5. 意向用户主题看板_全量流程

5.1 需求分析

主要分析什么内容:
    1) 每一个需求涉及到那些维度, 那些直白
    2) 每一个需求涉及到那些表, 表的字段
    3) 找出需要进行清洗 转换的操作
    4) 如果表涉及到多表, 需要找到表与表关联条件 

• 需求一: 计期内，新增意向客户（包含自己录入的意向客户）总数。

涉及维度:
    时间维度: 年 月  天 小时
    新老维度
    线上线下
涉及指标:
    意向量

涉及到表:
    customer_relationship (客户意向表)  (事实表)

涉及到字段:
    时间维度: create_date_time
        此处有转换操作: 将时间转换为yearinfo, monthinfo, dayinfo, hourinfo
    新老维度:  ?
    线上线下:  ?
    指标字段: customer_id 
        计算方案: 先去重在统计
        说明: 无法在DWM层进行提前聚合

• 需求二: 统计指定时间段内，新增的意向客户，所在城市区域人数热力图。

涉及维度:
    时间维度: 年 月 天 小时
    新老维度:
    地区维度:
    线上线下
涉及指标:
    意向量

涉及表:
    customer (客户表) (维度表)
    customer_relationship(客户意向表) (事实表)

涉及字段:
    时间维度: 客户意向表.create_date_time
    地区维度: 客户表.area
    指标字段: 客户意向表.customer_id
表与表关联条件:
    客户意向表.customer_id = 客户表.id

• 需求三: 统计指定时间段内，新增的意向客户中，意向学科人数排行榜。学科名称要关联查询出来。

涉及维度:
    时间维度: 年  月  天 小时
    新老维度:
    学科维度:
     线上线下:
涉及指标:
    意向量

涉及表: 
     customer_clue(客户线索表) (维度表)
     customer_relationship(客户意向表)  (事实表)
     itcast_subject(学科表) (维度表)

涉及字段: 
    时间维度: 
        客户意向表.create_date_time
    新老维度: 
        客户线索表.clue_state
            说明: 当字段的值为 'VALID_NEW_CLUES' 为新用户
                    暂定: 其他的值都是老用户
            此处有转换: 将clue_state转换为clue_state_stat, 此新字段的值只有 0(老) 和 1(新)
    线上线下维度:
        客户意向表.origin_type
            说明: 当字段的值为 'NETSERVICE' 或者 'PRESIGNUP' 表示为线上
                暂定: 其他值都为线下
            此处有转换: 将     origin_type 转换为 origin_type_stat 其中值只有 0(线下)   1(线上)
    学科维度: 
        客户意向表.itcast_subject_id
        学科.name
    指标字段: 
        客户意向表.customer_id

表与表关联条件: 
    客户意向表.itcast_subject_id = 学科表.id
    客户线索表.customer_relationship_id = 客户意向表.id

清洗操作: 
    客户线索表.deleted = false 数据保留下, 为true清洗掉
转换操作:
    将学科id为 0 或者为  null的时候, 将其转换为 -1

原则:
    1) 事实表存在的字段 要优先使用, 如果没有从维度表中查询
    2) 当维度出现二元(比如: 新 老, 线上 线下...)的维度的时候, 建议将其转换为 0 和 1来标记

• 需求四: 统计指定时间段内，新增的意向客户中，意向校区人数排行榜

涉及维度:
    时间维度: 年 月 天 小时
    新老维度:
    校区维度:
    线上线下:

涉及指标:
    意向量

涉及表:
    customer_clue(线索表)
    customer_relationship(客户意向表)
    itcast_school(校区表)
涉及字段:
    新老维度: 线索表.clue_state (需要转换) --> clue_state_stat
    线上线下: 客户意向表.origin_type(需要转换) --> origin_type_stat
    时间维度: 客户意向表.create_date_time
    校区维度: 
        客户意向表.itcast_school_id
        校区表.name
    指标字段: 
        客户意向表.customer_id

清洗操作: 
    线索表.deleted = false
表与表关系: 
    客户意向表.itcast_school_id = 校区表.id
    客户线索表.customer_relationship_id = 客户意向表.id

转换操作:
    将校区id为 0 或者为  null的时候, 将其转换为 -1

• 需求五: 统计指定时间段内，新增的意向客户中，不同来源渠道的意向客户占比。

涉及维度:
    时间维度: 年 月  天 小时
    新老维度:
    来源渠道:
    线上线下:

涉及指标:
    意向量

涉及表:
    customer_relationship(客户意向表)
    customer_clue(线索表)
涉及字段:
    新老维度: 线索表.clue_state (需要转换) --> clue_state_stat
    线上线下: 客户意向表.origin_type(需要转换) --> origin_type_stat
    时间维度: 客户意向表.create_date_time
    来源渠道: 客户意向表.origin_type
    指标字段: 
        客户意向表.customer_id
说明:
    线上线下是各个来源渠道的上卷维度
清洗操作: 
    线索表.deleted = false

表与表关联条件:
    线索表.customer_relationship_id = 客户意向表.id

• 需求六: 统计指定时间段内，新增的意向客户中，各咨询中心产生的意向客户数占比情况。

涉及维度:
    时间维度: 年 月  天 小时
    新老维度:
    各咨询中心维度:
    线上线下维度:

涉及指标:
    意向量

涉及表:
    customer_relationship(客户意向表)
    employee(员工表)
    scrm_department(部门表)
    customer_clue(线索表)
涉及字段: 
    新老维度: 线索表.clue_state (需要转换) --> clue_state_stat
    线上线下: 客户意向表.origin_type(需要转换) --> origin_type_stat
    时间维度: 客户意向表.create_date_time
    各咨询中心: 
        员工表.tdepart_id
        部门表.name
    指标字段: 
        客户意向表.customer_id

表与表的关联条件:
    客户意向表.creator = 员工表.id
    员工表.tdepart_id = 部门表.id
    线索表.customer_relationship_id = 客户意向表.id 

总结:

指标: 
    意向量

维度: 
    固有维度:
        时间维度: 年 月  天 小时
        线上线下:
        新老维度:
    产品属性维度: 
        地区维度:
        校区维度:
        学科维度;
        来源渠道:
        各咨询中心

涉及表: 
    customer_relationship(客户意向表)  (事实表)
    employee(员工表)  (维度表)
    scrm_department(部门表)  (维度表)
    customer_clue(线索表)  (维度表)
    itcast_school(校区表)  (维度表)
    itcast_subject(学科表)  (维度表)
    customer (客户表)  (维度表)

表与表关系:  
    客户意向表.creator = 员工表.id
    员工表.tdepart_id = 部门表.id
    线索表.customer_relationship_id = 客户意向表.id
    客户意向表.itcast_school_id = 校区表.id
    客户意向表.itcast_subject_id = 学科表.id
    客户意向表.customer_id = 客户表.id

涉及字段: 
    时间维度: 客户意向表.create_date_time
    线上线下: 客户意向表.origin_type --> origin_type_stat
    新老维度: 线索表.clue_state --> clue_state_stat
    地区维度: 客户表.area
    校区维度: 客户意向表.itcast_school_id 和 校区表.name
    学科维度: 客户意向表.itcast_subject_id 和 学科表.name
    来源渠道: 客户意向表.origin_type
    各咨询中心: 员工表.tdepart_id 和 部门表.name
    指标字段: 客户意向表.customer_id
    清洗字段: 线索表.deleted 

