数据仓库项目（第五节）数仓理论、电商业务数仓介绍与创建
2024-05-10 18:33:07
目录
- 数仓理论
- 表的分类
- 实体表
- 维度表
- 事务型事实表
- 周期型事实表
- 同步策略
- 实体表同步策略
- 维度表同步策略
- 事务型事实表同步策略
- 周期型事实表同步策略
- 范式理论
- 范式概念
- 函数依赖
- 三范式区分
- 关系建模与维度建模
- 关系模型
- 维度模型
- 雪花模型、星型模型和星座模型
- 电商业务数仓介绍
- 电商业务流程
- 电商表结构
- 电商常识（SKU、SPU）
- 订单表（order_info）
- 订单详情表（order_detail）
- 商品表
- 用户表
- 商品一级分类表
- 商品二级分类表
- 商品三级分类表
- 支付流水表
- 电商业务数仓创建
- 业务数据生成
- 业务数据导入数仓
- sqoop导入数据的脚本
- ODS层
- 表的同步策略
- 创建订单表
- 创建订单详情表
- 创建商品表
- 创建商品一级分类表
- 创建商品二级分类表
- 创建支付流水表
- ODS层数据导入脚本
- DWD层
- 创建订单表
- 创建订单详情表
- 创建用户表
- 创建支付流水表
- 创建商品表（增加分类）
- DWD层数据导入脚本
- DWS层之用户行为宽表
- 创建用户行为宽表
- 向用户行为宽表导入数据
数仓理论
表的分类
实体表
实体表，一般是指一个现实存在的业务对象，比如用户，商品，商家，销售员等等。
维度表
维度表，一般是指对应一些业务状态，代码的解释表。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。
订单状态表：
| 订单状态编号 | 订单状态名称 |
|---|---|
| 1 | 未支付 |
| 2 | 支付 |
| 3 | 发货中 |
| 4 | 已发货 |
| 5 | 已完成 |
商品分类表：
| 商品分类编号 | 分类名称 |
|---|---|
| 1 | 少儿 |
| 2 | 文艺 |
| 3 | 生活 |
| 4 | 科技 |
事务型事实表
事务型事实表，一般指随着业务发生不断产生的数据。特点是一旦发生不会再变化。
一般比如，交易流水，操作日志，出库入库记录等等。
周期型事实表
周期型事实表，一般指随着业务发生不断产生的数据。
与事务型不同的是，数据会随着业务周期性的推进而变化。
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。
订单表：
同步策略
数据同步策略的类型包括：全量表、增量表、新增及变化表、拉链表
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。
实体表同步策略
实体表：比如用户，商品，商家，销售员等
实体表数据量比较小：通常可以做每日全量，就是每天存一份完整数据。即每日全量。
维度表同步策略
维度表：比如订单状态，审批状态，商品分类
维度表数据量比较小：通常可以做每日全量，就是每天存一份完整数据。即每日全量。
说明：
1）针对可能会有变化的状态数据可以存储每日全量。
2）没变化的客观世界的维度（比如性别，地区，民族，政治成分，鞋子尺码）可以就存一份固定值。
事务型事实表同步策略
事务型事实表：比如，交易流水，操作日志，出库入库记录等。
因为数据不会变化，而且数据量巨大，所以每天只同步新增数据即可，所以可以做成每日增量表，即每日创建一个分区存储。
周期型事实表同步策略
周期型事实表：比如，订单、请假、贷款申请等
这类表从数据量的角度，存每日全量的话，数据量太大，冗余也太大。如果用每日增量的话无法反应数据变化。
每日新增及变化量可以用，包括了当日的新增和修改。一般来说这个表，足够计算大部分当日数据的。但是这种依然无法解决能够得到某一个历史时间点（时间切片）的切片数据。
所以要用利用每日新增和变化表，制作一张拉链表，以方便的取到某个时间切片的快照数据。所以我们需要得到每日新增及变化量。
范式理论
范式概念
关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性，目前业界范式有：第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)。
范式的标准定义是：符合某一种级别的关系模式的集合，表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度。通俗地讲，范式可以理解为一张数据表的表结构，所符合的某种设计标准的级别。
使用范式的根本目的是：
1）减少数据冗余，尽量让每个数据只出现一次。
2）保证数据一致性
缺点是获取数据时，需要通过join拼接出最后的数据。
函数依赖
三范式区分
关系建模与维度建模
关系模型
关系模型主要应用与OLTP系统中，为了保证数据的一致性以及避免冗余，所以大部分业务系统的表都是遵循第三范式的。
维度模型
维度模型主要应用于OLAP系统中，因为关系模型虽然冗余少，但是在大规模数据，跨表分析统计查询过程中，会造成多表关联，这会大大降低执行效率。
所以把相关各种表整理成两种：事实表和维度表两种。所有维度表围绕着事实表进行解释。
OLTP和OLAP系统的区别参考OLAP和OLTP的区别【转载】，简单说hive就是典型的OLAP，MySQL就是典型的OLTP。
雪花模型、星型模型和星座模型
电商业务数仓介绍
电商业务流程
电商表结构
电商常识（SKU、SPU）
SKU=Stock Keeping Unit（库存量单位）。即库存进出计量的基本单元，可以是以件，盒，托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。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)：标准化产品单元。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的集合，该集合描述了一个产品的特性。
首先通过检索搜索出来的商品列表中，每个商品都是一个SKU。每个SKU都有自己独立的库存数。也就是说每一个商品详情展示都是一个SKU。
比如，咱们购买一台iPhoneX手机，iPhoneX手机就是一个SPU，但是你购买的时候，不可能是以iPhoneX手机为单位买的，商家也不可能以iPhoneX为单位记录库存。必须要以什么颜色什么版本的iPhoneX为单位。比如，你购买的是一台银色、128G内存的、支持联通网络的iPhoneX ，商家也会以这个单位来记录库存数。那这个更细致的单位就叫库存单元（SKU）。
那spu又是干什么的呢？
如上图，一般的电商系统你点击进去以后，都能看到这个商品关联了其他好几个类似的商品，而且这些商品很多的信息都是共用的，比如商品图片，海报、销售属性等。
订单表（order_info）
订单详情表（order_detail）
商品表
用户表
商品一级分类表
商品二级分类表
商品三级分类表
支付流水表
电商业务数仓创建
业务数据生成
业务数据生成在MySQL中进行，可以在本地机器，也可以在服务器的MySQL上。此部分省略。
业务数据导入数仓
使用sqoop导入，sqoop安装参考hadoop离线阶段（第十七节）zakaban的使用、sqoop的安装和使用、java代码操作Linux命令。
sqoop导入数据的脚本
使用sqoop将MySQL的数据导入到hdfs。
#!/bin/bashdb_date=$2
echo $db_date
db_name=gmallimport_data() {/opt/module/sqoop/bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/$db_name \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /origin_data/$db_name/db/$1/$db_date \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query "$2"' and $CONDITIONS;'
}import_sku_info(){import_data "sku_info" "select
