【离线数仓-8-数据仓库开发DWD层设计要点-工具域互动域流量域用户域相关事实表】

news2024/9/30 11:27:26

离线数仓-8-数据仓库开发DWD层-工具域&互动域&流量域&用户域相关事实表

  • 离线数仓-8-数据仓库开发DWD层设计要点-工具域&互动域&流量域&用户域相关事实表
    • 一、工具域相关事实表
      • 1.工具域优惠券领取事务事实表&使用（下单）事务事实表&使用（支付）事务事实表
        • 1.事务事实表 前期梳理
        • 2.事务事实表 DDL表设计分析
          • 1.优惠券领取事务事实表 DDL
          • 2.优惠券使用（下单）事务事实表 DDL
          • 3.优惠券使用（支付）事务事实表 DDL
        • 3.事务事实表 加载数据分析
          • 1.优惠券领取事务事实表 加载数据
          • 2.优惠券使用（下单）事务事实表 加载数据
          • 3.优惠券使用（支付）事务事实表 加载数据
    • 二、互动域相关事实表
      • 1.互动域收藏商品事务事实表&评价事务事实表
        • 1.事务事实表 前期梳理
        • 2.事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.事务事实表 加载数据分析
      • 2.互动域评价事务事实表
        • 1.事务事实表 前期梳理
        • 2.事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.事务事实表 加载数据分析
    • 三、流量域相关事实表
      • 1.流量域页面浏览事务事实表
        • 1.事务事实表 前期梳理
        • 2.事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.事务事实表 加载数据分析
      • 2.流量域启动事务事实表
        • 1.启动事务事实表 前期梳理
        • 2.启动事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.启动事务事实表 加载数据分析
      • 3.流量域动作事务事实表
        • 1.动作事务事实表 前期梳理
        • 2.动作事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.动作事务事实表 加载数据分析
      • 4.流量域错误事务事实表
        • 1.错误事务事实表 前期梳理
        • 2.错误事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.错误事务事实表 加载数据分析
    • 四、用户域相关事实表
      • 1.用户域用户注册事务事实表
        • 1.用户注册事务事实表 前期梳理
        • 2.用户注册事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.用户注册事务事实表 加载数据分析
          • 1.首日全量装载数据
          • 2.每日增量装载数据
      • 2.用户域用户登录事务事实表
        • 1.用户登录事务事实表 前期梳理
        • 2.用户登录事务事实表 DDL表设计分析
        • 3.用户登录事务事实表 加载数据分析
    • 五、建表语句脚本
    • 六、首日装载脚本
    • 七、每日装载脚本

离线数仓-8-数据仓库开发DWD层设计要点-工具域&互动域&流量域&用户域相关事实表

一、工具域相关事实表

1.工具域优惠券领取事务事实表&使用（下单）事务事实表&使用（支付）事务事实表

1.事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格coupon_info
    • 领取后，会新增一条数据
    • 下单后，会更新状态，以及更新时间
    • 支付后，会更新状态，以及更新时间
  • 有的业务过程没有明显的度量值，所以就不需要在创建表格的时候硬要体现出来

2.事务事实表 DDL表设计分析

1.优惠券领取事务事实表 DDL
DROP TABLE IF EXISTS dwd_tool_coupon_get_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_tool_coupon_get_inc
(
    `id`        STRING COMMENT '编号',
    `coupon_id` STRING COMMENT '优惠券ID',
    `user_id`   STRING COMMENT 'userid',
    `date_id`   STRING COMMENT '日期ID',
    `get_time`  STRING COMMENT '领取时间'
) COMMENT '优惠券领取事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_tool_coupon_get_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
2.优惠券使用（下单）事务事实表 DDL
DROP TABLE IF EXISTS dwd_tool_coupon_order_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_tool_coupon_order_inc
(
    `id`         STRING COMMENT '编号',
    `coupon_id`  STRING COMMENT '优惠券ID',
    `user_id`    STRING COMMENT 'user_id',
    `order_id`   STRING COMMENT 'order_id',
    `date_id`    STRING COMMENT '日期ID',
    `order_time` STRING COMMENT '使用下单时间'
) COMMENT '优惠券使用下单事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_tool_coupon_order_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
3.优惠券使用（支付）事务事实表 DDL
DROP TABLE IF EXISTS dwd_tool_coupon_pay_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_tool_coupon_pay_inc
(
    `id`           STRING COMMENT '编号',
    `coupon_id`    STRING COMMENT '优惠券ID',
    `user_id`      STRING COMMENT 'user_id',
    `order_id`     STRING COMMENT 'order_id',
    `date_id`      STRING COMMENT '日期ID',
    `payment_time` STRING COMMENT '使用下单时间'
) COMMENT '优惠券使用支付事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_tool_coupon_pay_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

3.事务事实表 加载数据分析

1.优惠券领取事务事实表 加载数据
  • 首日全量数据加载
insert overwrite table dwd_tool_coupon_get_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    date_format(data.get_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.get_time,
    date_format(data.get_time,'yyyy-MM-dd')
from ods_coupon_use_inc
where dt='2020-06-14'
and type='bootstrap-insert';
  • 每日增量数据加载
insert overwrite table dwd_tool_coupon_get_inc partition (dt='2020-06-15')
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    date_format(data.get_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.get_time
from ods_coupon_use_inc
where dt='2020-06-15'
and type='insert';
2.优惠券使用（下单）事务事实表 加载数据
  • 首日全量数据加载
insert overwrite table dwd_tool_coupon_order_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.using_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.using_time,
    date_format(data.using_time,'yyyy-MM-dd')
from ods_coupon_use_inc
where dt='2020-06-14'
and type='bootstrap-insert'
and data.using_time is not null;
  • 每日增量数据加载
insert overwrite table dwd_tool_coupon_order_inc partition(dt='2020-06-15')
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.using_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.using_time
from ods_coupon_use_inc
where dt='2020-06-15'
and type='update'
and array_contains(map_keys(old),'using_time');
3.优惠券使用（支付）事务事实表 加载数据
  • 首日全量数据加载
insert overwrite table dwd_tool_coupon_pay_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.used_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.used_time,
    date_format(data.used_time,'yyyy-MM-dd')
from ods_coupon_use_inc
where dt='2020-06-14'
and type='bootstrap-insert'
and data.used_time is not null;
  • 每日增量数据加载
insert overwrite table dwd_tool_coupon_pay_inc partition(dt='2020-06-15')
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.used_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.used_time
from ods_coupon_use_inc
where dt='2020-06-15'
and type='update'
and array_contains(map_keys(old),'used_time');

二、互动域相关事实表

1.互动域收藏商品事务事实表&评价事务事实表

1.事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：favor_info
  • 字段分析：xx用户收藏xx商品，xx时间收藏的。
  • 收藏商品事务事实表 一条记录代表 用户收藏一个商品
  • 收藏商品这个业务过程对表格影响：收藏商品：业务表新增一条记录，取消收藏：业务表中更新业务状态为取消，并且取消时间更新上。

2.事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_interaction_favor_add_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_interaction_favor_add_inc
(
    `id`          STRING COMMENT '编号',
    `user_id`     STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`      STRING COMMENT 'sku_id',
    `date_id`     STRING COMMENT '日期id',
    `create_time` STRING COMMENT '收藏时间'
) COMMENT '收藏事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_interaction_favor_add_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

3.事务事实表 加载数据分析

  • 首日装载全量数据
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dwd_interaction_favor_add_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.user_id,
    data.sku_id,
    date_format(data.create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.create_time,
    date_format(data.create_time,'yyyy-MM-dd')
from ods_favor_info_inc
where dt='2020-06-14'
and type = 'bootstrap-insert';
  • 每日装载增量数据
insert overwrite table dwd_interaction_favor_add_inc partition(dt='2020-06-15')
select
    data.id,
    data.user_id,
    data.sku_id,
    date_format(data.create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.create_time
from ods_favor_info_inc
where dt='2020-06-15'
and type = 'insert';

2.互动域评价事务事实表

1.事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：comment_info
  • 字段分析：xx用户xx时间评价了xx订单中的xx商品。
  • 在某些条件下，某些表格中 度量 和 维度 之间的界限比较模糊，既可以是度量又可以是维度，根据业务需求来进行判断使用。

2.事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_interaction_comment_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_interaction_comment_inc
(
    `id`            STRING COMMENT '编号',
    `user_id`       STRING COMMENT '用户ID',
    `sku_id`        STRING COMMENT 'sku_id',
    `order_id`      STRING COMMENT '订单ID',
    `date_id`       STRING COMMENT '日期ID',
    `create_time`   STRING COMMENT '评价时间',
    `appraise_code` STRING COMMENT '评价编码',
    `appraise_name` STRING COMMENT '评价名称'
) COMMENT '评价事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_interaction_comment_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

3.事务事实表 加载数据分析

  • 首日全量
insert overwrite table dwd_interaction_comment_inc partition(dt)
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    order_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    appraise,
    dic_name,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.sku_id,
        data.order_id,
        data.create_time,
        data.appraise
    from ods_comment_info_inc
    where dt='2020-06-14'
    and type='bootstrap-insert'
)ci
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ods_base_dic_full
    where dt='2020-06-14'
    and parent_code='12'
)dic
on ci.appraise=dic.dic_code;
  • 每日装载
insert overwrite table dwd_interaction_comment_inc partition(dt='2020-06-15')
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    order_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    appraise,
    dic_name
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.sku_id,
        data.order_id,
        data.create_time,
        data.appraise
    from ods_comment_info_inc
    where dt='2020-06-15'
    and type='insert'
)ci
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ods_base_dic_full
    where dt='2020-06-15'
    and parent_code='12'
)dic
on ci.appraise=dic.dic_code;