需要清洗的内容: 将删除标记为true的数据删除
    过滤出: 客户意向表.deleted = false

需要转换的内容:
    1) 日期: 客户意向表.create_date_time
        需要转换为: yearinfo  monthinfo dayinfo hourinfo
    2) 新老维度: 线索表.clue_state
        说明: 当字段的值为 'VALID_NEW_CLUES' 为新用户
                    暂定: 其他的值都是老用户
        需要转换为一个新的字段: clue_state_stat 
            此字段只有二个值: 0(老)   1(新)
    3) 线上线下: 客户意向表.origin_type
        说明: 当字段的值为 'NETSERVICE' 或者 'PRESIGNUP' 表示为线上
                暂定: 其他值都为线下
        需要转换为一个新的字段: origin_type_stat
            此字段只有二个值  0(线下)    1(线上)
    4) 校区和学科的id转换 
            需要将客户意向表中, 校区id 和 学科id 如果为 0或者 null 转换为 -1

5.2 业务数据的准备工作

• 需要在mysql中创建一个库

create database scrm default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;

• 将项目的业务数据集导入到这个库中

5.3 建模分析

• ODS层: 源数据层
  • 作用: 对接数据源, 一般和数据源保持相同粒度 (直白: 将数据源中拷贝到ODS层中)
  • 一般放置是事实表和少量的维度表

放置事实表即可:
     customer_relationship(意向表 )  -- 本次主题的事实表
     customer_clue(线索表)  -- 本次主题的维度表, 下次主题的事实表
建表操作:   
    表中字段与数据源中字段保持一致, 只需要多加一个 抽取时间的字段即可
请注意:
    意向表  和 线索表中数据存在数据变更操作,需要采用缓慢渐变维的方式来解决 

• DIM层: 数据维度层

放置维度表: 
    5张表
     customer(客户表)                  ---  维度表
     itcast_subject(学科表)            ---  维度表
     itcast_school(校区表)             ---  维度表
     employee(员工表)                  ---  维度表
     scrm_department(部门表)           ---  维度表

建表:
   与数据源保持一致的字段即可, 多加一个 抽取时间的字段

• DW层: 数据仓库层

  • DWD层: 数据明细层

    • 作用: 1) 清洗转换处理工作 2) 少量维度退化(此层不需要执行)

      需要清洗内容: 
          将标记为删除的数据进行过滤掉 

      需要转换内容:
         1) 将create_date_time 转换为 yearinfo  monthinfo dayinfo hourinfo
         2) 将origin_type 转换为 origin_type_state (用于统计线上线下)
                 转换逻辑: origin_type的值为: NETSERVICE 或者 PRESIGNUP 认为线上 其余认为线下
         3) 将clue_state 转换为 clue_state_stat (用于统计新老维度)
              转换逻辑:clue_state的值为 VALID_NEW_CLUES 为新客户  其余暂定为老客户
         4) 将校区和学科的 id字段, 如果为 0 或者 null 转换为 -1

    • 建模内容

       DWD层表的构建: 必须字段(只能是事实表中字段) + 清洗的字段 + 转换的字段+ join字段

      customer_relationship(意向表 )    ---  事实表
               时间维度: create_date_time
                 线上线下: origin_type --> origin_type_stat
                 来源渠道: origin_type
                 校区维度:  itcast_school_id
                 学科维度:  itcast_subject_id 
                 指标字段: customer_id,
                 关联条件的字段: creator,id

      表字段的组成:
         customer_id, create_date_time,origin_type,itcast_school_id,itcast_subject_id,creator,id
         deleted,origin_type_stat,yearinfo  monthinfo dayinfo hourinfo

  • DWM层: 数据中间层

  • 作用: 1) 提前聚合的操作( 由于有去重,导致无法实施) 2) 维度退化操作

    此层后期处理的时候, 需要进行七表关联的操作

    DWM层表的构建: 指标字段  + 各个表维度相关的字段

    维度: 
        固有维度:
            时间维度: 年  月  天 小时
            新老维度:
            线上线下

        产品属性维度:
            总意向量
            地区(区域)维度
            学科维度
            校区维度
            来源渠道
            各咨询中心

    DWM表的字段:
    customer_id,
    create_date_time, yearinfo  monthinfo dayinfo hourinfo
    deleted (意义不大)
    clue_state_stat(此字段需要转换)
    origin_type_stat
    area,
    itcast_subject_id,itcast_subject_name
    itcast_school_id,itcast_school_name
    origin_type
    tdepart_id,tdepart_name

• DWS层: 数据业务层

  • 作用: 细化统计各个维度的数据

    DWS层表字段构成:  统计的字段 + 各个维度的字段 + 三个用于查询的字段

    维度: 
        固有维度:
            时间维度: 年  月  天 小时
            新老维度:
            线上线下

        产品属性维度:
            总意向量
            地区(区域)维度
            学科维度
            校区维度
            来源渠道
            各咨询中心

    DWS层表字段:
       customerid_total, 
       yearinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo
       clue_state_stat,
       origin_type_stat,
       area
       itcast_subject_id,itcast_subject_name
       itcast_school_id,itcast_school_name
       origin_type
       tdepart_id,tdepart_name
       group_type
       time_type
       time_str 

• DA层: 数据应用层

  • 此层不需要

5.4 分桶表优化方案:

思考: 什么是分桶表?

    主要是用于分文件的, 在建表的时候, 指定按照那些字段执行分桶操作, 并可以设置需要分多少个桶, 当插入数据的时候, 执行MR的分区的操作, 将数据分散各个分区(hive分桶)中, 默认分发方案: hash 取模

如何构建一个分桶表呢?

create table test_buck(id int, name string)
clustered by(id) sorted by (id asc) into 6 buckets   -- 创建分桶表的SQL
row format delimited fields terminated by '\t';

如何向分桶表添加数据呢?

标准格式: 
    1) 创建一张与分桶表一样的临时表,唯一区别这个表不是一个分桶表
    2) 将数据加载到这个临时表中
    3) 通过 insert into + select 语句将数据导入到分桶表中

说明: sqoop不支持直接对分桶表导入数据

分桶表有什么作用呢?

1) 进行数据采样
    案例1: 数据质量校验工作(一般会先判断各个字段数据的结构信息是否完整)
    案例2:  在进行数据分析的时候, 一天需要编写N多条SQL, 但是每编写一条SQL后, 都需要对SQL做一个校验, 如果直接面对完整的数据集做校验, 会导致校验时间过长, 影响开发进度, 此时可以先采样出一部分数据
    案例3:  在计算一些比率值,或者 在计算相对指标的时候, 也会基于采样数据来计算相对指标
        比如: 计算当前月的销售额相对上个月 环比增长了百分之多少? 
            可以选择当前月和上个月抽取出百分之30的数据, 基于这个数据来计算
2) 提升查询的效率(单表|多表)

 

5.4.1 如何进行数据采样

• 采样函数

tablesample(bucket x out of y on column)

采样函数:
    tablesample(bucket x out of y on column)

放置位置: 紧紧放置表的后面  如果表有别名 必须放置别名的前面

说明:
    x:  从第几个桶开始进行采样
    y:  抽样比例(总桶数/y=分多少个桶)
    column: 分桶的字段, 可以省略的

注意:
   x 不能大于 y
   y 必须是表的分桶数量的倍数或者因子

案例: 
    1) 假设 A表有10个桶,  请分析, 下面的采样函数, 会将那些桶抽取出来
         tablesample(bucket 2 out of 5 on xxx)

       会抽取几个桶呢?    总桶 / y =  分桶数量    2
       抽取第几个编号的桶?  (x+y)
           2,7
    2)  假设 A表有20个桶,  请分析, 下面的采样函数, 会将那些桶抽取出来
            tablesample(bucket 4 out of 4 on xxx)

          会抽取几个桶呢?    总桶 / y =  分桶数量    5
       抽取第几个编号的桶?  (x+y)
           4,8,12,16,20

5.4.2 如何提升查询的效率

​ 对于单表效率的提升, 已经在前面讲过了, 这里不再讲解....

