【离线数仓】Day03-系统业务数据仓库：数仓表概念、搭建、数据导入、数据可视化、Azkaban全调度、拉链表的使用

一、电商业务与数据结构简介

1、业务流程

2、常识：SKU/SPU

SKU=Stock Keeping Unit（库存量基本单位）。现在已经被引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。
SPU(Standard Product Unit)：是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息集合。

3、电商表结构

二、数仓理论

1、表的分类

实体表

维度表：对应一些业务状态，编号的解释表。也可以称之为码表，比如地区表，订单状态，支付方式，审批状态，商品分类等等

事务型事实表：一旦发生不会再变化，如，交易流水，操作日志，出库入库记录等等

周期型事实表，一般指随着业务发生不断产生变化(更新, 新增)的数据。比如订单，其中订单状态会周期性变化。再比如，请假、贷款申请，随着批复状态在周期性变化。

2、同步策略

全量表：存储完整的数据。

增量表：存储新增加的数据。

新增及变化表：存储新增加的数据和变化的数据。

拉链表：对新增及变化表做定期合并。

---------------------

实体表：每日全量

维度表：每日全量

事务型事实表：增量表

周期型事实表：拉链表

name姓名	start新名字创建时间	end名字更改时间
张三	1990/1/1	2018/12/31
张小三	2019/1/1	2019/4/30
张大三	2019/5/1	9999-99-99
。。。	。。。	。。。

select * from user where start =<’2019-1-2’ and end>=’2019-1-2’

3、范式

4、关系建模与维度建模

关系模型：OLTP，多表关联降低执行效率

维度模型：OLAP，所有维度表围绕着事实表进行解释

5、雪花模型、星型模型和星座模型

三、数仓搭建

1、配置Hadoop支持Snappy压缩

解压缩上传至/opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native

检查压缩方式：hadoop checknative

2、业务数据生成

MySQL建库gmall，建表

执行生成业务数据函数：init_data ( do_date_string VARCHAR(20) , order_incr_num INT, user_incr_num INT , sku_num INT , if_truncate BOOLEAN )：

需求：生成日期2019年2月10日数据、订单1000个、用户200个、商品sku300个、删除原始数据。

CALL init_data('2019-02-10',1000,200,300,TRUE);

2、数据导入数仓

sqoop导入命令

/opt/module/sqoop/bin/sqoop import \

--connect \

--username \

--password \

--target-dir \

--delete-target-dir \

--num-mappers \

--fields-terminated-by \

--query "$2" ' and $CONDITIONS;'

各表的同步策略

Sqoop定时导入脚本：vim sqoop_import.sh【MySQL-hdfs】

生成某日数据：CALL init_data('2019-02-11',1000,200,300,TRUE);

3、ODS层

仿照业务数据库中的表字段，创建ODS层的表

数据导入脚本编写【hdfs-MySQL】

sql=" load data inpath '/origin_data/$APP/db/order_info/$do_date' OVERWRITE into table "$APP".ods_order_info partition(dt='$do_date');

4、DWD层

对ODS层数据进行判空过滤。对商品分类表进行维度退化（降维）

insert overwrite table "$APP".dwd_order_info partition(dt)

select * from "$APP".ods_order_info

where dt='$do_date' and id is not null;

insert overwrite table "$APP".dwd_sku_info partition(dt)

select

    sku.id,

    sku.spu_id,

    sku.price,

    sku.sku_name,

    sku.sku_desc,

    sku.weight,

    sku.tm_id,

    sku.category3_id,

    c2.id category2_id,

    c1.id category1_id,

    c3.name category3_name,

    c2.name category2_name,

    c1.name category1_name,

    sku.create_time,

    sku.dt

from

    "$APP".ods_sku_info sku

join "$APP".ods_base_category3 c3 on sku.category3_id=c3.id

    join "$APP".ods_base_category2 c2 on c3.category2_id=c2.id

    join "$APP".ods_base_category1 c1 on c2.category1_id=c1.id

where sku.dt='$do_date'  and c2.dt='$do_date'

and c3.dt='$do_date' and c1.dt='$do_date'

and sku.id is not null;

"

$hive -e "$sql"

