING,md :STRING,mid :STRING,os :STRING,uid :STRING,vc
:STRING> COMMENT '公共信息',
`page` STRUCT<during_time :STRING,item :STRING,item_type :STRING,last_page_id :STRING,page_id
:STRING,source_type :STRING> COMMENT '页面信息',
`actions` ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,item:STRING,item_type:STRING,ts:BIGINT>> COMMENT '动作信息',
`displays` ARRAY<STRUCT<display_type :STRING,item :STRING,item_type :STRING,`order` :STRING,pos_id
:STRING>> COMMENT '曝光信息',
`start` STRUCT<entry :STRING,loading_time :BIGINT,open_ad_id :BIGINT,open_ad_ms :BIGINT,open_ad_skip_ms
:BIGINT> COMMENT '启动信息',
`err` STRUCT<error_code:BIGINT,msg:STRING> COMMENT '错误信息',
`ts` BIGINT COMMENT '时间戳'
) COMMENT '活动信息表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/';
注意：我们数仓建的基本都是外部表，防止误删数据！
gzip 和 bzip2 格式的文件可以直接以 textfile 的格式来 load ，而不需要在建表时指定压缩格式（其实就是指定 STORE AS ）。
但是其他压缩格式是不行的，比如 LZO 压缩的话，必须指定 STORE AS 的 InputFormat 和 OutputFormat ：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS hive_table_name (column_1 datatype_1......column_N datatype_N)
PARTITIONED BY (partition_col_1 datatype_1 ....col_P datatype_P)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS INPUTFORMAT \"com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat\"
OUTPUTFORMAT \"org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat\";1.1.4、装载脚本
我们的日志数据每天都要 load 到一张新的分区表中。
load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2020-06-14' into table ods_log_inc partition(dt='2020-06-14')
剩下的明天补