id, spu_id, price, sku_name, sku_desc, weight, tm_id,
category3_id, create_time from sku_info where 1=1"
}import_user_info(){import_data "user_info" "select
id, name, birthday, gender, email, user_level,
create_time
from user_info where 1=1"
}import_base_category1(){import_data "base_category1" "select
id, name from base_category1 where 1=1"
}import_base_category2(){import_data "base_category2" "select
id, name, category1_id from base_category2 where 1=1"
}import_base_category3(){import_data "base_category3" "select id, name, category2_id from base_category3 where 1=1"
}import_order_detail(){import_data "order_detail" "select od.id, order_id, user_id, sku_id, sku_name, order_price, sku_num, o.create_time from order_info o , order_detail od where o.id=od.order_id and DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d')='$db_date'"
}import_payment_info(){import_data "payment_info" "select id, out_trade_no, order_id, user_id, alipay_trade_no, total_amount, subject , payment_type, payment_time from payment_info where DATE_FORMAT(payment_time,'%Y-%m-%d')='$db_date'"
}import_order_info(){import_data "order_info" "select id, total_amount, order_status, user_id, payment_way, out_trade_no, create_time, operate_time from order_info where (DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d')='$db_date' or DATE_FORMAT(operate_time,'%Y-%m-%d')='$db_date')"
}case $1 in"base_category1")import_base_category1
;;"base_category2")import_base_category2
;;"base_category3")import_base_category3
;;"order_info")import_order_info
;;"order_detail")import_order_detail
;;"sku_info")import_sku_info
;;"user_info")import_user_info
;;"payment_info")import_payment_info
;;"all")import_base_category1import_base_category2import_base_category3import_order_infoimport_order_detailimport_sku_infoimport_user_infoimport_payment_info
;;
esac
ODS层
表的同步策略
创建订单表
hive (gmall)>
drop table if exists ods_order_info;
create table ods_order_info ( `id` string COMMENT '订单编号',`total_amount` decimal(10,2) COMMENT '订单金额', `order_status` string COMMENT '订单状态', `user_id` string COMMENT '用户id' ,`payment_way` string COMMENT '支付方式', `out_trade_no` string COMMENT '支付流水号', `create_time` string COMMENT '创建时间', `operate_time` string COMMENT '操作时间'
) COMMENT '订单表'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ods/ods_order_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建订单详情表
hive (gmall)>
drop table if exists ods_order_detail;
create table ods_order_detail( `id` string COMMENT '订单编号',`order_id` string COMMENT '订单号', `user_id` string COMMENT '用户id' ,`sku_id` string COMMENT '商品id', `sku_name` string COMMENT '商品名称', `order_price` string COMMENT '下单价格', `sku_num` string COMMENT '商品数量', `create_time` string COMMENT '创建时间'
) COMMENT '订单明细表'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建商品表
hive (gmall)>
drop table if exists ods_sku_info;
create table ods_sku_info( `id` string COMMENT 'skuId',`spu_id` string COMMENT 'spuid', `price` decimal(10,2) COMMENT '价格' ,`sku_name` string COMMENT '商品名称', `sku_desc` string COMMENT '商品描述', `weight` string COMMENT '重量', `tm_id` string COMMENT '品牌id', `category3_id` string COMMENT '品类id', `create_time` string COMMENT '创建时间'
) COMMENT '商品表'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建商品一级分类表
hive (gmall)>
drop table if exists ods_base_category1;
create table ods_base_category1( `id` string COMMENT 'id',`name` string COMMENT '名称'
) COMMENT '商品一级分类'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category1/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建商品二级分类表
hive (gmall)>