三、流量域相关事实表

  • 流量域事务事实表数据通常都来自于用户行为日志数据

1.流量域页面浏览事务事实表

1.事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：用户行为日志数据-页面日志数据 ods_log_inc
  • 行分析：一行代表一条浏览记录，xx用户在xx时间浏览了xx页面。
    • xx用户：使用设备id作为用户标识
    • xx时间：日期时间
    • xx页面：page_id
  • 流量相关的日志数据，最后对应dwd层的事务事实表中，将维度信息全部退化到了事实表中，这样做的目的：因为用户行为日志数据都是将维度信息和业务过程数据全部封装到一起，使用flume采集上来，存放到ods层，与业务库中表格数据不同，业务库中已经把各维度信息存放到不同业务库了，采集后存放到ods层不同表格中，使用的时候直接根据关联关系获取即可，但是用户行为日志中，没有维护这些关联关系，原始日志数据中的子弹直接落地到dwd层作为维度数据即可。
    • 总之：业务库采集上来的数据，创建对应的dim层维度表 ；埋点采集上来的数据，不需要创建对应的dim层，因为维度数据和事实一并存放在一条记录上报，如果拆开，后面dwd层以及dws层使用的时候，还需要再join关联，这样损耗了大量时间，所以直接维度退化，放在一条记录中即可。

2.事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_page_view_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_page_view_inc
(
    `province_id`    STRING COMMENT '省份id',
    `brand`          STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`        STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`         STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`          STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`         STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system` STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`        STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`   STRING COMMENT 'app版本号',
    `page_item`      STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type` STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`   STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`        STRING COMMENT '页面ID ',
    `source_type`    STRING COMMENT '来源类型',
    `date_id`        STRING COMMENT '日期id',
    `view_time`      STRING COMMENT '跳入时间',
    `session_id`     STRING COMMENT '所属会话id',
    `during_time`    BIGINT COMMENT '持续时间毫秒'
) COMMENT '页面日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_page_view_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.事务事实表 加载数据分析

  • 用户行为日志数据，只存在当天的数据，不存在历史数据，不需要处理跟之前的首日装载数据的脚本

  • 以2020-06-14数据为准，实现每日装载

  • hive中sql语句：

    • struct is not null 问题：这个是hive的bug，需要注意，
      • 结构体中的字段，然后书写sql判断里面字段 is not null ,最终执行计划的时候，不执行，失效。
      • 问题的原因：CBO导致的，基于性能开销的优化策略，选择最小性能开销的优化策略去执行。
      • 处理方式：
        • 1.设置hive中cbo为关闭状态，set hive.cbo.enable = false;
        • 2.使用struct结构体中任意字段进行过滤，不使用结构体本身，即可实现过滤操作。
    • hive中开窗函数的复习：
      • FIRST_VALUE：按照限制条件开窗后，取第一个值，如果参数里面设置了true,就跳过null值，否则不跳过null值。
      • LAST_VALUE：按照限制条件开窗后，取最后一个值，如果参数里面设置了true,就跳过null值，否则不跳过null值。

  • 字段中的session_id如何处理：

    • 下图可以看出，红框标注的是一个会话id
      在这里插入图片描述
    • 怎样设计sessionId
      • 涉及到跨行操作，使用Hive中开窗函数 ，hive官网上开窗函数介绍文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics
      • sessionId的设置，需要关注三点：
        • 1.sessionId是什么：用户访问一个网站，从开始到最后浏览关闭网站的一个会话。
        • 2.由于用户行为日志中没有相关字段，需要自己去设置，这里就使用：用户+会话开始时间作为一次会话的sessionId
        • 3.怎样去确认开始时间，使用开窗函数，last_value(时间字段,true) ，时间字段需要处理一下，设置一个新的字段，只使用当前用户登录第一个页面的那个时间，然后下面记录中此字段都是null，下一个会话开始的时候，又是一个新的时间，登录其他页面这个字段的时间也都是null。这样使用last_value开窗函数，并且跳过null值的话，就完全可以实现
      • sessionid设置的第二种方案，新开一个字段，判断last_page_id是否为空，为空则值为1，否则值为0，然后执行该字段求和即可，用户登录几次会话，后面的值就变成了几，这样就可实现不同会话，但是后面需要添加天维度，因为如果第二天的话，。

  • 最终流量域页面浏览事务事实表装载数据的sql

set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table dwd_traffic_page_view_inc partition (dt='2020-06-14')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') view_time,
    concat(mid_id,'-',last_value(session_start_point,true) over (partition by mid_id order by ts)) session_id,
    during_time
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        ts,
        if(page.last_page_id is null,ts,null) session_start_point
    from ods_log_inc
    where dt='2020-06-14'
    and page is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;

2.流量域启动事务事实表

1.启动事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：用户行为日志数据-启动日志数据 ods_log_inc
  • 行分析：一行代表一条启动日志，xx用户在xx时间启动了xx程序。
  • 列分析：具体字段来源于ods_log_inc里面的启动日志

2.启动事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_start_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_start_inc
(
    `province_id`     STRING COMMENT '省份id',
    `brand`           STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`         STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`          STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`           STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`          STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`  STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`         STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`    STRING COMMENT 'app版本号',
    `entry`           STRING COMMENT 'icon手机图标 notice 通知',
    `open_ad_id`      STRING COMMENT '广告页ID ',
    `date_id`         STRING COMMENT '日期id',
    `start_time`      STRING COMMENT '启动时间',
    `loading_time_ms` BIGINT COMMENT '启动加载时间',
    `open_ad_ms`      BIGINT COMMENT '广告总共播放时间',
    `open_ad_skip_ms` BIGINT COMMENT '用户跳过广告时点'
) COMMENT '启动日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_start_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.启动事务事实表 加载数据分析

  • hive的sql处理：
    • start 在hive中是一个关键字，需要使用``start`来进行处理
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table dwd_traffic_start_inc partition(dt='2020-06-14')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    entry,
    open_ad_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') action_time,
    loading_time,
    open_ad_ms,
    open_ad_skip_ms
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        `start`.entry,
        `start`.loading_time,
        `start`.open_ad_id,
        `start`.open_ad_ms,
        `start`.open_ad_skip_ms,
        ts
    from ods_log_inc
    where dt='2020-06-14'
    and `start` is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;

3.流量域动作事务事实表

1.动作事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：用户行为日志数据-用户行为日志数据 ods_log_inc
  • 行分析：一行代表一条动作信息，xx用户在xx时间在xx页面触发了xx动作。
  • 列分析：具体字段来源于ods_log_inc里面的用户行为

2.动作事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_action_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_action_inc
(
    `province_id`      STRING COMMENT '省份id',
    `brand`            STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`          STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`           STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`            STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`           STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`   STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`          STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`     STRING COMMENT 'app版本号',
    `during_time`      BIGINT COMMENT '持续时间毫秒',
    `page_item`        STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type`   STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`     STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`          STRING COMMENT '页面id ',
    `source_type`      STRING COMMENT '来源类型',
    `action_id`        STRING COMMENT '动作id',
    `action_item`      STRING COMMENT '目标id ',
    `action_item_type` STRING COMMENT '目标类型',
    `date_id`          STRING COMMENT '日期id',
    `action_time`      STRING COMMENT '动作发生时间'
) COMMENT '动作日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_action_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.动作事务事实表 加载数据分析

  • 因为用户行为日志中，动作actions字段对应的数组结构，但是最终装载到动作事务事实表中的时候，需要展开为一个一个的动作，这里牵扯到了一进多出的sql处理方式。

  • hive中sql实现：一进多出的逻辑

    • udf:一进一出
    • udaf:多进一出
    • udtf: 一进多出
    • udtf中**炸裂函数 **
      • 炸裂数组 ：explode(arr) tmp as item ：其中tmp 是炸裂出来的item字段组成的表，可以使用tmp.item，来获取item的字段信息
        • 语法：select * from table lateral view explode(arr) tmp as item
        • 最后炸裂完毕，多出来一列为item，其他两列跟原来数据保持一致。
      • 炸裂Map集合： explode(map) tmp as key,value
      • 最终炸裂效果如下图： 在这里插入图片描述

  • 最终装载数据如下：

set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table dwd_traffic_action_inc partition(dt='2020-06-14')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    during_time,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    action_id,
    action_item,
    action_item_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') action_time
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        action.action_id,
        action.item action_item,
        action.item_type action_item_type,
        action.ts
    from ods_log_inc lateral view explode(actions) tmp as action
    where dt='2020-06-14'
    and actions is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;

4.流量域错误事务事实表

1.错误事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：用户行为日志数据-用户行为日志数据+启动日志 ods_log_inc，这两部分都有可能产生错误日志
  • 行分析：一行代表一条错误信息。
  • 列分析：错误表格中需要包含：common信息、page信息、start信息、actions信息、曝光信息和最终的错误信息，前面的几个都作为维度信息，方便定位错误问题

2.错误事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_error_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_error_inc
(
    `province_id`     STRING COMMENT '地区编码',
    `brand`           STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`         STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`          STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`           STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`          STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`  STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`         STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`    STRING COMMENT 'app版本号',
    `page_item`       STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type`  STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`    STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`         STRING COMMENT '页面ID ',
    `source_type`     STRING COMMENT '来源类型',
    `entry`           STRING COMMENT 'icon手机图标  notice 通知',
    `loading_time`    STRING COMMENT '启动加载时间',
    `open_ad_id`      STRING COMMENT '广告页ID ',
    `open_ad_ms`      STRING COMMENT '广告总共播放时间',
    `open_ad_skip_ms` STRING COMMENT '用户跳过广告时点',
    `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',
    `date_id`         STRING COMMENT '日期id',
    `error_time`      STRING COMMENT '错误时间',
    `error_code`      STRING COMMENT '错误码',
    `error_msg`       STRING COMMENT '错误信息'
) COMMENT '错误日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_error_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.错误事务事实表 加载数据分析