以下主要来讲解, 关于多表的效率的提升

思考: 当多表进行join的时候, 如何提升join效率呢?

reduce端join的流程:

 

可能出现的问题:
    1) 可能出现数据倾斜的问题
    2) 导致reduce压力较大 

• 小表和大表:

  • 采用 map join的方案

    在进行join的时候, 将小表的数据放置到每一个读取大表的mapTask的内存中, 让mapTask每读取一次大表的数据都和内存中小表的数据进行join操作, 将join上的结果输出到reduce端即可, 从而实现在map端完成join的操作

 

• 如何开启map Join
      set hive.auto.convert.join=true;  -- 是否开启map Join
      set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=512000000; -- 设置小表最大的阈值(设置block cache 缓存大小)
  
  map Join  不限制任何表

• 中型表和大表:

  • 中型表: 与小表相比 大约是小表3~10倍左右

  • 解决方案:

    • 1. 能提前过滤就提前过滤掉(一旦提前过滤后, 会导致中型表的数据量会下降, 有可能达到小表阈值)
      2. 如果join的字段值有大量的null, 可以尝试添加随机数(保证各个reduce接收数据量差不多的, 减少数据倾斜问题)
      3. 基于分桶表的: bucket map join

bucket map join的生效条件:
1） set hive.optimize.bucketmapjoin = true;  --开启bucket map join 支持
2） 一个表的bucket数是另一个表bucket数的整数倍
3） bucket列 == join列
4） 必须是应用在map join的场景中

注意：如果表不是bucket的，则只是做普通join。

• 大表和大表:

  • 解决方案:

    • 1. 能提前过滤就提前过滤掉(减少join之间的数量, 提升reduce执行效率)
    • 1. 如果join的字段值有大量的null, 可以尝试添加随机数(保证各个reduce接收数据量差不多的, 减少数据倾斜问题)
    • 1. SMB Map join (sort merge bucket map join)

实现SMB map join的条件要求: 
1） 一个表的bucket数等于另一个表bucket数(分桶数量是一致)
2） bucket列 == join列 == sort 列
3） 必须是应用在bucket map join的场景中
4) 开启相关的参数:
    -- 开启SMB map join
    set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
    set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
    --写入数据强制排序
    set hive.enforce.sorting=true;
    set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; -- 开启自动尝试SMB连接 

5.5 建模操作

• ODS层:

set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
-- 客户意向表(内部 分区 分桶表, 拉链表)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.`customer_relationship` (
  `id` int COMMENT '客户关系id',
  `create_date_time` STRING COMMENT '创建时间',
  `update_date_time` STRING COMMENT '最后更新时间',
  `deleted` int COMMENT '是否被删除（禁用）',
  `customer_id` int COMMENT '所属客户id',
  `first_id` int COMMENT '第一条客户关系id',
  `belonger` int COMMENT '归属人',
  `belonger_name` STRING COMMENT '归属人姓名',
  `initial_belonger` int COMMENT '初始归属人',
  `distribution_handler` int COMMENT '分配处理人',
  `business_scrm_department_id` int COMMENT '归属部门',
  `last_visit_time` STRING COMMENT '最后回访时间',
  `next_visit_time` STRING COMMENT '下次回访时间',
  `origin_type` STRING COMMENT '数据来源',
  `itcast_school_id` int COMMENT '校区Id',
  `itcast_subject_id` int COMMENT '学科Id',
  `intention_study_type` STRING COMMENT '意向学习方式',
  `anticipat_signup_date` STRING COMMENT '预计报名时间',
  `level` STRING COMMENT '客户级别',
  `creator` int COMMENT '创建人',
  `current_creator` int COMMENT '当前创建人：初始==创建人，当在公海拉回时为 拉回人',
  `creator_name` STRING COMMENT '创建者姓名',
  `origin_channel` STRING COMMENT '来源渠道',
  `comment` STRING COMMENT '备注',
  `first_customer_clue_id` int COMMENT '第一条线索id',
  `last_customer_clue_id` int COMMENT '最后一条线索id',
  `process_state` STRING COMMENT '处理状态',
  `process_time` STRING COMMENT '处理状态变动时间',
  `payment_state` STRING COMMENT '支付状态',
  `payment_time` STRING COMMENT '支付状态变动时间',
  `signup_state` STRING COMMENT '报名状态',
  `signup_time` STRING COMMENT '报名时间',
  `notice_state` STRING COMMENT '通知状态',
  `notice_time` STRING COMMENT '通知状态变动时间',
  `lock_state` STRING COMMENT '锁定状态',
  `lock_time` STRING COMMENT '锁定状态修改时间',
  `itcast_clazz_id` int COMMENT '所属ems班级id',
  `itcast_clazz_time` STRING COMMENT '报班时间',
  `payment_url` STRING COMMENT '付款链接',
  `payment_url_time` STRING COMMENT '支付链接生成时间',
  `ems_student_id` int COMMENT 'ems的学生id',
  `delete_reason` STRING COMMENT '删除原因',
  `deleter` int COMMENT '删除人',
  `deleter_name` STRING COMMENT '删除人姓名',
  `delete_time` STRING COMMENT '删除时间',
  `course_id` int COMMENT '课程ID',
  `course_name` STRING COMMENT '课程名称',
  `delete_comment` STRING COMMENT '删除原因说明',
  `close_state` STRING COMMENT '关闭装填',
  `close_time` STRING COMMENT '关闭状态变动时间',
  `appeal_id` int COMMENT '申诉id',
  `tenant` int COMMENT '租户',
  `total_fee` DECIMAL COMMENT '报名费总金额',
  `belonged` int COMMENT '小周期归属人',
  `belonged_time` STRING COMMENT '归属时间',
  `belonger_time` STRING COMMENT '归属时间',
  `transfer` int COMMENT '转移人',
  `transfer_time` STRING COMMENT '转移时间',
  `follow_type` int COMMENT '分配类型，0-自动分配，1-手动分配，2-自动转移，3-手动单个转移，4-手动批量转移，5-公海领取',
  `transfer_bxg_oa_account` STRING COMMENT '转移到博学谷归属人OA账号',
  `transfer_bxg_belonger_name` STRING COMMENT '转移到博学谷归属人OA姓名',
  `end_time` STRING COMMENT '有效截止时间')
comment '客户关系表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
clustered by(id) sorted by(id) into 10 buckets
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