drop table if exists ods_base_category2;
create external table ods_base_category2( `id` string COMMENT ' id',`name` string COMMENT '名称',category1_id string COMMENT '一级品类id'
) COMMENT '商品二级分类'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category2/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建支付流水表
hive (gmall)>
drop table if exists `ods_payment_info`;
create table `ods_payment_info`(`id` bigint COMMENT '编号',`out_trade_no` string COMMENT '对外业务编号',`order_id` string COMMENT '订单编号',`user_id` string COMMENT '用户编号',`alipay_trade_no` string COMMENT '支付宝交易流水编号',`total_amount` decimal(16,2) COMMENT '支付金额',`subject` string COMMENT '交易内容',`payment_type` string COMMENT '支付类型',`payment_time` string COMMENT '支付时间') COMMENT '支付流水表'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ods/ods_payment_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
ODS层数据导入脚本
#!/bin/bashdo_date=$1APP=gmallhive=/opt/module/hive/bin/hivesql="
load data inpath '/origin_data/$APP/db/order_info/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_order_info partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/order_detail/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_order_detail partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/sku_info/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_sku_info partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/user_info/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_user_info partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/payment_info/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_payment_info partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/base_category1/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_base_category1 partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/base_category2/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_base_category2 partition(dt='$do_date');load data inpath '/origin_data/$APP/db/base_category3/$do_date' OVERWRITE into table $APP"".ods_base_category3 partition(dt='$do_date');
"
$hive -e "$sql"
DWD层
创建订单表
hive (gmall)>
drop table if exists dwd_order_info;
create external table dwd_order_info ( `id` string COMMENT '',`total_amount` decimal(10,2) COMMENT '', `order_status` string COMMENT ' 1 2 3 4 5', `user_id` string COMMENT 'id' ,`payment_way` string COMMENT '', `out_trade_no` string COMMENT '', `create_time` string COMMENT '', `operate_time` string COMMENT ''
) COMMENT ''
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dwd/dwd_order_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建订单详情表
hive (gmall)>
drop table if exists dwd_order_detail;
create external table dwd_order_detail( `id` string COMMENT '',`order_id` decimal(10,2) COMMENT '', `user_id` string COMMENT 'id' ,`sku_id` string COMMENT 'id', `sku_name` string COMMENT '', `order_price` string COMMENT '', `sku_num` string COMMENT '', `create_time` string COMMENT ''
) COMMENT ''
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dwd/dwd_order_detail/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建用户表
hive (gmall)>
drop table if exists dwd_user_info;
create external table dwd_user_info( `id` string COMMENT 'id',`name` string COMMENT '', `birthday` string COMMENT '' ,`gender` string COMMENT '', `email` string COMMENT '', `user_level` string COMMENT '', `create_time` string COMMENT ''
) COMMENT ''
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dwd/dwd_user_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建支付流水表
hive (gmall)>
drop table if exists `dwd_payment_info`;