  • 执行导入数据的时候，会出现数据导入失败的问题：
    • 是由于查询的数据时候存在数组类型，在使用了hive on spark引擎的时候，不支持这样的操作，切换为hive on MR，命令如下：set hive.execution.engine=mr;
    • 使用hive on spark的时候，有时候sql正常，但是运行时一直报错，切换为mr引擎以后，查看是否能正常运行，正常运行的话，就代表hive on spark有bug。可以临时切换执行引擎mr，然后在程序结尾在切换为spark即可，具体sql如下。
set hive.cbo.enable=false;
set hive.execution.engine=mr;
insert overwrite table dwd_traffic_error_inc partition(dt='2020-06-14')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    entry,
    loading_time,
    open_ad_id,
    open_ad_ms,
    open_ad_skip_ms,
    actions,
    displays,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') error_time,
    error_code,
    error_msg
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        `start`.entry,
        `start`.loading_time,
        `start`.open_ad_id,
        `start`.open_ad_ms,
        `start`.open_ad_skip_ms,
        actions,
        displays,
        err.error_code,
        err.msg error_msg,
        ts
    from ods_log_inc
    where dt='2020-06-14'
    and err is not null
)log
join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;

四、用户域相关事实表

1.用户域用户注册事务事实表

1.用户注册事务事实表 前期梳理

  • 用户注册 特别之处：一个用户只对应表格中一条注册信息，不存在多条的情况。
  • 关联的表格：业务过程：注册成功，会对哪些表格产生影响：用户表 use_info,注册成功，插入数据。
  • 行分析：一条代表一个用户注册成功的信息。
  • 列分析：
    • 只从业务系统用户注册表获取维度信息的话，此张事实表的维度很少，不符合多维的的原则，需要再添加一些其他维度；
    • 还需要从用户行为日志表中获取用户注册的信息以及用户注册成功后生成的用户id，然后添加到用户注册事务事实表中。
    • 两边数据，以业务系统用户注册表数据为主。

2.用户注册事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_user_register_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_user_register_inc
(
    `user_id`        STRING COMMENT '用户ID',
    `date_id`        STRING COMMENT '日期ID',
    `create_time`    STRING COMMENT '注册时间',
    `channel`        STRING COMMENT '应用下载渠道',
    `province_id`    STRING COMMENT '省份id',
    `version_code`   STRING COMMENT '应用版本',
    `mid_id`         STRING COMMENT '设备id',
    `brand`          STRING COMMENT '设备品牌',
    `model`          STRING COMMENT '设备型号',
    `operate_system` STRING COMMENT '设备操作系统'
) COMMENT '用户域用户注册事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_user_register_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

3.用户注册事务事实表 加载数据分析

1.首日全量装载数据
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dwd_user_register_inc partition(dt)
select
    ui.user_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id user_id,
        data.create_time
    from ods_user_info_inc
    where dt='2020-06-14'
    and type='bootstrap-insert'
)ui
left join
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code
    from ods_log_inc
    where dt='2020-06-14'
    and page.page_id='register'
    and common.uid is not null
)log
on ui.user_id=log.user_id
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
2.每日增量装载数据
insert overwrite table dwd_user_register_inc partition(dt='2020-06-15')
select
    ui.user_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system
from
(
    select
        data.id user_id,
        data.create_time
    from ods_user_info_inc
    where dt='2020-06-15'
    and type='insert'
)ui
left join
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code
    from ods_log_inc
    where dt='2020-06-15'
    and page.page_id='register'
    and common.uid is not null
)log
on ui.user_id=log.user_id
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-15'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;

2.用户域用户登录事务事实表

1.用户登录事务事实表 前期梳理

  • 关联的表格：业务过程：登录成功，会对哪些表格产生影响：用户行为日志表，用户登录会产生登录日志。
  • 行分析：一条代表一个用户登录信息。
  • 列分析：
    • 从用户行为日志中 启动日志 和 页面日志获取相关列字段
  • 用户登录情况分为三种情况：
    • 1.前期浏览页面未登录，后面登录后再浏览
    • 2.登录后再浏览页面
    • 3.只浏览页面，不登录

2.用户登录事务事实表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dwd_user_login_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_user_login_inc
(
    `user_id`        STRING COMMENT '用户ID',
    `date_id`        STRING COMMENT '日期ID',
    `login_time`     STRING COMMENT '登录时间',
    `channel`        STRING COMMENT '应用下载渠道',
    `province_id`    STRING COMMENT '省份id',
    `version_code`   STRING COMMENT '应用版本',
    `mid_id`         STRING COMMENT '设备id',
    `brand`          STRING COMMENT '设备品牌',
    `model`          STRING COMMENT '设备型号',
    `operate_system` STRING COMMENT '设备操作系统'
) COMMENT '用户域用户登录事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_user_login_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

3.用户登录事务事实表 加载数据分析

  • 怎样获取登录信息，在一次会话中的登录信息。
    • 1.前期浏览页面未登录，后面登录后再浏览
    • 2.登录后再浏览页面
  • 1.首先绘制sessionId，使用开窗函数
  • 2.获取每个会话的第一个页面，分组取TopN
insert overwrite table dwd_user_login_inc partition(dt='2020-06-14')
select
    user_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') login_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system
from
(
    select
        user_id,
        channel,
        area_code,
        version_code,
        mid_id,
        brand,
        model,
        operate_system,
        ts
    from
    (
        select
            user_id,
            channel,
            area_code,
            version_code,
            mid_id,
            brand,
            model,
            operate_system,
            ts,
            row_number() over (partition by session_id order by ts) rn
        from
        (
            select
                user_id,
                channel,
                area_code,
                version_code,
                mid_id,
                brand,
                model,
                operate_system,
                ts,
                concat(mid_id,'-',last_value(session_start_point,true) over(partition by mid_id order by ts)) session_id
            from
            (
                select
                    common.uid user_id,
                    common.ch channel,
                    common.ar area_code,
                    common.vc version_code,
                    common.mid mid_id,
                    common.ba brand,
                    common.md model,
                    common.os operate_system,
                    ts,
                    if(page.last_page_id is null,ts,null) session_start_point
                from ods_log_inc
                where dt='2020-06-14'
                and page is not null
            )t1
        )t2
        where user_id is not null
    )t3
    where rn=1
)t4
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)bp
on t4.area_code=bp.area_code;
  • 总结：
    • 事实表，每天有一个分区，对应数据写入到对应分区上面，首日全量同步的时候，也是写到对应分区上，每天分区里面放的是当天的操作记录，在进行查询数据的时候，查询对应分区数据即可。
    • 维度表，大多数是每日全量快照表，每天一个分区，此分区内部是全量数据，查询时候，直接查询最新分区即可获取全量数据，如果查询历史数据，可对应查询历史某天的维度数据。