-- 客户线索表: (内部分区分桶表, 拉链表)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.customer_clue (
  id int COMMENT 'customer_clue_id',
  create_date_time STRING COMMENT '创建时间',
  update_date_time STRING COMMENT '最后更新时间',
  deleted STRING COMMENT '是否被删除（禁用）',
  customer_id int COMMENT '客户id',
  customer_relationship_id int COMMENT '客户关系id',
  session_id STRING COMMENT '七陌会话id',
  sid STRING COMMENT '访客id',
  status STRING COMMENT '状态（undeal待领取 deal 已领取 finish 已关闭 changePeer 已流转）',
  users STRING COMMENT '所属坐席',
  create_time STRING COMMENT '七陌创建时间',
  platform STRING COMMENT '平台来源 （pc-网站咨询|wap-wap咨询|sdk-app咨询|weixin-微信咨询）',
  s_name STRING COMMENT '用户名称',
  seo_source STRING COMMENT '搜索来源',
  seo_keywords STRING COMMENT '关键字',
  ip STRING COMMENT 'IP地址',
  referrer STRING COMMENT '上级来源页面',
  from_url STRING COMMENT '会话来源页面',
  landing_page_url STRING COMMENT '访客着陆页面',
  url_title STRING COMMENT '咨询页面title',
  to_peer STRING COMMENT '所属技能组',
  manual_time STRING COMMENT '人工开始时间',
  begin_time STRING COMMENT '坐席领取时间 ',
  reply_msg_count int COMMENT '客服回复消息数',
  total_msg_count int COMMENT '消息总数',
  msg_count int COMMENT '客户发送消息数',
  comment STRING COMMENT '备注',
  finish_reason STRING COMMENT '结束类型',
  finish_user STRING COMMENT '结束坐席',
  end_time STRING COMMENT '会话结束时间',
  platform_description STRING COMMENT '客户平台信息',
  browser_name STRING COMMENT '浏览器名称',
  os_info STRING COMMENT '系统名称',
  area STRING COMMENT '区域',
  country STRING COMMENT '所在国家',
  province STRING COMMENT '省',
  city STRING COMMENT '城市',
  creator int COMMENT '创建人',
  name STRING COMMENT '客户姓名',
  idcard STRING COMMENT '身份证号',
  phone STRING COMMENT '手机号',
  itcast_school_id int COMMENT '校区Id',
  itcast_school STRING COMMENT '校区',
  itcast_subject_id int COMMENT '学科Id',
  itcast_subject STRING COMMENT '学科',
  wechat STRING COMMENT '微信',
  qq STRING COMMENT 'qq号',
  email STRING COMMENT '邮箱',
  gender STRING COMMENT '性别',
  level STRING COMMENT '客户级别',
  origin_type STRING COMMENT '数据来源渠道',
  information_way STRING COMMENT '资讯方式',
  working_years STRING COMMENT '开始工作时间',
  technical_directions STRING COMMENT '技术方向',
  customer_state STRING COMMENT '当前客户状态',
  valid STRING COMMENT '该线索是否是网资有效线索',
  anticipat_signup_date STRING COMMENT '预计报名时间',
  clue_state STRING COMMENT '线索状态',
  scrm_department_id int COMMENT 'SCRM内部部门id',
  superior_url STRING COMMENT '诸葛获取上级页面URL',
  superior_source STRING COMMENT '诸葛获取上级页面URL标题',
  landing_url STRING COMMENT '诸葛获取着陆页面URL',
  landing_source STRING COMMENT '诸葛获取着陆页面URL来源',
  info_url STRING COMMENT '诸葛获取留咨页URL',
  info_source STRING COMMENT '诸葛获取留咨页URL标题',
  origin_channel STRING COMMENT '投放渠道',
  course_id int COMMENT '课程编号',
  course_name STRING COMMENT '课程名称',
  zhuge_session_id STRING COMMENT 'zhuge会话id',
  is_repeat int COMMENT '是否重复线索(手机号维度) 0:正常 1：重复',
  tenant int COMMENT '租户id',
  activity_id STRING COMMENT '活动id',
  activity_name STRING COMMENT '活动名称',
  follow_type int COMMENT '分配类型，0-自动分配，1-手动分配，2-自动转移，3-手动单个转移，4-手动批量转移，5-公海领取',
  shunt_mode_id int COMMENT '匹配到的技能组id',
  shunt_employee_group_id int COMMENT '所属分流员工组',
  ends_time STRING COMMENT '有效时间')
comment '客户关系表'
PARTITIONED BY(starts_time STRING)
clustered by(customer_relationship_id) sorted by(customer_relationship_id) into 10 buckets
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

• DIM层:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS itcast_dimen;
-- 客户表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dimen.`customer` (
  `id` int COMMENT 'key id',
  `customer_relationship_id` int COMMENT '当前意向id',
  `create_date_time` STRING COMMENT '创建时间',
  `update_date_time` STRING COMMENT '最后更新时间',
  `deleted` int  COMMENT '是否被删除（禁用）',
  `name` STRING COMMENT '姓名',
  `idcard` STRING  COMMENT '身份证号',
  `birth_year` int COMMENT '出生年份',
  `gender` STRING COMMENT '性别',
  `phone` STRING COMMENT '手机号',
  `wechat` STRING COMMENT '微信',
  `qq` STRING COMMENT 'qq号',
  `email` STRING COMMENT '邮箱',
  `area` STRING COMMENT '所在区域',
  `leave_school_date` date COMMENT '离校时间',
  `graduation_date` date COMMENT '毕业时间',
  `bxg_student_id` STRING COMMENT '博学谷学员ID，可能未关联到，不存在',
  `creator` int COMMENT '创建人ID',
  `origin_type` STRING COMMENT '数据来源',
  `origin_channel` STRING COMMENT '来源渠道',
  `tenant` int,
  `md_id` int COMMENT '中台id')
comment '客户表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

-- 学科表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dimen.`itcast_subject` (
  `id` int COMMENT '自增主键',
  `create_date_time` timestamp COMMENT '创建时间',
  `update_date_time` timestamp COMMENT '最后更新时间',
  `deleted` STRING COMMENT '是否被删除（禁用）',
  `name` STRING COMMENT '学科名称',
  `code` STRING COMMENT '学科编码',
  `tenant` int COMMENT '租户')
comment '学科字典表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

-- 校区表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dimen.`itcast_school` (
  `id` int COMMENT '自增主键',
  `create_date_time` timestamp COMMENT '创建时间',
  `update_date_time` timestamp  COMMENT '最后更新时间',
  `deleted` STRING COMMENT '是否被删除（禁用）',
  `name` STRING COMMENT '校区名称',
  `code` STRING COMMENT '校区标识',
  `tenant` int COMMENT '租户')
comment '校区字典表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

-- 员工表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dimen.employee (
  id int COMMENT '员工id',
  email STRING COMMENT '公司邮箱，OA登录账号',
  real_name STRING COMMENT '员工的真实姓名',
  phone STRING COMMENT '手机号，目前还没有使用；隐私问题OA接口没有提供这个属性，',
  department_id STRING COMMENT 'OA中的部门编号，有负值',
  department_name STRING COMMENT 'OA中的部门名',
  remote_login STRING COMMENT '员工是否可以远程登录',
  job_number STRING COMMENT '员工工号',
  cross_school STRING COMMENT '是否有跨校区权限',
  last_login_date STRING COMMENT '最后登录日期',
  creator int COMMENT '创建人',
  create_date_time STRING COMMENT '创建时间',
  update_date_time STRING COMMENT '最后更新时间',
  deleted STRING COMMENT '是否被删除（禁用）',
  scrm_department_id int COMMENT 'SCRM内部部门id',
  leave_office STRING COMMENT '离职状态',
  leave_office_time STRING COMMENT '离职时间',
  reinstated_time STRING COMMENT '复职时间',
  superior_leaders_id int COMMENT '上级领导ID',
  tdepart_id int COMMENT '直属部门',
  tenant int COMMENT '租户',
  ems_user_name STRING COMMENT 'ems用户名称'
)
comment '员工表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

-- 部门表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dimen.`scrm_department` (
  `id` int COMMENT '部门id',
  `name` STRING COMMENT '部门名称',
  `parent_id` int COMMENT '父部门id',
  `create_date_time` STRING COMMENT '创建时间',
  `update_date_time` STRING COMMENT '更新时间',
  `deleted` STRING COMMENT '删除标志',
  `id_path` STRING COMMENT '编码全路径',
  `tdepart_code` int COMMENT '直属部门',
  `creator` STRING COMMENT '创建者',
  `depart_level` int COMMENT '部门层级',
  `depart_sign` int COMMENT '部门标志，暂时默认1',
  `depart_line` int COMMENT '业务线，存储业务线编码',
  `depart_sort` int COMMENT '排序字段',
  `disable_flag` int COMMENT '禁用标志',
  `tenant` int COMMENT '租户')
comment 'scrm部门表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