5、用户行为宽表

用户单日的行为聚合起来组成一张多列宽表，以便之后关联用户维度信息后进行

create external table dws_user_action

(

    user_id          string      comment '用户 id',

    order_count     bigint      comment '下单次数 ',

    order_amount    decimal(16,2)  comment '下单金额 ',

    payment_count   bigint      comment '支付次数',

    payment_amount  decimal(16,2) comment '支付金额 ',

    comment_count   bigint      comment '评论次数'

) COMMENT '每日用户行为宽表'

PARTITIONED BY (`dt` string)

stored as parquet

location '/warehouse/gmall/dws/dws_user_action/';

导入数据

insert overwrite table dws_user_action partition(dt='2019-02-10')

select

    user_actions.user_id,

    sum(user_actions.order_count),

    sum(user_actions.order_amount),

    sum(user_actions.payment_count),

    sum(user_actions.payment_amount),

    sum(user_actions.comment_count)

from

(

    select

四、GMV成交总额

1、ADS层

五、转化率之用户新鲜度及漏斗分析

1、转化率

2、ADS层之新增用户占日活跃用户比率（用户新鲜度）

十三、数据可视化

1、MySQL建表并插入数据

2、web查看

运行spring-boot-echarts-master程序

在web页面上查看显示结果

3、sqoop导出脚本

export_data() {

/opt/module/sqoop/bin/sqoop export \

--connect "jdbc:mysql://hadoop102:3306/${db_name}?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"  \

--username root \

--password 000000 \

--table $1 \

--num-mappers 1 \

--export-dir /warehouse/$db_name/ads/$1 \

--input-fields-terminated-by "\t" \

--update-mode allowinsert \

--update-key $2 \

--input-null-string '\\N'    \

--input-null-non-string '\\N'

}

case $1 in

  "ads_uv_count")

     export_data "ads_uv_count" "dt"

;;

  "ads_user_action_convert_day")

     export_data "ads_user_action_convert_day" "dt"

;;

  "ads_gmv_sum_day")

     export_data "ads_gmv_sum_day" "dt"

;;

   "all")

     export_data "ads_uv_count" "dt"

     export_data "ads_user_action_convert_day" "dt"

     export_data "ads_gmv_sum_day" "dt"

;;

esac

十四、Azkaban调度器

1、GMV指标获取的全调度流程

编写Azkaban程序运行job

（1）import.job文件

type=command

do_date=${dt}

command=/home/atguigu/bin/sqoop_import.sh all ${do_date}

（2）ods.job文件

type=command

do_date=${dt}

dependencies=import

command=/home/atguigu/bin/ods_db.sh ${do_date}

（3）dwd.job文件

type=command

do_date=${dt}

dependencies=ods

command=/home/atguigu/bin/dwd_db.sh ${do_date}

（4）dws.job文件

type=command

do_date=${dt}

dependencies=dwd

command=/home/atguigu/bin/dws_db_wide.sh ${do_date}

（5）ads.job文件

type=command

do_date=${dt}

dependencies=dws

command=/home/atguigu/bin/ads_db_gmv.sh ${do_date}

（6）export.job文件

type=command

dependencies=ads

command=/home/atguigu/bin/sqoop_export.sh ads_gmv_sum_day

（7）将以上6个文件压缩成gmv-job.zip文件

创建Azkaban工程，并上传gmv-job.zip文件。

页面上创建工程执行gmv-job.zip任务，查看结果

十五、拉链表

1、使用

2、形成过程

3、制作过程

制作当日变动数据（包括新增，修改）每日执行

2019-02-14日新增2条订单数据

CALL init_data('2019-02-14',2,5,10,TRUE);

步骤2：先合并变动信息，再追加新增信息，插入到临时表中

步骤3：把临时表覆盖给拉链表

hive (gmall)>

insert overwrite table dwd_order_info_his

select * from dwd_order_info_his_tmp;

十六、项目总结

1、熟悉8张表的业务字段

2、数仓理论

3、Sqoop参数

4、sqoop导出时的存储一致性、运行机制等问题

5、拉链表

1）通过关系型数据库的create time和operation time获取数据的新增和变化。

2）用临时拉链表解决Hive了中数据不能更新的问题。

6、Azkaban

1）每天集群运行多少job?

2）多个指标（200）*6=1200（1000-2000个job）

3）每天集群运行多少个task? 1000*（5-8）=5000多个

7、表关系

巴特西

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