五、建表语句脚本

DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_cart_add_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_cart_add_inc
(
    `id`               STRING COMMENT '编号',
    `user_id`          STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`           STRING COMMENT '商品id',
    `date_id`          STRING COMMENT '时间id',
    `create_time`      STRING COMMENT '加购时间',
    `source_id`        STRING COMMENT '来源类型ID',
    `source_type_code` STRING COMMENT '来源类型编码',
    `source_type_name` STRING COMMENT '来源类型名称',
    `sku_num`          BIGINT COMMENT '加购物车件数'
) COMMENT '交易域加购物车事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_cart_add_inc/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_order_detail_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_order_detail_inc
(
    `id`                    STRING COMMENT '编号',
    `order_id`              STRING COMMENT '订单id',
    `user_id`               STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`                STRING COMMENT '商品id',
    `province_id`           STRING COMMENT '省份id',
    `activity_id`           STRING COMMENT '参与活动规则id',
    `activity_rule_id`      STRING COMMENT '参与活动规则id',
    `coupon_id`             STRING COMMENT '使用优惠券id',
    `date_id`               STRING COMMENT '下单日期id',
    `create_time`           STRING COMMENT '下单时间',
    `source_id`             STRING COMMENT '来源编号',
    `source_type_code`      STRING COMMENT '来源类型编码',
    `source_type_name`      STRING COMMENT '来源类型名称',
    `sku_num`               BIGINT COMMENT '商品数量',
    `split_original_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '原始价格',
    `split_activity_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '活动优惠分摊',
    `split_coupon_amount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠券优惠分摊',
    `split_total_amount`    DECIMAL(16, 2) COMMENT '最终价格分摊'
) COMMENT '交易域下单明细事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_order_detail_inc/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_cancel_detail_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_cancel_detail_inc
(
    `id`                    STRING COMMENT '编号',
    `order_id`              STRING COMMENT '订单id',
    `user_id`               STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`                STRING COMMENT '商品id',
    `province_id`           STRING COMMENT '省份id',
    `activity_id`           STRING COMMENT '参与活动规则id',
    `activity_rule_id`      STRING COMMENT '参与活动规则id',
    `coupon_id`             STRING COMMENT '使用优惠券id',
    `date_id`               STRING COMMENT '取消订单日期id',
    `cancel_time`           STRING COMMENT '取消订单时间',
    `source_id`             STRING COMMENT '来源编号',
    `source_type_code`      STRING COMMENT '来源类型编码',
    `source_type_name`      STRING COMMENT '来源类型名称',
    `sku_num`               BIGINT COMMENT '商品数量',
    `split_original_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '原始价格',
    `split_activity_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '活动优惠分摊',
    `split_coupon_amount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠券优惠分摊',
    `split_total_amount`    DECIMAL(16, 2) COMMENT '最终价格分摊'
) COMMENT '交易域取消订单明细事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_cancel_detail_inc/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_pay_detail_suc_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_pay_detail_suc_inc
(
    `id`                    STRING COMMENT '编号',
    `order_id`              STRING COMMENT '订单id',
    `user_id`               STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`                STRING COMMENT '商品id',
    `province_id`           STRING COMMENT '省份id',
    `activity_id`           STRING COMMENT '参与活动规则id',
    `activity_rule_id`      STRING COMMENT '参与活动规则id',
    `coupon_id`             STRING COMMENT '使用优惠券id',
    `payment_type_code`     STRING COMMENT '支付类型编码',
    `payment_type_name`     STRING COMMENT '支付类型名称',
    `date_id`               STRING COMMENT '支付日期id',
    `callback_time`         STRING COMMENT '支付成功时间',
    `source_id`             STRING COMMENT '来源编号',
    `source_type_code`      STRING COMMENT '来源类型编码',
    `source_type_name`      STRING COMMENT '来源类型名称',
    `sku_num`               BIGINT COMMENT '商品数量',
    `split_original_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '应支付原始金额',
    `split_activity_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '支付活动优惠分摊',
    `split_coupon_amount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '支付优惠券优惠分摊',
    `split_payment_amount`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '支付金额'
) COMMENT '交易域成功支付事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_pay_detail_suc_inc/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_order_refund_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_order_refund_inc
(
    `id`                      STRING COMMENT '编号',
    `user_id`                 STRING COMMENT '用户ID',
    `order_id`                STRING COMMENT '订单ID',
    `sku_id`                  STRING COMMENT '商品ID',
    `province_id`             STRING COMMENT '地区ID',
    `date_id`                 STRING COMMENT '日期ID',
    `create_time`             STRING COMMENT '退单时间',
    `refund_type_code`        STRING COMMENT '退单类型编码',
    `refund_type_name`        STRING COMMENT '退单类型名称',
    `refund_reason_type_code` STRING COMMENT '退单原因类型编码',
    `refund_reason_type_name` STRING COMMENT '退单原因类型名称',
    `refund_reason_txt`       STRING COMMENT '退单原因描述',
    `refund_num`              BIGINT COMMENT '退单件数',
    `refund_amount`           DECIMAL(16, 2) COMMENT '退单金额'
) COMMENT '交易域退单事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_order_refund_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_refund_pay_suc_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_refund_pay_suc_inc
(
    `id`                STRING COMMENT '编号',
    `user_id`           STRING COMMENT '用户ID',
    `order_id`          STRING COMMENT '订单编号',
    `sku_id`            STRING COMMENT 'SKU编号',
    `province_id`       STRING COMMENT '地区ID',
    `payment_type_code` STRING COMMENT '支付类型编码',
    `payment_type_name` STRING COMMENT '支付类型名称',
    `date_id`           STRING COMMENT '日期ID',
    `callback_time`     STRING COMMENT '支付成功时间',
    `refund_num`        DECIMAL(16, 2) COMMENT '退款件数',
    `refund_amount`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '退款金额'
) COMMENT '交易域提交退款成功事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_refund_pay_suc_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_trade_cart_full;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_trade_cart_full
(
    `id`       STRING COMMENT '编号',
    `user_id`  STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`   STRING COMMENT '商品id',
    `sku_name` STRING COMMENT '商品名称',
    `sku_num`  BIGINT COMMENT '加购物车件数'
) COMMENT '交易域购物车周期快照事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_trade_cart_full/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_tool_coupon_get_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_tool_coupon_get_inc
(
    `id`        STRING COMMENT '编号',
    `coupon_id` STRING COMMENT '优惠券ID',
    `user_id`   STRING COMMENT 'userid',
    `date_id`   STRING COMMENT '日期ID',
    `get_time`  STRING COMMENT '领取时间'
) COMMENT '优惠券领取事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_tool_coupon_get_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_tool_coupon_order_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_tool_coupon_order_inc
(
    `id`         STRING COMMENT '编号',
    `coupon_id`  STRING COMMENT '优惠券ID',
    `user_id`    STRING COMMENT 'user_id',
    `order_id`   STRING COMMENT 'order_id',
    `date_id`    STRING COMMENT '日期ID',
    `order_time` STRING COMMENT '使用下单时间'
) COMMENT '优惠券使用下单事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_tool_coupon_order_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_tool_coupon_pay_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_tool_coupon_pay_inc
(
    `id`           STRING COMMENT '编号',
    `coupon_id`    STRING COMMENT '优惠券ID',
    `user_id`      STRING COMMENT 'user_id',
    `order_id`     STRING COMMENT 'order_id',
    `date_id`      STRING COMMENT '日期ID',
    `payment_time` STRING COMMENT '使用下单时间'
) COMMENT '优惠券使用支付事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_tool_coupon_pay_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

DROP TABLE IF EXISTS dwd_interaction_favor_add_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_interaction_favor_add_inc
(
    `id`          STRING COMMENT '编号',
    `user_id`     STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`      STRING COMMENT 'sku_id',
    `date_id`     STRING COMMENT '日期id',
    `create_time` STRING COMMENT '收藏时间'
) COMMENT '收藏事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_interaction_favor_add_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_interaction_comment_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_interaction_comment_inc
(
    `id`            STRING COMMENT '编号',
    `user_id`       STRING COMMENT '用户ID',
    `sku_id`        STRING COMMENT 'sku_id',
    `order_id`      STRING COMMENT '订单ID',
    `date_id`       STRING COMMENT '日期ID',
    `create_time`   STRING COMMENT '评价时间',
    `appraise_code` STRING COMMENT '评价编码',
    `appraise_name` STRING COMMENT '评价名称'
) COMMENT '评价事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_interaction_comment_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_page_view_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_page_view_inc
(
    `province_id`    STRING COMMENT '省份id',
    `brand`          STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`        STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`         STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`          STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`         STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system` STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`        STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`   STRING COMMENT 'app版本号',
    `page_item`      STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type` STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`   STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`        STRING COMMENT '页面ID ',
    `source_type`    STRING COMMENT '来源类型',
    `date_id`        STRING COMMENT '日期id',
    `view_time`      STRING COMMENT '跳入时间',
    `session_id`     STRING COMMENT '所属会话id',
    `during_time`    BIGINT COMMENT '持续时间毫秒'
) COMMENT '页面日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_page_view_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_start_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_start_inc
(
    `province_id`     STRING COMMENT '省份id',
    `brand`           STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`         STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`          STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`           STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`          STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`  STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`         STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`    STRING COMMENT 'app版本号',
    `entry`           STRING COMMENT 'icon手机图标 notice 通知',
    `open_ad_id`      STRING COMMENT '广告页ID ',
    `date_id`         STRING COMMENT '日期id',
    `start_time`      STRING COMMENT '启动时间',
    `loading_time_ms` BIGINT COMMENT '启动加载时间',
    `open_ad_ms`      BIGINT COMMENT '广告总共播放时间',
    `open_ad_skip_ms` BIGINT COMMENT '用户跳过广告时点'
) COMMENT '启动日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_start_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_action_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_action_inc
(
    `province_id`      STRING COMMENT '省份id',
    `brand`            STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`          STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`           STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`            STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`           STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`   STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`          STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`     STRING COMMENT 'app版本号',
    `during_time`      BIGINT COMMENT '持续时间毫秒',
    `page_item`        STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type`   STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`     STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`          STRING COMMENT '页面id ',
    `source_type`      STRING COMMENT '来源类型',
    `action_id`        STRING COMMENT '动作id',
    `action_item`      STRING COMMENT '目标id ',
    `action_item_type` STRING COMMENT '目标类型',
    `date_id`          STRING COMMENT '日期id',
    `action_time`      STRING COMMENT '动作发生时间'
) COMMENT '动作日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_action_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_display_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_display_inc
(
    `province_id`       STRING COMMENT '省份id',
    `brand`             STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`           STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`            STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`             STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`            STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`    STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`           STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`      STRING COMMENT 'app版本号',
    `during_time`       BIGINT COMMENT 'app版本号',
    `page_item`         STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type`    STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`      STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`           STRING COMMENT '页面ID ',
    `source_type`       STRING COMMENT '来源类型',
    `date_id`           STRING COMMENT '日期id',
    `display_time`      STRING COMMENT '曝光时间',
    `display_type`      STRING COMMENT '曝光类型',
    `display_item`      STRING COMMENT '曝光对象id ',
    `display_item_type` STRING COMMENT 'app版本号',
    `display_order`     BIGINT COMMENT '曝光顺序',
    `display_pos_id`    BIGINT COMMENT '曝光位置'
) COMMENT '曝光日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_display_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_traffic_error_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_traffic_error_inc
(
    `province_id`     STRING COMMENT '地区编码',
    `brand`           STRING COMMENT '手机品牌',
    `channel`         STRING COMMENT '渠道',
    `is_new`          STRING COMMENT '是否首次启动',
    `model`           STRING COMMENT '手机型号',
    `mid_id`          STRING COMMENT '设备id',
    `operate_system`  STRING COMMENT '操作系统',
    `user_id`         STRING COMMENT '会员id',
    `version_code`    STRING COMMENT 'app版本号',
    `page_item`       STRING COMMENT '目标id ',
    `page_item_type`  STRING COMMENT '目标类型',
    `last_page_id`    STRING COMMENT '上页类型',
    `page_id`         STRING COMMENT '页面ID ',
    `source_type`     STRING COMMENT '来源类型',
    `entry`           STRING COMMENT 'icon手机图标  notice 通知',
    `loading_time`    STRING COMMENT '启动加载时间',
    `open_ad_id`      STRING COMMENT '广告页ID ',
    `open_ad_ms`      STRING COMMENT '广告总共播放时间',
    `open_ad_skip_ms` STRING COMMENT '用户跳过广告时点',
    `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',
    `date_id`         STRING COMMENT '日期id',
    `error_time`      STRING COMMENT '错误时间',
    `error_code`      STRING COMMENT '错误码',
    `error_msg`       STRING COMMENT '错误信息'
) COMMENT '错误日志表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_traffic_error_inc'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_user_register_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_user_register_inc
(
    `user_id`        STRING COMMENT '用户ID',
    `date_id`        STRING COMMENT '日期ID',
    `create_time`    STRING COMMENT '注册时间',
    `channel`        STRING COMMENT '应用下载渠道',
    `province_id`    STRING COMMENT '省份id',
    `version_code`   STRING COMMENT '应用版本',
    `mid_id`         STRING COMMENT '设备id',
    `brand`          STRING COMMENT '设备品牌',
    `model`          STRING COMMENT '设备型号',
    `operate_system` STRING COMMENT '设备操作系统'
) COMMENT '用户域用户注册事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_user_register_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");
    