• DWD层

CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dwd.`itcast_intention_dwd` (
  `rid` int COMMENT 'id',
  `customer_id` STRING COMMENT '客户id',
  `create_date_time` STRING COMMENT '创建时间',
  `itcast_school_id` STRING COMMENT '校区id',
  `deleted` STRING COMMENT '是否被删除',
  `origin_type` STRING COMMENT '来源渠道',
  `itcast_subject_id` STRING COMMENT '学科id',
  `creator` int COMMENT '创建人',
  `hourinfo` STRING COMMENT '小时信息',
  `origin_type_stat` STRING COMMENT '数据来源:0.线下；1.线上'
)
comment '客户意向dwd表'
PARTITIONED BY(yearinfo STRING,monthinfo STRING,dayinfo STRING)
clustered by(rid) sorted by(rid) into 10 buckets
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as ORC
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

• DWM层:

create database itcast_dwm;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dwm.`itcast_intention_dwm` (
  `customer_id` STRING COMMENT 'id信息',
  `create_date_time` STRING COMMENT '创建时间',
  `area` STRING COMMENT '区域信息',
  `itcast_school_id` STRING COMMENT '校区id',
  `itcast_school_name` STRING COMMENT '校区名称',
  `deleted` STRING COMMENT '是否被删除',
  `origin_type` STRING COMMENT '来源渠道',
  `itcast_subject_id` STRING COMMENT '学科id',
  `itcast_subject_name` STRING COMMENT '学科名称',
  `hourinfo` STRING COMMENT '小时信息',
  `origin_type_stat` STRING COMMENT '数据来源:0.线下；1.线上',
  `clue_state_stat` STRING COMMENT '新老客户：0.老客户；1.新客户',
  `tdepart_id` STRING COMMENT '创建者部门id',
  `tdepart_name` STRING COMMENT '咨询中心名称'
)
comment '客户意向dwm表'
PARTITIONED BY(yearinfo STRING,monthinfo STRING,dayinfo STRING)
clustered by(customer_id) sorted by(customer_id) into 10 buckets
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as ORC
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

• DWS层:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.itcast_intention_dws (
   `customer_total` INT COMMENT '聚合意向客户数',
   `area` STRING COMMENT '区域信息',
   `itcast_school_id` STRING COMMENT '校区id',
   `itcast_school_name` STRING COMMENT '校区名称',
   `origin_type` STRING COMMENT '来源渠道',
   `itcast_subject_id` STRING COMMENT '学科id',
   `itcast_subject_name` STRING COMMENT '学科名称',
   `hourinfo` STRING COMMENT '小时信息',
   `origin_type_stat` STRING COMMENT '数据来源:0.线下；1.线上',
   `clue_state_stat` STRING COMMENT '客户属性：0.老客户；1.新客户',
   `tdepart_id` STRING COMMENT '创建者部门id',
   `tdepart_name` STRING COMMENT '咨询中心名称',
   `time_str` STRING COMMENT '时间明细',
   `groupType` STRING COMMENT '产品属性类别：1.总意向量；2.区域信息；3.校区、学科组合分组；4.来源渠道；5.咨询中心;',
   `time_type` STRING COMMENT '时间维度：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按周聚合；4、按月聚合；5、按年聚合；'
)
comment '客户意向dws表'
PARTITIONED BY(yearinfo STRING,monthinfo STRING,dayinfo STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

5.6 数据采集

指的: 将业务库中的数据一对一导入到ODS层的对应表中

业务库: mysql
ODS层:  hive

技术: 使用apache sqoop

• DIM层:

# 客户表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-27" AS start_time
FROM customer where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_dimen \
--hcatalog-table customer \
-m 1 

# 学科表:
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-27" AS start_time
FROM itcast_subject where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_dimen \
--hcatalog-table itcast_subject \
-m 1 

# 校区表:
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-27" AS start_time
FROM itcast_school where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_dimen \
--hcatalog-table itcast_school \
-m 1 

# 员工表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-27" AS start_time
FROM employee where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_dimen \
--hcatalog-table employee \
-m 1

# 部门表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-27" AS start_time
FROM scrm_department where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_dimen \
--hcatalog-table scrm_department \
-m 1

• ODS层:

-- 客户意向表
-- 第一步: 创建一张客户意向表的临时表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.`customer_relationship_temp` (
  `id` int COMMENT '客户关系id',
  `create_date_time` STRING COMMENT '创建时间',
  `update_date_time` STRING COMMENT '最后更新时间',
  `deleted` int COMMENT '是否被删除（禁用）',
  `customer_id` int COMMENT '所属客户id',
  `first_id` int COMMENT '第一条客户关系id',
  `belonger` int COMMENT '归属人',
  `belonger_name` STRING COMMENT '归属人姓名',
  `initial_belonger` int COMMENT '初始归属人',
  `distribution_handler` int COMMENT '分配处理人',
  `business_scrm_department_id` int COMMENT '归属部门',
  `last_visit_time` STRING COMMENT '最后回访时间',
  `next_visit_time` STRING COMMENT '下次回访时间',
  `origin_type` STRING COMMENT '数据来源',
  `itcast_school_id` int COMMENT '校区Id',
  `itcast_subject_id` int COMMENT '学科Id',
  `intention_study_type` STRING COMMENT '意向学习方式',
  `anticipat_signup_date` STRING COMMENT '预计报名时间',
  `level` STRING COMMENT '客户级别',
  `creator` int COMMENT '创建人',
  `current_creator` int COMMENT '当前创建人：初始==创建人，当在公海拉回时为 拉回人',
  `creator_name` STRING COMMENT '创建者姓名',
  `origin_channel` STRING COMMENT '来源渠道',
  `comment` STRING COMMENT '备注',
  `first_customer_clue_id` int COMMENT '第一条线索id',
  `last_customer_clue_id` int COMMENT '最后一条线索id',
  `process_state` STRING COMMENT '处理状态',
  `process_time` STRING COMMENT '处理状态变动时间',
  `payment_state` STRING COMMENT '支付状态',
  `payment_time` STRING COMMENT '支付状态变动时间',
  `signup_state` STRING COMMENT '报名状态',
  `signup_time` STRING COMMENT '报名时间',
  `notice_state` STRING COMMENT '通知状态',
  `notice_time` STRING COMMENT '通知状态变动时间',
  `lock_state` STRING COMMENT '锁定状态',
  `lock_time` STRING COMMENT '锁定状态修改时间',
  `itcast_clazz_id` int COMMENT '所属ems班级id',
  `itcast_clazz_time` STRING COMMENT '报班时间',
  `payment_url` STRING COMMENT '付款链接',
  `payment_url_time` STRING COMMENT '支付链接生成时间',
  `ems_student_id` int COMMENT 'ems的学生id',
  `delete_reason` STRING COMMENT '删除原因',
  `deleter` int COMMENT '删除人',
  `deleter_name` STRING COMMENT '删除人姓名',
  `delete_time` STRING COMMENT '删除时间',
  `course_id` int COMMENT '课程ID',
  `course_name` STRING COMMENT '课程名称',
  `delete_comment` STRING COMMENT '删除原因说明',
  `close_state` STRING COMMENT '关闭装填',
  `close_time` STRING COMMENT '关闭状态变动时间',
  `appeal_id` int COMMENT '申诉id',
  `tenant` int COMMENT '租户',
  `total_fee` DECIMAL COMMENT '报名费总金额',
  `belonged` int COMMENT '小周期归属人',
  `belonged_time` STRING COMMENT '归属时间',
  `belonger_time` STRING COMMENT '归属时间',
  `transfer` int COMMENT '转移人',
  `transfer_time` STRING COMMENT '转移时间',
  `follow_type` int COMMENT '分配类型，0-自动分配，1-手动分配，2-自动转移，3-手动单个转移，4-手动批量转移，5-公海领取',
  `transfer_bxg_oa_account` STRING COMMENT '转移到博学谷归属人OA账号',
  `transfer_bxg_belonger_name` STRING COMMENT '转移到博学谷归属人OA姓名',
  `end_time` STRING COMMENT '有效截止时间')
comment '客户关系表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