create external table `dwd_payment_info`(`id` bigint COMMENT '',`out_trade_no` string COMMENT '',`order_id` string COMMENT '',`user_id` string COMMENT '',`alipay_trade_no` string COMMENT '',`total_amount` decimal(16,2) COMMENT '',`subject` string COMMENT '',`payment_type` string COMMENT '',`payment_time` string COMMENT '') COMMENT ''
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dwd/dwd_payment_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
创建商品表（增加分类）
hive (gmall)>
drop table if exists dwd_sku_info;
create external table dwd_sku_info( `id` string COMMENT 'skuId',`spu_id` string COMMENT 'spuid', `price` decimal(10,2) COMMENT '' ,`sku_name` string COMMENT '', `sku_desc` string COMMENT '', `weight` string COMMENT '', `tm_id` string COMMENT 'id', `category3_id` string COMMENT '1id', `category2_id` string COMMENT '2id', `category1_id` string COMMENT '3id', `category3_name` string COMMENT '3', `category2_name` string COMMENT '2', `category1_name` string COMMENT '1', `create_time` string COMMENT ''
) COMMENT ''
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dwd/dwd_sku_info/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy")
;
DWD层数据导入脚本
#!/bin/bash# 定义变量方便修改
APP=gmall
hive=/opt/module/hive/bin/hive# 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 $1 ] ;thenlog_date=$1
else log_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi sql="set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;insert overwrite table "$APP".dwd_order_info partition(dt)
select * from "$APP".ods_order_info
where dt='$log_date' and id is not null;insert overwrite table "$APP".dwd_order_detail partition(dt)
select * from "$APP".ods_order_detail
where dt='$log_date' and id is not null;insert overwrite table "$APP".dwd_user_info partition(dt)
select * from "$APP".ods_user_info
where dt='$log_date' and id is not null;insert overwrite table "$APP".dwd_payment_info partition(dt)
select * from "$APP".ods_payment_info
where dt='$log_date' and id is not null;insert overwrite table "$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='$log_date' and c2.dt='$log_date'
and c3.dt='$log_date' and c1.dt='$log_date'
and sku.id is not null;"
$hive -e "$sql"
DWS层之用户行为宽表
需求目标，把每个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，不同角度的统计分析。
创建用户行为宽表
hive (gmall)>
drop table if exists dws_user_action;
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/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");
向用户行为宽表导入数据
注意，此处用到了hive的with as语句，with as语句可以理解为MySQL中的视图，是一种子查询的优化写法，但是with as的结果必须被查询语句使用，否则with as不会输出任何结果。具体用法参考hive (with as)【转载】。
hive (gmall)>
with
tmp_order as
(select user_id, sum(oc.total_amount) order_amount, count(*) order_countfrom dwd_order_info ocwhere date_format(oc.create_time,'yyyy-MM-dd')='2019-02-10'group by user_id
),
tmp_payment as
(select user_id, sum(pi.total_amount) payment_amount, count(*) payment_count from dwd_payment_info pi where date_format(pi.payment_time,'yyyy-MM-dd')='2019-02-10'group by user_id
),
tmp_comment as
( select user_id, count(*) comment_countfrom dwd_comment_log cwhere date_format(c.dt,'yyyy-MM-dd')='2019-02-10'group by user_id
)
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 user_id, order_count,order_amount,0 payment_count , 0 payment_amount, 0 comment_count from tmp_order union allselect user_id, 0 order_count,0 order_amount, payment_count, payment_amount,0 comment_countfrom tmp_paymentunion allselect user_id, 0 order_count,0 order_amount,0 payment_count,0 payment_amount,comment_count from tmp_comment) user_actions
group by user_id;
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