DROP TABLE IF EXISTS dwd_user_login_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_user_login_inc
(
    `user_id`        STRING COMMENT '用户ID',
    `date_id`        STRING COMMENT '日期ID',
    `login_time`     STRING COMMENT '登录时间',
    `channel`        STRING COMMENT '应用下载渠道',
    `province_id`    STRING COMMENT '省份id',
    `version_code`   STRING COMMENT '应用版本',
    `mid_id`         STRING COMMENT '设备id',
    `brand`          STRING COMMENT '设备品牌',
    `model`          STRING COMMENT '设备型号',
    `operate_system` STRING COMMENT '设备操作系统'
) COMMENT '用户域用户登录事务事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_user_login_inc/'
    TBLPROPERTIES ("orc.compress" = "snappy");

六、首日装载脚本

#!/bin/bash
APP=gmall

if [ -n "$2" ] ;then
   do_date=$2
else 
   echo "请传入日期参数"
   exit
fi

dwd_interaction_comment_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_interaction_comment_inc partition(dt)
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    order_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    appraise,
    dic_name,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.sku_id,
        data.order_id,
        data.create_time,
        data.appraise
    from ${APP}.ods_comment_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
)ci
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='12'
)dic
on ci.appraise=dic.dic_code;
"
dwd_interaction_favor_add_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_interaction_favor_add_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.user_id,
    data.sku_id,
    date_format(data.create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.create_time,
    date_format(data.create_time,'yyyy-MM-dd')
from ${APP}.ods_favor_info_inc
where dt='$do_date'
and type = 'bootstrap-insert';
"

dwd_tool_coupon_get_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_tool_coupon_get_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    date_format(data.get_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.get_time,
    date_format(data.get_time,'yyyy-MM-dd')
from ${APP}.ods_coupon_use_inc
where dt='$do_date'
and type='bootstrap-insert';
"
dwd_tool_coupon_order_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_tool_coupon_order_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.using_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.using_time,
    date_format(data.using_time,'yyyy-MM-dd')
from ${APP}.ods_coupon_use_inc
where dt='$do_date'
and type='bootstrap-insert'
and data.using_time is not null;
"
dwd_tool_coupon_pay_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_tool_coupon_pay_inc partition(dt)
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.used_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.used_time,
    date_format(data.used_time,'yyyy-MM-dd')
from ${APP}.ods_coupon_use_inc
where dt='$do_date'
and type='bootstrap-insert'
and data.used_time is not null;
"
dwd_trade_cancel_detail_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_cancel_detail_inc partition (dt)
select
    od.id,
    order_id,
    user_id,
    sku_id,
    province_id,
    activity_id,
    activity_rule_id,
    coupon_id,
    date_format(canel_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    canel_time,
    source_id,
    source_type,
    dic_name,
    sku_num,
    split_original_amount,
    split_activity_amount,
    split_coupon_amount,
    split_total_amount,
    date_format(canel_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num,
        data.sku_num * data.order_price split_original_amount,
        data.split_total_amount,
        data.split_activity_amount,
        data.split_coupon_amount
    from ${APP}.ods_order_detail_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) od
join
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.province_id,
        data.operate_time canel_time
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
    and data.order_status='1003'
) oi
on od.order_id = oi.id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.activity_id,
        data.activity_rule_id
    from ${APP}.ods_order_detail_activity_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) act
on od.id = act.order_detail_id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.coupon_id
    from ${APP}.ods_order_detail_coupon_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) cou
on od.id = cou.order_detail_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)dic
on od.source_type=dic.dic_code;
"
dwd_trade_cart_add_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_cart_add_inc partition (dt)
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    source_id,
    source_type,
    dic.dic_name,
    sku_num,
    date_format(create_time, 'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.sku_id,
        data.create_time,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num
    from ${APP}.ods_cart_info_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
)ci
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)dic
on ci.source_type=dic.dic_code;
"
dwd_trade_cart_full="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_cart_full partition(dt='$do_date')
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    sku_name,
    sku_num
from ${APP}.ods_cart_info_full
where dt='$do_date'
and is_ordered='0';
"
dwd_trade_order_detail_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_order_detail_inc partition (dt)
select
    od.id,
    order_id,
    user_id,
    sku_id,
    province_id,
    activity_id,
    activity_rule_id,
    coupon_id,
    date_format(create_time, 'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    source_id,
    source_type,
    dic_name,
    sku_num,
    split_original_amount,
    split_activity_amount,
    split_coupon_amount,
    split_total_amount,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.create_time,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num,
        data.sku_num * data.order_price split_original_amount,
        data.split_total_amount,
        data.split_activity_amount,
        data.split_coupon_amount
    from ${APP}.ods_order_detail_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) od
left join
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) oi
on od.order_id = oi.id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.activity_id,
        data.activity_rule_id
    from ${APP}.ods_order_detail_activity_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) act
on od.id = act.order_detail_id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.coupon_id
    from ${APP}.ods_order_detail_coupon_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) cou
on od.id = cou.order_detail_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)dic
on od.source_type=dic.dic_code;
"
dwd_trade_order_refund_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_order_refund_inc partition(dt)
select
    ri.id,
    user_id,
    order_id,
    sku_id,
    province_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    refund_type,
    type_dic.dic_name,
    refund_reason_type,
    reason_dic.dic_name,
    refund_reason_txt,
    refund_num,
    refund_amount,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.refund_type,
        data.refund_num,
        data.refund_amount,
        data.refund_reason_type,
        data.refund_reason_txt,
        data.create_time
    from ${APP}.ods_order_refund_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
)ri
left join
(
    select
        data.id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
)oi
on ri.order_id=oi.id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code = '15'
)type_dic
on ri.refund_type=type_dic.dic_code
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code = '13'
)reason_dic
on ri.refund_reason_type=reason_dic.dic_code;
"

dwd_trade_pay_detail_suc_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_pay_detail_suc_inc partition (dt)
select
    od.id,
    od.order_id,
    user_id,
    sku_id,
    province_id,
    activity_id,
    activity_rule_id,
    coupon_id,
    payment_type,
    pay_dic.dic_name,
    date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    callback_time,
    source_id,
    source_type,
    src_dic.dic_name,
    sku_num,
    split_original_amount,
    split_activity_amount,
    split_coupon_amount,
    split_total_amount,
    date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num,
        data.sku_num * data.order_price split_original_amount,
        data.split_total_amount,
        data.split_activity_amount,
        data.split_coupon_amount
    from ${APP}.ods_order_detail_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) od
join
(
    select
        data.user_id,
        data.order_id,
        data.payment_type,
        data.callback_time
    from ${APP}.ods_payment_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
    and data.payment_status='1602'
) pi
on od.order_id=pi.order_id
left join
(
    select
        data.id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) oi
on od.order_id = oi.id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.activity_id,
        data.activity_rule_id
    from ${APP}.ods_order_detail_activity_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) act
on od.id = act.order_detail_id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.coupon_id
    from ${APP}.ods_order_detail_coupon_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
) cou
on od.id = cou.order_detail_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='11'
) pay_dic
on pi.payment_type=pay_dic.dic_code
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)src_dic
on od.source_type=src_dic.dic_code;
"
dwd_trade_refund_pay_suc_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_refund_pay_suc_inc partition(dt)
select
    rp.id,
    user_id,
    rp.order_id,
    rp.sku_id,
    province_id,
    payment_type,
    dic_name,
    date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    callback_time,
    refund_num,
    total_amount,
    date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.payment_type,
        data.callback_time,
        data.total_amount
    from ${APP}.ods_refund_payment_inc
    where dt='$do_date'
    and type = 'bootstrap-insert'
    and data.refund_status='1602'
)rp
left join
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
)oi
on rp.order_id=oi.id
left join
(
    select
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.refund_num
    from ${APP}.ods_order_refund_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
)ri
on rp.order_id=ri.order_id
and rp.sku_id=ri.sku_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='11'
)dic
on rp.payment_type=dic.dic_code;
"
dwd_traffic_action_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_action_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    during_time,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    action_id,
    action_item,
    action_item_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') action_time
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        action.action_id,
        action.item action_item,
        action.item_type action_item_type,
        action.ts
    from ${APP}.ods_log_inc lateral view explode(actions) tmp as action
    where dt='$do_date'
    and actions is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_traffic_display_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_display_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    during_time,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') display_time,
    display_type,
    display_item,
    display_item_type,
    display_order,
    display_pos_id
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        display.display_type,
        display.item display_item,
        display.item_type display_item_type,
        display.\`order\` display_order,
        display.pos_id display_pos_id,
        ts
    from ${APP}.ods_log_inc lateral view explode(displays) tmp as display
    where dt='$do_date'
    and displays is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_traffic_error_inc="
set hive.cbo.enable=false;
set hive.execution.engine=mr;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_error_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    entry,
    loading_time,
    open_ad_id,
    open_ad_ms,
    open_ad_skip_ms,
    actions,
    displays,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') error_time,
    error_code,
    error_msg
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        \`start\`.entry,
        \`start\`.loading_time,
        \`start\`.open_ad_id,
        \`start\`.open_ad_ms,
        \`start\`.open_ad_skip_ms,
        actions,
        displays,
        err.error_code,
        err.msg error_msg,
        ts
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and err is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
set hive.execution.engine=spark;
"
dwd_traffic_page_view_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_page_view_inc partition (dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') view_time,
    concat(mid_id,'-',last_value(session_start_point,true) over (partition by mid_id order by ts)) session_id,
    during_time
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        ts,
        if(page.last_page_id is null,ts,null) session_start_point
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and page is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_traffic_start_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_start_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    entry,
    open_ad_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') action_time,
    loading_time,
    open_ad_ms,
    open_ad_skip_ms
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        \`start\`.entry,
        \`start\`.loading_time,
        \`start\`.open_ad_id,
        \`start\`.open_ad_ms,
        \`start\`.open_ad_skip_ms,
        ts
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and \`start\` is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_user_login_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_user_login_inc partition(dt='$do_date')
select
    user_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') login_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system
from
(
    select
        user_id,
        channel,
        area_code,
        version_code,
        mid_id,
        brand,
        model,
        operate_system,
        ts
    from
    (
        select
            user_id,
            channel,
            area_code,
            version_code,
            mid_id,
            brand,
            model,
            operate_system,
            ts,
            row_number() over (partition by session_id order by ts) rn
        from
        (
            select
                user_id,
                channel,
                area_code,
                version_code,
                mid_id,
                brand,
                model,
                operate_system,
                ts,
                concat(mid_id,'-',last_value(session_start_point,true) over(partition by mid_id order by ts)) session_id
            from
            (
                select
                    common.uid user_id,
                    common.ch channel,
                    common.ar area_code,
                    common.vc version_code,
                    common.mid mid_id,
                    common.ba brand,
                    common.md model,
                    common.os operate_system,
                    ts,
                    if(page.last_page_id is null,ts,null) session_start_point
                from ${APP}.ods_log_inc
                where dt='$do_date'
                and page is not null
            )t1
        )t2
        where user_id is not null
    )t3
    where rn=1
)t4
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on t4.area_code=bp.area_code;
"
dwd_user_register_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_user_register_inc partition(dt)
select
    ui.user_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd')
from
(
    select
        data.id user_id,
        data.create_time
    from ${APP}.ods_user_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='bootstrap-insert'
)ui
left join
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and page.page_id='register'
    and common.uid is not null
)log
on ui.user_id=log.user_id
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"