-- 第二步: 编写sqoop命令 将数据导入到临时表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "9999-12-31" as end_time , "2021-09-27" AS start_time
FROM customer_relationship where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table customer_relationship_temp \
-m 1

-- 第三步: 执行 insert into + select 导入到目标表
-- 动态分区配置
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
-- hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
-- 写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;

insert into table itcast_ods.customer_relationship partition(start_time)
select * from itcast_ods.customer_relationship_temp;

客户线索表

-- 第一步: 创建客户线索表的临时表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.customer_clue_temp (
  id int COMMENT 'customer_clue_id',
  create_date_time STRING COMMENT '创建时间',
  update_date_time STRING COMMENT '最后更新时间',
  deleted STRING COMMENT '是否被删除（禁用）',
  customer_id int COMMENT '客户id',
  customer_relationship_id int COMMENT '客户关系id',
  session_id STRING COMMENT '七陌会话id',
  sid STRING COMMENT '访客id',
  status STRING COMMENT '状态（undeal待领取 deal 已领取 finish 已关闭 changePeer 已流转）',
  users STRING COMMENT '所属坐席',
  create_time STRING COMMENT '七陌创建时间',
  platform STRING COMMENT '平台来源 （pc-网站咨询|wap-wap咨询|sdk-app咨询|weixin-微信咨询）',
  s_name STRING COMMENT '用户名称',
  seo_source STRING COMMENT '搜索来源',
  seo_keywords STRING COMMENT '关键字',
  ip STRING COMMENT 'IP地址',
  referrer STRING COMMENT '上级来源页面',
  from_url STRING COMMENT '会话来源页面',
  landing_page_url STRING COMMENT '访客着陆页面',
  url_title STRING COMMENT '咨询页面title',
  to_peer STRING COMMENT '所属技能组',
  manual_time STRING COMMENT '人工开始时间',
  begin_time STRING COMMENT '坐席领取时间 ',
  reply_msg_count int COMMENT '客服回复消息数',
  total_msg_count int COMMENT '消息总数',
  msg_count int COMMENT '客户发送消息数',
  comment STRING COMMENT '备注',
  finish_reason STRING COMMENT '结束类型',
  finish_user STRING COMMENT '结束坐席',
  end_time STRING COMMENT '会话结束时间',
  platform_description STRING COMMENT '客户平台信息',
  browser_name STRING COMMENT '浏览器名称',
  os_info STRING COMMENT '系统名称',
  area STRING COMMENT '区域',
  country STRING COMMENT '所在国家',
  province STRING COMMENT '省',
  city STRING COMMENT '城市',
  creator int COMMENT '创建人',
  name STRING COMMENT '客户姓名',
  idcard STRING COMMENT '身份证号',
  phone STRING COMMENT '手机号',
  itcast_school_id int COMMENT '校区Id',
  itcast_school STRING COMMENT '校区',
  itcast_subject_id int COMMENT '学科Id',
  itcast_subject STRING COMMENT '学科',
  wechat STRING COMMENT '微信',
  qq STRING COMMENT 'qq号',
  email STRING COMMENT '邮箱',
  gender STRING COMMENT '性别',
  level STRING COMMENT '客户级别',
  origin_type STRING COMMENT '数据来源渠道',
  information_way STRING COMMENT '资讯方式',
  working_years STRING COMMENT '开始工作时间',
  technical_directions STRING COMMENT '技术方向',
  customer_state STRING COMMENT '当前客户状态',
  valid STRING COMMENT '该线索是否是网资有效线索',
  anticipat_signup_date STRING COMMENT '预计报名时间',
  clue_state STRING COMMENT '线索状态',
  scrm_department_id int COMMENT 'SCRM内部部门id',
  superior_url STRING COMMENT '诸葛获取上级页面URL',
  superior_source STRING COMMENT '诸葛获取上级页面URL标题',
  landing_url STRING COMMENT '诸葛获取着陆页面URL',
  landing_source STRING COMMENT '诸葛获取着陆页面URL来源',
  info_url STRING COMMENT '诸葛获取留咨页URL',
  info_source STRING COMMENT '诸葛获取留咨页URL标题',
  origin_channel STRING COMMENT '投放渠道',
  course_id int COMMENT '课程编号',
  course_name STRING COMMENT '课程名称',
  zhuge_session_id STRING COMMENT 'zhuge会话id',
  is_repeat int COMMENT '是否重复线索(手机号维度) 0:正常 1：重复',
  tenant int COMMENT '租户id',
  activity_id STRING COMMENT '活动id',
  activity_name STRING COMMENT '活动名称',
  follow_type int COMMENT '分配类型，0-自动分配，1-手动分配，2-自动转移，3-手动单个转移，4-手动批量转移，5-公海领取',
  shunt_mode_id int COMMENT '匹配到的技能组id',
  shunt_employee_group_id int COMMENT '所属分流员工组',
  ends_time STRING COMMENT '有效时间')
comment '客户关系表'
PARTITIONED BY(starts_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

-- 第二步: 编写sqoop命令 将数据导入到临时表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  id,create_date_time,update_date_time,deleted,customer_id,customer_relationship_id,session_id,sid,status,user as users,create_time,platform,s_name,seo_source,seo_keywords,ip,referrer,from_url,landing_page_url,url_title,to_peer,manual_time,begin_time,reply_msg_count,total_msg_count,msg_count,comment,finish_reason,finish_user,end_time,platform_description,browser_name,os_info,area,country,province,city,creator,name,"-1" as idcard,"-1" as phone,itcast_school_id,itcast_school,itcast_subject_id,itcast_subject,"-1" as wechat,"-1" as qq,"-1" as email,gender,level,origin_type,information_way,working_years,technical_directions,customer_state,valid,anticipat_signup_date,clue_state,scrm_department_id,superior_url,superior_source,landing_url,landing_source,info_url,info_source,origin_channel,course_id,course_name,zhuge_session_id,is_repeat,tenant,activity_id,activity_name,follow_type,shunt_mode_id,shunt_employee_group_id, "9999-12-31" as ends_time , "2021-09-27" AS starts_time
FROM customer_clue where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table customer_clue_temp \
-m 1

-- 第三步:  通过 insert into + select 导入到目标表
insert into table itcast_ods.customer_clue partition(starts_time)
select * from itcast_ods.customer_clue_temp;

5.7 清洗转换操作

5.7.1 生成DWD层数据

作用: 清洗 和 转换 以及少量的维度退化

维度退化操作: 此层不需要做

清洗操作: 
    将标记删除的数据过滤掉

转换操作: 
    1) 将create_date_time 转换为 yearinfo  monthinfo dayinfo hourinfo
    2) 将origin_type 转换为 origin_type_state (用于统计线上线下)
           转换逻辑: origin_type的值为: NETSERVICE 或者 PRESIGNUP 认为线上 其余认为线下
    3) 将clue_state 转换为 clue_state_stat (用于统计新老维度)  -- 当前层无法转换的 (只能在DWM)
        转换逻辑:clue_state的值为 VALID_NEW_CLUES 为新客户  其余暂定为老客户
    4) 将校区和学科的 id字段, 如果为 0 或者 null 转换为 -1 

