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一、数仓分层

1、ODS层：原始数据层

ODS(O=original D=data S=store)

1)设计要点

存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取的一系列数据源的数据。

我们要做三件事：

【1】保持数据原貌不做任何修改，保留历史数据，起到数据备份的作用。

【2】使用lzo压缩。100G的数据压缩之后大概为20G。

【3】创建分区表，防止后续的全表扫描，一般按天存储。

2）ODS层数据组成

【1】前端埋点日志：由kafka或者flume采集到HDFS上

flume采集的语句[flume]参数设置_胖胖学编程的博客-CSDN博客

【2】由前端业务数据库用sqoop采集到HDFS上

3）前端埋点日志的处理

前端埋点日志以JSON格式形式存在

建表语句

createexternaltable ods_flow_ph
(
    line string
)
partitioned by (dt string)
Stored as  
inputformat 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
;

将flume落盘的数据建立lzo索引，否则无法分片

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar \
com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer \
-Dmapreduce.job.queuename=hive \
/user/hive/warehouse/ods.db/ods_flow_ph/dt=2022-11-11

加载建立好索引的数据

load data inpath '/user/hive/warehouse/ods.db/ods_flow_ph/dt=2022-11-11'intotable ods_flow_ph partition (dt='2022-11-11')；

4）MySQL数据库的处理

mysql数据库的表通过sqoop采集到HDFS，使用\t作为分隔符，那ods层的表也要使用\t作为分割符；

5）同步策略

（1）每日增量同步：流量表(ods_flow_ph)

也是埋点表，小时级增量表，所有的埋点数据都汇总在这一张表中。

包括前后端埋点和后端埋点

【1】前端埋点与后端埋点：

前端埋点：不需要网络的，在自己手机app/浏览器/小程序里就能产生的用户行为数据，这些数据会定期上报到服务器。 后端的数据：需要和MySQL交互的数据，例如用户注册的时候，要把用户名密码之类的存道MySQL。

数据时间漂移：用户手机中存的前端的数据会累积到一定条数再发送到服务器，例如80条，假如用户1-1号存了40条就关掉了app，1-2号打开了app，这40条的数据就会变成1-2的了。

举例：用户关注了另一个用户是后端埋点用户关注列表+1，用户上传了一个课程视频是后端埋点,因为要把视频上传到服务器。

既然后端的数据都写入到服务器了，那为什么还需要后端埋点呢？

比如一个用户关注了另一个用户，又取消关注了，这样的话后端的表里就没有这条记录了，但是可以从埋点里面查看到：关注了，并且取消关注了这个行为。这个行为在埋点表设计的时候，还得带用户id,关注了谁的id,这两个字段。

【2】导入方式

如果是用的apache hadoop。用Nginx负载均衡，把数据均匀的发送到日志服务器中。就直接用flume拉取数据,taildir source memory channel hdfs sink。

要是用阿里的dataworks：包括调度+数据集成(从MySQL啥的导数据)+MaxCompute(类似hive，可以写sql) 注:一般用阿里的服务的话还用quickBI做报表展示。就是后端和前端将数据写入到kafka中，然后从kafka中每小时进行数据同步。

（2）每日全量同步：用户表、订单表、看课表、课程表、章节表、教师表、互动表、卡片表

用户维度表：维度表。来自于后端，里面包含了用户的基本信息，例如用户的性别，年龄，生日，星座，职业等等。

课程维度表：记录课程属性信息的维度表。例如课程id 课程名称 课程url 教师id等等。

订单表：由学员购买课程，下单产生记录。

看课表：由学生看课产生的记录，细分为两张表：直播看课记录表、录播看课记录表。

章节表：课程的每一章节信息，例如课程id 课程名称 章节id 章节名称 等。

教师表：存储教师信息

互动表：用户的评论、关注、分享行为

卡片表：课程页面曝光与点击表，由组内其他成员使用spark开发

（3）特殊：一次性拉取，不建分区表（DIM层的父数据）

例如地区表，单位表

2、DIM

dim=dimension。存储为Parquet格式。

1）同步策略

全量同步：课程维度表。首日和每日都是全量先导入到ODS再导入到DIM层。

拉链表：用户维度表

特殊：单位表、地区（自己处理）

2）拉链表

（1）什么是拉链表

用于存储变化，但变化的频率较慢的数据。如果用全量存储，会存储大量重复的数据，因此用拉链表。

（2）每条数据的意义

该条数据的有效时间。

（3）制造拉链表

【1】建表语句

create table dim_user_info(
id string,
user_name string --用户名称,
name string --真实姓名,
phone_num string,
gerder string --性别,
email string,
create_time string --创建时间,
operate_time string --操作时间,
start_date string --开始日期(拉链表特有),
end_date string --结束日期(拉链表特有)
)
partitioned by(dt string)
stored as parquet
table properties("parquet.compression"="lzo")