case $1 in
    "dwd_interaction_comment_inc" )
        hive -e "$dwd_interaction_comment_inc"
    ;;
    "dwd_interaction_favor_add_inc" )
        hive -e "$dwd_interaction_favor_add_inc"
    ;;
    "dwd_tool_coupon_get_inc" )
        hive -e "$dwd_tool_coupon_get_inc"
    ;;
    "dwd_tool_coupon_order_inc" )
        hive -e "$dwd_tool_coupon_order_inc"
    ;;
    "dwd_tool_coupon_pay_inc" )
        hive -e "$dwd_tool_coupon_pay_inc"
    ;;
    "dwd_trade_cancel_detail_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_cancel_detail_inc"
    ;;
    "dwd_trade_cart_add_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_cart_add_inc"
    ;;
    "dwd_trade_cart_full" )
        hive -e "$dwd_trade_cart_full"
    ;;
    "dwd_trade_order_detail_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_order_detail_inc"
    ;;
    "dwd_trade_order_refund_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_order_refund_inc"
    ;;
    "dwd_trade_pay_detail_suc_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_pay_detail_suc_inc"
    ;;
    "dwd_trade_refund_pay_suc_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_refund_pay_suc_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_action_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_action_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_display_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_display_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_error_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_error_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_page_view_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_page_view_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_start_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_start_inc"
    ;;
    "dwd_user_login_inc" )
        hive -e "$dwd_user_login_inc"
    ;;
    "dwd_user_register_inc" )
        hive -e "$dwd_user_register_inc"
    ;;
    "all" )
        hive -e "$dwd_interaction_comment_inc$dwd_interaction_favor_add_inc$dwd_tool_coupon_get_inc$dwd_tool_coupon_order_inc$dwd_tool_coupon_pay_inc$dwd_trade_cancel_detail_inc$dwd_trade_cart_add_inc$dwd_trade_cart_full$dwd_trade_order_detail_inc$dwd_trade_order_refund_inc$dwd_trade_pay_detail_suc_inc$dwd_trade_refund_pay_suc_inc$dwd_traffic_action_inc$dwd_traffic_display_inc$dwd_traffic_error_inc$dwd_traffic_page_view_inc$dwd_traffic_start_inc$dwd_user_login_inc$dwd_user_register_inc"
esac

七、每日装载脚本

#!/bin/bash

APP=gmall
# 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天
if [ -n "$2" ] ;then
    do_date=$2
else 
    do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi

dwd_interaction_comment_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_interaction_comment_inc partition(dt='$do_date')
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    order_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    appraise,
    dic_name
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.sku_id,
        data.order_id,
        data.create_time,
        data.appraise
    from ${APP}.ods_comment_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='insert'
)ci
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='12'
)dic
on ci.appraise=dic.dic_code;
"
dwd_interaction_favor_add_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_interaction_favor_add_inc partition(dt='$do_date')
select
    data.id,
    data.user_id,
    data.sku_id,
    date_format(data.create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.create_time
from ${APP}.ods_favor_info_inc
where dt='$do_date'
and type = 'insert';
"

dwd_tool_coupon_get_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_tool_coupon_get_inc partition (dt='$do_date')
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    date_format(data.get_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.get_time
from ${APP}.ods_coupon_use_inc
where dt='$do_date'
and type='insert';
"
dwd_tool_coupon_order_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_tool_coupon_order_inc partition(dt='$do_date')
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.using_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.using_time
from ${APP}.ods_coupon_use_inc
where dt='$do_date'
and type='update'
and array_contains(map_keys(old),'using_time');
"
dwd_tool_coupon_pay_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_tool_coupon_pay_inc partition(dt='$do_date')
select
    data.id,
    data.coupon_id,
    data.user_id,
    data.order_id,
    date_format(data.used_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    data.used_time
from ${APP}.ods_coupon_use_inc
where dt='$do_date'
and type='update'
and array_contains(map_keys(old),'used_time');
"
dwd_trade_cancel_detail_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_cancel_detail_inc partition (dt='$do_date')
select
    od.id,
    order_id,
    user_id,
    sku_id,
    province_id,
    activity_id,
    activity_rule_id,
    coupon_id,
    date_format(canel_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    canel_time,
    source_id,
    source_type,
    dic_name,
    sku_num,
    split_original_amount,
    split_activity_amount,
    split_coupon_amount,
    split_total_amount
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num,
        data.sku_num * data.order_price split_original_amount,
        data.split_total_amount,
        data.split_activity_amount,
        data.split_coupon_amount
    from ${APP}.ods_order_detail_inc
    where (dt='$do_date' or dt=date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type= 'bootstrap-insert')
) od
join
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.province_id,
        data.operate_time canel_time
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'update'
    and data.order_status='1003'
    and array_contains(map_keys(old),'order_status')
) oi
on order_id = oi.id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.activity_id,
        data.activity_rule_id
    from ${APP}.ods_order_detail_activity_inc
    where (dt='$do_date' or dt=date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type= 'bootstrap-insert')
) act
on od.id = act.order_detail_id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.coupon_id
    from ${APP}.ods_order_detail_coupon_inc
    where (dt='$do_date' or dt=date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type= 'bootstrap-insert')
) cou
on od.id = cou.order_detail_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)dic
on od.source_type=dic.dic_code;
"

dwd_trade_cart_add_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_cart_add_inc partition(dt='$do_date')
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    date_id,
    create_time,
    source_id,
    source_type_code,
    source_type_name,
    sku_num
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.sku_id,
        date_format(from_utc_timestamp(ts*1000,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
        date_format(from_utc_timestamp(ts*1000,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') create_time,
        data.source_id,
        data.source_type source_type_code,
        if(type='insert',data.sku_num,data.sku_num-old['sku_num']) sku_num
    from ${APP}.ods_cart_info_inc
    where dt='$do_date'
    and (type='insert'
    or(type='update' and old['sku_num'] is not null and data.sku_num>cast(old['sku_num'] as int)))
)cart
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name source_type_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)dic
on cart.source_type_code=dic.dic_code;
"
dwd_trade_cart_full="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_cart_full partition(dt='$do_date')
select
    id,
    user_id,
    sku_id,
    sku_name,
    sku_num
from ${APP}.ods_cart_info_full
where dt='$do_date'
and is_ordered='0';
"
dwd_trade_order_detail_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_order_detail_inc partition (dt='$do_date')
select
    od.id,
    order_id,
    user_id,
    sku_id,
    province_id,
    activity_id,
    activity_rule_id,
    coupon_id,
    date_id,
    create_time,
    source_id,
    source_type,
    dic_name,
    sku_num,
    split_original_amount,
    split_activity_amount,
    split_coupon_amount,
    split_total_amount
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        date_format(data.create_time, 'yyyy-MM-dd') date_id,
        data.create_time,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num,
        data.sku_num * data.order_price split_original_amount,
        data.split_total_amount,
        data.split_activity_amount,
        data.split_coupon_amount
    from ${APP}.ods_order_detail_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'insert'
) od
left join
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'insert'
) oi
on od.order_id = oi.id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.activity_id,
        data.activity_rule_id
    from ${APP}.ods_order_detail_activity_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'insert'
) act
on od.id = act.order_detail_id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.coupon_id
    from ${APP}.ods_order_detail_coupon_inc
    where dt = '$do_date'
    and type = 'insert'
) cou
on od.id = cou.order_detail_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)dic
on od.source_type=dic.dic_code;
"
dwd_trade_order_refund_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_order_refund_inc partition(dt='$do_date')
select
    ri.id,
    user_id,
    order_id,
    sku_id,
    province_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    refund_type,
    type_dic.dic_name,
    refund_reason_type,
    reason_dic.dic_name,
    refund_reason_txt,
    refund_num,
    refund_amount
from
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.refund_type,
        data.refund_num,
        data.refund_amount,
        data.refund_reason_type,
        data.refund_reason_txt,
        data.create_time
    from ${APP}.ods_order_refund_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='insert'
)ri
left join
(
    select
        data.id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='update'
    and data.order_status='1005'
    and array_contains(map_keys(old),'order_status')
)oi
on ri.order_id=oi.id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code = '15'
)type_dic
on ri.refund_type=type_dic.dic_code
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code = '13'
)reason_dic
on ri.refund_reason_type=reason_dic.dic_code;
"