编写SQL:

select  
    id as rid,
    customer_id,
    create_date_time,
    if(itcast_school_id is null OR itcast_school_id = 0 , '-1',itcast_school_id) as itcast_school_id, 
    deleted,
    origin_type,
    if(itcast_subject_id is not null, if(itcast_subject_id != 0,itcast_subject_id,'-1'),'-1') as itcast_subject_id, 
    creator,
    substr(create_date_time,12,2) as hourinfo, 
    if(origin_type in('NETSERVICE','PRESIGNUP'),'1','0') as origin_type_stat,
    substr(create_date_time,1,4) as yearinfo,
    substr(create_date_time,6,2) as monthinfo,
    substr(create_date_time,9,2) as dayinfo 

from itcast_ods.customer_relationship where deleted = 0 ;

将转换的SQL的结果保存到DWD层表中 (此操作, 并未执行, 而是执行后续的采样SQL)

insert  into table itcast_dwd.itcast_intention_dwd partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    id as rid,
    customer_id,
    create_date_time,
    if(itcast_school_id is null OR itcast_school_id = 0 , '-1',itcast_school_id) as itcast_school_id, 
    deleted,
    origin_type,
    if(itcast_subject_id is not null, if(itcast_subject_id != 0,itcast_subject_id,'-1'),'-1') as itcast_subject_id, 
    creator,
    substr(create_date_time,12,2) as hourinfo, 
    if(origin_type in('NETSERVICE','PRESIGNUP'),'1','0') as origin_type_stat,
    substr(create_date_time,1,4) as yearinfo,
    substr(create_date_time,6,2) as monthinfo,
    substr(create_date_time,9,2) as dayinfo 

from itcast_ods.customer_relationship  where deleted = 0 ;

如果希望在灌入到DWD层的时候, 对数据进行采样操作: 比如只想要第5个桶

explain
insert  into table itcast_dwd.itcast_intention_dwd partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    id as rid,
    customer_id,
    create_date_time,
    if(itcast_school_id is null OR itcast_school_id = 0 , '-1',itcast_school_id) as itcast_school_id, 
    deleted,
    origin_type,
    if(itcast_subject_id is not null, if(itcast_subject_id != 0,itcast_subject_id,'-1'),'-1') as itcast_subject_id, 
    creator,
    substr(create_date_time,12,2) as hourinfo, 
    if(origin_type in('NETSERVICE','PRESIGNUP'),'1','0') as origin_type_stat,
    substr(create_date_time,1,4) as yearinfo,
    substr(create_date_time,6,2) as monthinfo,
    substr(create_date_time,9,2) as dayinfo 

from itcast_ods.customer_relationship tablesample(bucket 5 out of 10 on id) where deleted = 0 ;

 

执行采样导入到DWD层

--分区
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
set hive.exec.max.created.files=150000;
--hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
--分桶
set hive.enforce.bucketing=true; -- 开启分桶支持, 默认就是true
set hive.enforce.sorting=true; -- 开启强制排序

insert  into table itcast_dwd.itcast_intention_dwd partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    id as rid,
    customer_id,
    create_date_time,
    if(itcast_school_id is null OR itcast_school_id = 0 , '-1',itcast_school_id) as itcast_school_id, 
    deleted,
    origin_type,
    if(itcast_subject_id is not null, if(itcast_subject_id != 0,itcast_subject_id,'-1'),'-1') as itcast_subject_id, 
    creator,
    substr(create_date_time,12,2) as hourinfo, 
    if(origin_type in('NETSERVICE','PRESIGNUP'),'1','0') as origin_type_stat,
    substr(create_date_time,1,4) as yearinfo,
    substr(create_date_time,6,2) as monthinfo,
    substr(create_date_time,9,2) as dayinfo 

from itcast_ods.customer_relationship tablesample(bucket 5 out of 10 on id) where deleted = 0 ;

5.7.2 生成DWM层数据

​ 由于DWM层的字段是来源于事实表和所有维度表中的字段, 此时如果生成DWM层数据, 必须要先将所有的表关联在一起

所有表的表与表之间的关联条件 
    客户意向表.creator = 员工表.id
    员工表.tdepart_id = 部门表.id
    线索表.customer_relationship_id = 客户意向表.id
    客户意向表.itcast_school_id = 校区表.id
    客户意向表.itcast_subject_id = 学科表.id
    客户意向表.customer_id = 客户表.id 

• SQL实现

select  
    iid.customer_id,
    iid.create_date_time,
    c.area,
    iid.itcast_school_id,
    sch.name as itcast_school_name,
    iid.deleted,
    iid.origin_type,
    iid.itcast_subject_id,
    sub.name as itcast_subject_name,
    iid.hourinfo,
    iid.origin_type_stat,
    -- if(cc.clue_state = 'VALID_NEW_CLUES',1,if(cc.clue_state = 'VALID_PUBLIC_NEW_CLUE','0','-1')) as clue_state_stat, -- 此处有转换
    case cc.clue_state 
        when 'VALID_NEW_CLUES' then '1'
        when 'VALID_PUBLIC_NEW_CLUE' then '0'
        else '-1' 
    end as clue_state_stat,
    emp.tdepart_id,
    dept.name as tdepart_name,
    iid.yearinfo,
    iid.monthinfo,
    iid.dayinfo
from itcast_dwd.itcast_intention_dwd  iid
    left join itcast_ods.customer_clue cc on cc.customer_relationship_id = iid.rid
    left join itcast_dimen.customer c on  iid.customer_id = c.id
    left join itcast_dimen.itcast_subject sub on  iid.itcast_subject_id = sub.id
    left join itcast_dimen.itcast_school sch  on iid.itcast_school_id = sch.id
    left join itcast_dimen.employee emp on iid.creator = emp.id
    left join itcast_dimen.scrm_department dept on emp.tdepart_id = dept.id;

查看这条SQL语句, 相关的优化是否执行了呢?

开启优化: 
--分区
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
set hive.exec.max.created.files=150000;
--hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
--分桶
set hive.enforce.bucketing=true; -- 开启分桶支持, 默认就是true
set hive.enforce.sorting=true; -- 开启强制排序

-- 优化: 
set hive.auto.convert.join=true;  -- map join
set hive.optimize.bucketmapjoin = true; -- 开启 bucket map join
-- 开启SMB map join
set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;
-- 写入数据强制排序
set hive.enforce.sorting=true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; -- 开启自动尝试SMB连接


通过 执行计划, 查看是否生效: explain

除了这个SMB 优化生效后, 其他的表的都是存在有map join的方案

最后执行SQL, 查看是否可以正常执行:

说明:
    通过执行发现, 开启优化, 执行速度, 异常的缓慢, 一分钟才可以执行  1% 

原因:    
    当前这种优化方案, 需要有非常的内存资源才可以运行, 如果没有, yarn会安排这些依次执行,导致执行效率更差
    如果在生产环境中, 是完全可以开启的

目前解决方案: 关闭掉所有的优化来执行

set hive.auto.convert.join=false; 
set hive.optimize.bucketmapjoin = false; 

set hive.auto.convert.sortmerge.join=false;
set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=false;

set hive.enforce.sorting=false;

set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = false; 