【2】分区规划

【3】首日装载

要进行初始化，ods层该表第一天从MySQL拉取的所有数据放到9999-99-99分区

insert overwrite table dim.dim_user_info partition(dt='9999-99-99')
select
id,
user_name,
name,
phone_num,
gerder,
email,
create_time,
operate_time,
'2022-19-01' start_date,
'9999-99-99' end_date
from 
ods.ods_user_info
where dt='2022-10-01'

【4】每日装载

a)将最新的数据装载到9999-99-99分区

如果new为null（没有变化），则取old

如果new不为null（今天发生了新增及变化），则取new

select
if(new.id is not null,new.id,old.id) id,
if(new.user_name is not null,new.user_name,old.user_name) user_name,
if(new.name is not null,new.name,old.name) name,
if(new.phone_num is not null,new.phone_num,old.phone_num) num,
if(new.gerder is not null,new.gerder,old.gerder) gerder,
if(new.email is not null,new.email,old.email) nemail,
if(new.create_time is not null,new.create_time,old.create_time) create_time ,
if(new.operate_time is not null,new.operate_time,old.operate_time) operate_time,
if(new.start_date is not null,new.start_date,old.start_date) start_date,
if(new.end_date is not null,new.end_date,old.end_date) end_date
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-19-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date
    from 
    dim.dim_user_info
    where dt='9999-99-99'
)ods
full join
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-10-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date --新增及变化的数据都是最新数据
    from 
    ods.ods_user_info --ods_user_info表是每日增量导入的
    where dt='2022-10-01' --新增及变化的数据
    )new
on ods.id=new.id

b)将过期数据装载到前一天的分区（注意日期之间没有重合）

new和old都有的数据取old

select
old.id id,
old.user_name user_name,
old.name name,
old.phone_num num,
old.gerder gerder,
old.email nemail,
old.create_time create_time ,
old.operate_time operate_time,
old.start_date start_date,
old.end_date end_date
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-19-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date
    from 
    dim.dim_user_info
    where dt='9999-99-99'
)ods
full join
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-10-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date --新增及变化的数据都是最新数据
    from 
    ods.ods_user_info --ods_user_info表是每日增量导入的
    where dt='2022-10-01' --新增及变化的数据
    )new
on ods.id=new.id
where new.id is not null and old.id is not null
;

（4）对拉链表进行查询

【1】获取在某天有效的所有用户的数据

--获取2019-01-01有效的所有历史数据
select * from user_info where start_date<='2019-01-01' and end_date>='2019-01-01';

【2】获取目前所有用户的最近数据

select * from user_info where end_date>='9999-99-99';

3、DWD层

dwd=data warehouse detail

1）说明

dwd层是对事实表的处理，代表的是业务的最小粒度层，任何数据的记录都可以从这一层获取，为后续的dws和dwt层做准备。

dwd层是站在选择好事实表的基础上，对维度建模的视角。

2）对埋点数据进行处理

将流量表(ods_flow_ph)表唯一的字段line这个json串进行解析,解析成一个字段一个字段的。

3）对业务数据进行处理

【1】周期快照事实表

除了流量表以外的表都是从MySQL导入进来的。

103-尚硅谷-数仓搭建-DWD层优惠券领用事实表_哔哩哔哩_bilibili

一个知识点:累计快照事实表(没看完)
如：优惠券领用，这种发生周期变化的场景
createtable dwd_coupun_use(
coupun_id string, --优惠券id
user_id string, --用户id
coupun_status string, --优惠券状态
using_time string, --使用时间(下单)
used_time string, --使用时间(支付)
expire_time  string --过期时间
)
partitioned by(dt string)
;

4、dim和dwd

DIM和DWD采用维度建模，一般采用星型模型，呈现状态一般为星座模型。详情见维度建模的步骤。

5、dws、dwt、ads

dws= data warehouse service

dwt=data warehosue topic

ads=application data store

dws、dwt、ads都是以需求为驱动的，和纬度建模已经没有关系了。

dws、dwt：统称为宽表层，这两层的设计思想大致相同，通过以下案例进行说明：

1）问题引出

两个需求，统计每个省份订单的个数、统计内个省份订单的总金额

2）处理办法

都是将省份和订单表进行join,group by省份，然后计算，同样的数据被计算了两次，实际上类似的场景还有很多，那怎么设计才能避免重复计算呢？针对上述场景可以设计一张地区表，其主键为地区ID，字段为：下单次数，下单金额，支付次数，支付金额等，上述所有指标统一进行计算，并将结果保存在该宽表中，这样就能有效避免数据的重复计算。

3）需要那些宽表（主题表）：以维度为基准

4）DWS和DWT层的区别：

DWS层存放所有当天的汇总行为，例如每个地区当天下单次数，下单金额等，dwt层存放的是所有主题对象的累计行为，例如每个地区最近7天（15天、30天、60天）的下单次数，下单金额等。

5）ads层：存储各个报表需要的结果。