dwd_trade_pay_detail_suc_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_pay_detail_suc_inc partition (dt='$do_date')
select
    od.id,
    od.order_id,
    user_id,
    sku_id,
    province_id,
    activity_id,
    activity_rule_id,
    coupon_id,
    payment_type,
    pay_dic.dic_name,
    date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    callback_time,
    source_id,
    source_type,
    src_dic.dic_name,
    sku_num,
    split_original_amount,
    split_activity_amount,
    split_coupon_amount,
    split_total_amount
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.source_id,
        data.source_type,
        data.sku_num,
        data.sku_num * data.order_price split_original_amount,
        data.split_total_amount,
        data.split_activity_amount,
        data.split_coupon_amount
    from ${APP}.ods_order_detail_inc
    where (dt = '$do_date' or dt = date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type = 'bootstrap-insert')
) od
join
(
    select
        data.user_id,
        data.order_id,
        data.payment_type,
        data.callback_time
    from ${APP}.ods_payment_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='update'
    and array_contains(map_keys(old),'payment_status')
    and data.payment_status='1602'
) pi
on od.order_id=pi.order_id
left join
(
    select
        data.id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where (dt = '$do_date' or dt = date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type = 'bootstrap-insert')
) oi
on od.order_id = oi.id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.activity_id,
        data.activity_rule_id
    from ${APP}.ods_order_detail_activity_inc
    where (dt = '$do_date' or dt = date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type = 'bootstrap-insert')
) act
on od.id = act.order_detail_id
left join
(
    select
        data.order_detail_id,
        data.coupon_id
    from ${APP}.ods_order_detail_coupon_inc
    where (dt = '$do_date' or dt = date_add('$do_date',-1))
    and (type = 'insert' or type = 'bootstrap-insert')
) cou
on od.id = cou.order_detail_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='11'
) pay_dic
on pi.payment_type=pay_dic.dic_code
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='24'
)src_dic
on od.source_type=src_dic.dic_code;
"
dwd_trade_refund_pay_suc_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_trade_refund_pay_suc_inc partition(dt='$do_date')
select
    rp.id,
    user_id,
    rp.order_id,
    rp.sku_id,
    province_id,
    payment_type,
    dic_name,
    date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    callback_time,
    refund_num,
    total_amount
from
(
    select
        data.id,
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.payment_type,
        data.callback_time,
        data.total_amount
    from ${APP}.ods_refund_payment_inc
    where dt='$do_date'
    and type = 'update'
    and array_contains(map_keys(old),'refund_status')
    and data.refund_status='1602'
)rp
left join
(
    select
        data.id,
        data.user_id,
        data.province_id
    from ${APP}.ods_order_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='update'
    and data.order_status='1006'
    and array_contains(map_keys(old),'order_status')
)oi
on rp.order_id=oi.id
left join
(
    select
        data.order_id,
        data.sku_id,
        data.refund_num
    from ${APP}.ods_order_refund_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='update'
    and data.refund_status='0705'
    and array_contains(map_keys(old),'refund_status')
)ri
on rp.order_id=ri.order_id
and rp.sku_id=ri.sku_id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ${APP}.ods_base_dic_full
    where dt='$do_date'
    and parent_code='11'
)dic
on rp.payment_type=dic.dic_code;
"
dwd_traffic_action_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_action_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    during_time,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    action_id,
    action_item,
    action_item_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') action_time
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        action.action_id,
        action.item action_item,
        action.item_type action_item_type,
        action.ts
    from ${APP}.ods_log_inc lateral view explode(actions) tmp as action
    where dt='$do_date'
    and actions is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_traffic_display_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_display_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    during_time,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') display_time,
    display_type,
    display_item,
    display_item_type,
    display_order,
    display_pos_id
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        display.display_type,
        display.item display_item,
        display.item_type display_item_type,
        display.\`order\` display_order,
        display.pos_id display_pos_id,
        ts
    from ${APP}.ods_log_inc lateral view explode(displays) tmp as display
    where dt='$do_date'
    and displays is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_traffic_error_inc="
set hive.cbo.enable=false;
set hive.execution.engine=mr;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_error_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    entry,
    loading_time,
    open_ad_id,
    open_ad_ms,
    open_ad_skip_ms,
    actions,
    displays,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') error_time,
    error_code,
    error_msg
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        \`start\`.entry,
        \`start\`.loading_time,
        \`start\`.open_ad_id,
        \`start\`.open_ad_ms,
        \`start\`.open_ad_skip_ms,
        actions,
        displays,
        err.error_code,
        err.msg error_msg,
        ts
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and err is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
set hive.execution.engine=spark;
"
dwd_traffic_page_view_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_page_view_inc partition (dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    page_item,
    page_item_type,
    last_page_id,
    page_id,
    source_type,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') view_time,
    concat(mid_id,'-',last_value(session_start_point,true) over (partition by mid_id order by ts)) session_id,
    during_time
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        page.during_time,
        page.item page_item,
        page.item_type page_item_type,
        page.last_page_id,
        page.page_id,
        page.source_type,
        ts,
        if(page.last_page_id is null,ts,null) session_start_point
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and page is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_traffic_start_inc="
set hive.cbo.enable=false;
insert overwrite table ${APP}.dwd_traffic_start_inc partition(dt='$do_date')
select
    province_id,
    brand,
    channel,
    is_new,
    model,
    mid_id,
    operate_system,
    user_id,
    version_code,
    entry,
    open_ad_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') action_time,
    loading_time,
    open_ad_ms,
    open_ad_skip_ms
from
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.is_new,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code,
        \`start\`.entry,
        \`start\`.loading_time,
        \`start\`.open_ad_id,
        \`start\`.open_ad_ms,
        \`start\`.open_ad_skip_ms,
        ts
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and \`start\` is not null
)log
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
dwd_user_login_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_user_login_inc partition(dt='$do_date')
select
    user_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd') date_id,
    date_format(from_utc_timestamp(ts,'GMT+8'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') login_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system
from
(
    select
        user_id,
        channel,
        area_code,
        version_code,
        mid_id,
        brand,
        model,
        operate_system,
        ts
    from
    (
        select
            user_id,
            channel,
            area_code,
            version_code,
            mid_id,
            brand,
            model,
            operate_system,
            ts,
            row_number() over (partition by session_id order by ts) rn
        from
        (
            select
                user_id,
                channel,
                area_code,
                version_code,
                mid_id,
                brand,
                model,
                operate_system,
                ts,
                concat(mid_id,'-',last_value(session_start_point,true) over(partition by mid_id order by ts)) session_id
            from
            (
                select
                    common.uid user_id,
                    common.ch channel,
                    common.ar area_code,
                    common.vc version_code,
                    common.mid mid_id,
                    common.ba brand,
                    common.md model,
                    common.os operate_system,
                    ts,
                    if(page.last_page_id is null,ts,null) session_start_point
                from ${APP}.ods_log_inc
                where dt='$do_date'
                and page is not null
            )t1
        )t2
        where user_id is not null
    )t3
    where rn=1
)t4
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on t4.area_code=bp.area_code;
"
dwd_user_register_inc="
insert overwrite table ${APP}.dwd_user_register_inc partition(dt='$do_date')
select
    ui.user_id,
    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') date_id,
    create_time,
    channel,
    province_id,
    version_code,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system
from
(
    select
        data.id user_id,
        data.create_time
    from ${APP}.ods_user_info_inc
    where dt='$do_date'
    and type='insert'
)ui
left join
(
    select
        common.ar area_code,
        common.ba brand,
        common.ch channel,
        common.md model,
        common.mid mid_id,
        common.os operate_system,
        common.uid user_id,
        common.vc version_code
    from ${APP}.ods_log_inc
    where dt='$do_date'
    and page.page_id='register'
    and common.uid is not null
)log
on ui.user_id=log.user_id
left join
(
    select
        id province_id,
        area_code
    from ${APP}.ods_base_province_full
    where dt='$do_date'
)bp
on log.area_code=bp.area_code;
"
case $1 in
    "dwd_interaction_comment_inc" )
        hive -e "$dwd_interaction_comment_inc"
    ;;
    "dwd_interaction_favor_add_inc" )
        hive -e "$dwd_interaction_favor_add_inc"
    ;;
    "dwd_tool_coupon_get_inc" )
        hive -e "$dwd_tool_coupon_get_inc"
    ;;
    "dwd_tool_coupon_order_inc" )
        hive -e "$dwd_tool_coupon_order_inc"
    ;;
    "dwd_tool_coupon_pay_inc" )
        hive -e "$dwd_tool_coupon_pay_inc"
    ;;
    "dwd_trade_cancel_detail_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_cancel_detail_inc"
    ;;
    "dwd_trade_cart_add_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_cart_add_inc"
    ;;
    "dwd_trade_cart_full" )
        hive -e "$dwd_trade_cart_full"
    ;;
    "dwd_trade_order_detail_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_order_detail_inc"
    ;;
    "dwd_trade_order_refund_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_order_refund_inc"
    ;;
    "dwd_trade_pay_detail_suc_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_pay_detail_suc_inc"
    ;;
    "dwd_trade_refund_pay_suc_inc" )
        hive -e "$dwd_trade_refund_pay_suc_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_action_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_action_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_display_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_display_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_error_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_error_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_page_view_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_page_view_inc"
    ;;
    "dwd_traffic_start_inc" )
        hive -e "$dwd_traffic_start_inc"
    ;;
    "dwd_user_login_inc" )
        hive -e "$dwd_user_login_inc"
    ;;
    "dwd_user_register_inc" )
        hive -e "$dwd_user_register_inc"
    ;;
    "all" )
        hive -e "$dwd_interaction_comment_inc$dwd_interaction_favor_add_inc$dwd_tool_coupon_get_inc$dwd_tool_coupon_order_inc$dwd_tool_coupon_pay_inc$dwd_trade_cancel_detail_inc$dwd_trade_cart_add_inc$dwd_trade_cart_full$dwd_trade_order_detail_inc$dwd_trade_order_refund_inc$dwd_trade_pay_detail_suc_inc$dwd_trade_refund_pay_suc_inc$dwd_traffic_action_inc$dwd_traffic_display_inc$dwd_traffic_error_inc$dwd_traffic_page_view_inc$dwd_traffic_start_inc$dwd_user_login_inc$dwd_user_register_inc"
esac