最终: 将查询出来的数据灌入到目标表即可

--分区
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
set hive.exec.max.created.files=150000;
--hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
--分桶
set hive.enforce.bucketing=true; -- 开启分桶支持, 默认就是true
set hive.enforce.sorting=true; -- 开启强制排序

-- 优化: 
set hive.auto.convert.join=false;  -- map join
set hive.optimize.bucketmapjoin = false; -- 开启 bucket map join
-- 开启SMB map join
set hive.auto.convert.sortmerge.join=false;
set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=false;
-- 写入数据强制排序
set hive.enforce.sorting=false;
-- 开启自动尝试SMB连接
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = false; 

insert into table itcast_dwm.itcast_intention_dwm partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    iid.customer_id,
    iid.create_date_time,
    c.area,
    iid.itcast_school_id,
    sch.name as itcast_school_name,
    iid.deleted,
    iid.origin_type,
    iid.itcast_subject_id,
    sub.name as itcast_subject_name,
    iid.hourinfo,
    iid.origin_type_stat,
    -- if(cc.clue_state = 'VALID_NEW_CLUES',1,if(cc.clue_state = 'VALID_PUBLIC_NEW_CLUE','0','-1')) as clue_state_stat, -- 此处有转换
    case cc.clue_state 
        when 'VALID_NEW_CLUES' then '1'
        when 'VALID_PUBLIC_NEW_CLUE' then '0'
        else '-1' 
    end as clue_state_stat,
    emp.tdepart_id,
    dept.name as tdepart_name,
    iid.yearinfo,
    iid.monthinfo,
    iid.dayinfo
from itcast_dwd.itcast_intention_dwd  iid
    left join itcast_ods.customer_clue cc on cc.customer_relationship_id = iid.rid
    left join itcast_dimen.customer c on  iid.customer_id = c.id
    left join itcast_dimen.itcast_subject sub on  iid.itcast_subject_id = sub.id
    left join itcast_dimen.itcast_school sch  on iid.itcast_school_id = sch.id
    left join itcast_dimen.employee emp on iid.creator = emp.id
    left join itcast_dimen.scrm_department dept on emp.tdepart_id = dept.id;

5.8 统计分析操作

​ 目的: 生产DWS层的数据, 数据来源于DWM

指标: 意向量

维度: 
    固有维度:  时间(年 月 日 小时), 线上线下, 新老维度
    产品属性维度: 地区, 学科维度, 校区维度, 咨询中心维度, 来源渠道,总意向量 

• 统计总意向量

-- 统计每年 线上线下 新老用户的总意向量
insert into table itcast_dws.itcast_intention_dws partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select 
    count( distinct customer_id) as customer_total, 
    '-1' as area,
    '-1' as itcast_school_id,
    '-1' as itcast_school_name,
    '-1' as origin_type,
    '-1' as itcast_subject_id,
    '-1' as itcast_subject_name,
    '-1' as hourinfo,
    origin_type_stat,
    clue_state_stat,
    '-1' as tdepart_id,
    '-1' as tdepart_name,
    yearinfo as time_str,
    '1' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from itcast_dwm.itcast_intention_dwm
group by yearinfo,origin_type_stat,clue_state_stat;

-- 统计每年每月 线上线下 新老用户的总意向量
insert into table itcast_dws.itcast_intention_dws partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select 
    count( distinct customer_id) as customer_total, 
    '-1' as area,
    '-1' as itcast_school_id,
    '-1' as itcast_school_name,
    '-1' as origin_type,
    '-1' as itcast_subject_id,
    '-1' as itcast_subject_name,
    '-1' as hourinfo,
    origin_type_stat,
    clue_state_stat,
    '-1' as tdepart_id,
    '-1' as tdepart_name,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '4' as time_type,
    yearinfo,
    monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from itcast_dwm.itcast_intention_dwm
group by yearinfo,monthinfo,origin_type_stat,clue_state_stat;
-- 统计每年每月每日 线上线下 新老用户的总意向量
insert into table itcast_dws.itcast_intention_dws partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select 
    count( distinct customer_id) as customer_total, 
    '-1' as area,
    '-1' as itcast_school_id,
    '-1' as itcast_school_name,
    '-1' as origin_type,
    '-1' as itcast_subject_id,
    '-1' as itcast_subject_name,
    '-1' as hourinfo,
    origin_type_stat,
    clue_state_stat,
    '-1' as tdepart_id,
    '-1' as tdepart_name,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '2' as time_type,
    yearinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from itcast_dwm.itcast_intention_dwm
group by yearinfo,monthinfo,dayinfo,origin_type_stat,clue_state_stat;
-- 统计每年每月每日每小时 线上线下 新老用户的总意向量
insert into table itcast_dws.itcast_intention_dws partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select 
    count( distinct customer_id) as customer_total, 
    '-1' as area,
    '-1' as itcast_school_id,
    '-1' as itcast_school_name,
    '-1' as origin_type,
    '-1' as itcast_subject_id,
    '-1' as itcast_subject_name,
    hourinfo,
    origin_type_stat,
    clue_state_stat,
    '-1' as tdepart_id,
    '-1' as tdepart_name,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '1' as time_type,
    yearinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from itcast_dwm.itcast_intention_dwm
group by yearinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,origin_type_stat,clue_state_stat;

• 统计 咨询中心维度

-- 统计每年线上线下, 新老用户产生各个咨询中心的意向量
insert into table itcast_dws.itcast_intention_dws partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select 
    count( distinct customer_id) as customer_total, 
    '-1' as area,
    '-1' as itcast_school_id,
    '-1' as itcast_school_name,
    '-1' as origin_type,
    '-1' as itcast_subject_id,
    '-1' as itcast_subject_name,
    '-1' as hourinfo,
    origin_type_stat,
    clue_state_stat,
    tdepart_id,
    tdepart_name,
    yearinfo as time_str,
    '5' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from itcast_dwm.itcast_intention_dwm
group by yearinfo,origin_type_stat,clue_state_stat,tdepart_id,tdepart_name;

5.9 数据导出操作

​ 指的: 从DWS层将数据导出到MYSQL中

• 第一步: 在mysql中创建目标表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS scrm_bi.itcast_intention (
   `customer_total` INT COMMENT '聚合意向客户数',
   `area` varchar(100) COMMENT '区域信息',
   `itcast_school_id` varchar(100) COMMENT '校区id',
   `itcast_school_name` varchar(100) COMMENT '校区名称',
   `origin_type` varchar(100) COMMENT '来源渠道',
   `itcast_subject_id` varchar(100) COMMENT '学科id',
   `itcast_subject_name` varchar(100) COMMENT '学科名称',
   `hourinfo` varchar(100) COMMENT '小时信息',
   `origin_type_stat` varchar(100) COMMENT '数据来源:0.线下；1.线上',
   `clue_state_stat` varchar(100) COMMENT '客户属性：0.老客户；1.新客户',
   `tdepart_id` varchar(100) COMMENT '创建者部门id',
   `tdepart_name` varchar(100) COMMENT '咨询中心名称',
   `time_str` varchar(100) COMMENT '时间明细',
   `groupType` varchar(100) COMMENT '产品属性类别：1.总意向量；2.区域信息；3.校区、学科组合分组；4.来源渠道；5.咨询中心;',
   `time_type` varchar(100) COMMENT '时间维度：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按周聚合；4、按月聚合；5、按年聚合；',
    yearinfo varchar(100) COMMENT '年' ,
    monthinfo varchar(100) COMMENT '月',
    dayinfo varchar(100) COMMENT '日'
)
comment '客户意向dws表';

• 第二步:执行sqoop, 将数据全部到导出 MySQL中

sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table itcast_intention \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table itcast_intention_dws \
-m 1