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/373321.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

基于nodejs+vue的果蔬商城在线销售系统vscode

基于nodejs+vue的果蔬商城在线销售系统vscode

水果蔬菜在线销售借助于当今盛行互联网技术&#xff0c;为消费者和供应商提供了一个更加方便的交易平台&#xff0c;使消费者足不出户就可以选购所需商品&#xff0c;省下许多时间和精力。商家通过该销售系统可以快速了解市场行情&#xff0c;更好地适应市场需求&#xff0c;扩…
阅读更多...
【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - 找到它（2023.Q1）

【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - 找到它（2023.Q1）

最近更新的博客 【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - 去重求和（2023.Q1） 文章目录 最近更新的博客使用说明找到它题目输入输出示例一输入输出示例二输入输出说明Code使用说明 参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。 华为 OD …
阅读更多...
工具篇（四）基于WPS的数据处理和分析

工具篇（四）基于WPS的数据处理和分析

作者的话 大家好&#xff0c;我是一名练习时长两年半的数据分析师&#xff0c;今天想和大家分享一下我在使用WPS进行数据操作时的经验。 在日常工作中&#xff0c;数据处理是我们最常用到的功能之一。而在处理数据时&#xff0c;一个强大的工具是至关重要的。我个人非常喜欢使…
阅读更多...
Clickhouse学习:MergeTree

Clickhouse学习:MergeTree

MergeTree一、MergeTree逻辑存储结构二、MergeTree物理存储结构三、总结一、MergeTree逻辑存储结构 如上图所示,在排序键(CountrID、Date)上做索引,数据会按照这两个字段先后排序ClickHouse是稀疏索引,每隔8192行做一个索引,如(a,1),(a,2),比如想查a,要读取[0,3)之间的内容,稀疏…
阅读更多...
2023年三月份图形化四级打卡试题

2023年三月份图形化四级打卡试题

活动时间 从2023年3月1日至3月21日&#xff0c;每天一道编程题。 本次打卡的规则如下&#xff1a; 小朋友每天利用10~15分钟做一道编程题&#xff0c;遇到问题就来群内讨论&#xff0c;我来给大家答疑。 小朋友做完题目后&#xff0c;截图到朋友圈打卡并把打卡的截图发到活动群…
阅读更多...
网络原理之初识

网络原理之初识

目录 一. 网络互连 1. 局域网 2. 广域网 二. 网络通信基础 1. IP 地址 2. 端口号 3. 网络协议 4. 协议分层 5. TCP/IP 五层网络模型 &#xff08;简述&#xff09; 6. 网络数据传输的基本流程 一. 网络互连 随着时代的发展&#xff0c;越来越需要计算机之间互相通信&am…
阅读更多...
【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - IPv4 地址转换成整数（2023.Q1）

【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - IPv4 地址转换成整数（2023.Q1）

最近更新的博客 【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - 去重求和（2023.Q1） 文章目录 最近更新的博客使用说明IPv4 地址转换成整数题目输入输出示例一输入输出说明示例一输入输出说明Code使用说明 参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，
阅读更多...
使用Phpstorm进行项目管理

使用Phpstorm进行项目管理

对于项目管理我们还是使用传统的终端命令行&#xff08;命令行很重要是基础中的基础&#xff09;么 &#xff1f; 不现在我们要通过工具提高我们的效率&#xff0c;作为一名合格的程序猿下班提交代码是我们的基操&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01;但是经过一天…
阅读更多...
ctf pwn基础-4

ctf pwn基础-4

今天是学pwn的第四天&#xff0c;去接触了pwn的整数溢出。 目录 基础 实例讲解 实例讲解2 基础 关于整数溢出&#xff0c;这里以int为例&#xff0c;因为我php之前搞的比较多&#xff0c;以为这个int也是想php一样是64&#xff0c;最大值是9开头的那个&#xff0c;闹了不少笑…
阅读更多...
关于程序员中年危机的一个真实案例

关于程序员中年危机的一个真实案例

​ 关于中年危机&#xff0c;网上已经有了各种各样的解读。但是&#xff0c;这两天一个学员跟我简单几句聊天&#xff0c;却触发了对于中年危机的另一种思考。如果你曾经也有点迷茫&#xff0c;或许你可以稍微花几分钟看下这个故事。 一、无奈的故事 ​ 39岁还出来面试&#x…
阅读更多...
论文阅读：NeRF Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

论文阅读：NeRF Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

论文阅读–NeRF Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 这是 2020 ECCV 的一篇文章&#xff0c;记得好像还获得了最佳论文奖的提名&#xff0c;这篇文章相当于将自由视点生成这个方向开辟出了一个新的解决思路。 文章的作者们提出了一种可以对复…
阅读更多...
数据结构与算法——1.数据结构概述

数据结构与算法——1.数据结构概述

从这篇文章开始&#xff0c;我们来讲一下数据结构与算法的相关内容 1.数据结构概述 什么是数据结构&#xff1f; 官方解释&#xff1a; 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象&#xff0c;以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。 大白话&#xff1…
阅读更多...
nodejs+vue+elementui,毕业生导师双选系统 vscode双向选择

nodejs+vue+elementui,毕业生导师双选系统 vscode双向选择

为了直观显示系统的功能&#xff0c;运用用例图这样的工具显示分析的结果。分析的导师功能如下。导师管理导师选择信息&#xff0c;管理项目&#xff0c;管理项目提交并对学员提交的项目进行指导。 为了直观显示系统的功能&#xff0c;运用用例图这样的工具显示分析的结果。分析…
阅读更多...
XpdfViewer ActiveX 4.0.3 Retail

XpdfViewer ActiveX 4.0.3 Retail

XpdfViewer 库/ActiveX 控件提供了一个用于 Windows 应用程序的 PDF 文件查看器组件。XpdfViewer 使任何 Windows 开发人员都可以将 PDF 查看功能添加到他们的应用程序中。它为开发人员提供了对 PDF 查看器的完全控制——XpdfViewer 适合您的GUI。 XpdfViewer 功能包括&#xf…
阅读更多...
Elasticsearch：索引数据是如何完成的

Elasticsearch：索引数据是如何完成的

在我在之前的文章 “Elasticsearch&#xff1a;彻底理解 Elasticsearch 数据操作” 文章中&#xff0c;我详细地描述了如何索引数据到 Elasticsearch 中。在今天的文章中&#xff0c;我想更进一步来描述这个流程。 Elasticsearch 是一个非常强大和灵活的分布式数据系统&#x…
阅读更多...
layui框架学习（10：时间线）

layui框架学习（10：时间线）

时间线&#xff0c;英文timeline&#xff0c;也叫时光轴、时间轴&#xff0c;是指以时间为记录方式的一种网络布局形式&#xff0c;其形式之一为下图所示&#xff08;示例图来自参考文献5&#xff09;。   Layui官网教程中的更新日志页面也用了时间线样式&#xff0c;如下图…
阅读更多...
【经典蓝牙】 蓝牙HFP层协议分析

【经典蓝牙】 蓝牙HFP层协议分析

HFP 概述 HFP概念介绍 HFP(Hands-Free Profile)&#xff0c; 是蓝牙免提协议&#xff0c; 可以让蓝牙设备对对端蓝牙设备的通话进行控制&#xff0c;例如蓝牙耳机控制手机通话的接听、 挂断、 拒接、 语音拨号等。HFP中蓝牙两端的数据交互是通过定义好的AT指令来通讯的。 &am…
阅读更多...
C语言指针易错点—字符数组与字符指针

C语言指针易错点—字符数组与字符指针

C语言指针易错点—字符数组与字符指针字符数组与字符指针的区别字符数组与字符指针的区别举例字符指针必须先赋值&#xff0c;后引用字符数组与字符指针的区别 因为字符数组与字符指针都可以表示字符串&#xff0c;但他们不是等价的。下面就来讲讲他们的区别。 char sa[ ] &…
阅读更多...
信号类型（雷达）——脉冲雷达（三）

信号类型（雷达）——脉冲雷达（三）

系列文章目录 《信号类型&#xff08;雷达通信&#xff09;》 《信号类型&#xff08;雷达&#xff09;——雷达波形认识&#xff08;一&#xff09;》 《信号类型&#xff08;雷达&#xff09;——连续波雷达&#xff08;二&#xff09;》 文章目录 前言 一、相参雷达 1…
阅读更多...
第一章 计算机视觉概述

第一章 计算机视觉概述

《计算机视觉开发实战 基于Python》 朱文伟,李建英 著 1.1 图像的基本概念 图像和图形 图像是输入设备捕捉的实际画面产生的数字图像&#xff0c;由像素点构成的位图。图形是用数学规则产生的或具有一定规则的团&#xff0c;由外部轮廓线条构成的矢量图&#xff0c;往往用一组…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023