项目主题、ODS、DWD层建设实战

Znyoung

资料

Day04_项目主题、ODS、DWD层建设实战

知识点01：课程内容大纲与学习目标

#课程内容大纲
	1、项目业务表结构梳理、分析主题梳理
	2、DataGrip工具的使用
		满足日常开发、提高效率
	3、ODS层构建
		数据导入的4种方式及实现
	4、DWD层构建
		渐变维--SCD2--拉链表
			背景、设计、实现
		例1：拉链导入
        例2：全量覆盖导入
        例3：增量导入
#学习目标
	熟悉项目业务表结构、分析主题
	掌握DataGrip工具的使用
	掌握ODS层数据导入的方式、sqoop的使用
	熟练掌握拉链表的背景、设计、实现
	掌握DWD层数据导入

知识点02：业务系统表结构

表结构图
订单相关

t_shop_order:  订单主表 
	记录订单基础信息(买家、卖家、订单来源、订单状态、订单评价状态、取货方式、是否需要备货)
t_shop_order_address_detail:  订单副表 
	记录订单额外信息 与订单主表是1对1关系 (订单金额、优化金额、是否配送、支付接单配送到达完成各时间) 
t_shop_order_group:  订单组表 
	多笔订单构成一个订单组 (含orderID)
t_order_pay:    订单组支付表
	记录订单组支付信息 (订单组ID、订单总金额)
t_order_settle:  订单结算表
	记录一笔订单中配送员、圈主、平台、商家的分成 (含orderID)
t_order_delievery_item:  订单配送表
	记录配送员信息、收货人信息、商品信息(含orderID)
t_refund_order:  订单退款表
	记录退款相关信息(含orderID)
t_goods_evaluation:  订单评价表
	记录订单综合评分,送货速度评分等(含orderID)
t_goods_evaluation_detail:  订单中商品评价信息表
	记录订单中对所购买商品的评价信息(含orderID)
t_shop_order_goods_details:  订单和商品的中间表
	记录订单中商品的相关信息，如商品ID、数量、价格、总价、名称、规格、分类(含orderID)
t_trade_record:  交易记录表
	记录所有交易记录信息，比如支付、结算、退款

店铺相关

t_store:  店铺详情表
	记录一家店铺的详细信息
t_trade_area:  商圈表
	记录商圈相关信息，店铺需要归属商圈中
t_location:  地址表
	记录了地址信息以及地址的所属类别，如是商圈地址还是店铺地址，还是买家地址
t_district:  区域字典表
	记录了省市县区域的名称、别名、编码、父级区域ID

商品相关

t_goods:  商品表
	记录了商品相关信息
t_goods_class:  商品分类表
t_brand:  品牌表
	记录了品牌的相关信息
t_goods_collect:  商品收藏表

用户相关

t_user_login:  登陆日志表
	记录登陆日志信息，如登陆用户、类型、客户端标识、登陆时间、登陆ip、登出时间等
t_store_collect:  店铺收藏表
	记录用户收藏的店铺ID
t_shop_cart:  购物车表
	记录用户添加购物车的商品id、商品数量、卖家店铺ID

系统配置相关

t_date:  时间日期维度表
	记录了年月日周、农历等相关信息

知识点03：项目分析主题梳理

主题是数据综合体，抽象的。一个分析主题的数据可能横跨多个数据源（多个表）。
1、所谓指标指的是该主题需要计算出哪些数据值，来衡量比较大小、好坏、高低、涨跌情况。
2、所谓维度指的是从哪些角度或者多个角度组合起来去计算指标

销售主题
- 指标

销售收入、平台收入
配送成交额、小程序成交额、安卓APP成交额、苹果APP成交额、PC商城成交额
订单量、参评单量、差评单量、配送单量、退款单量、小程序订单量、安卓APP订单量、苹果APP订单量、PC商城订单量

维度

日期、城市、商圈、店铺、品牌、大类、中类、小类

商品主题
- 指标

下单次数、下单件数、下单金额
被支付次数、被支付金额、被退款次数、被退款件数、被退款金额、被加入购物车次数、被加入购物车件数、被收藏次数
好评数、中评数、差评数

维度

商品、日期

用户主题
- 指标

登录次数、收藏店铺数、收藏商品数、加入购物车次数、加入购物车金额
下单次数、下单金额、支付次数、支付金额

维度

用户、日期

知识点04：DataGrip业务数据导入

step1：windows创建工程文件夹

要求无中文，无空格环境
把项目资料中的脚本文件添加至工程文件夹中

step2：DataGrip创建Project
step3：关联本地工程文件夹
step4：DataGrip连接MySQL
step5：导入业务数据
step6：选中yipin数据库，刷新，查看数据是否正常

知识点05：Hive中文注释乱码问题处理

现象
原因

Hive元数据信息存储在MySQL中。
Hive要求数据库级别的字符集必须是latin1。但是对于具体表中字段的字符集则没做要求。
默认情况下，字段字符集也是latin1，但是latin1不支持中文。

解决

在mysql中，对于记录注释comment信息的几个表字段字符集进行修改。

step1：DataGrip打开MySQL console控制台
step2：执行下述sql语句修改字符集

-- 以下语句是在mysql中执行，如果执行完还是乱码，则需要删除数据库，重新创建数据库，再创建表加载数据
alter table hive.COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
alter table hive.TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table hive.PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8 ;
alter table hive.PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
alter table hive.INDEX_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;

step3：查看验证是否修改成功
step4：删除之前hive中创建的表，重新建表

知识点06：ODS层搭建--数据导入同步的方式

方式1：全量同步

每天新增一个日期分区，同步并存储当天的全量数据，历史数据定期删除。
适用于数据会有新增和更新，但是数据量较少，且历史快照不用保存很久的情况。

方式2：全量覆盖

不需要分区，每次同步都是先删后写，直接覆盖。
适用于数据不会有任何新增和变化的情况。
比如地区、时间、性别等维度数据，不会变更或很少会有变更，可以只保留最新值。

方式3：仅新增同步

每天新增一个日期分区，同步并存储当天的新增数据。
比如登录记录表、访问日志表、交易记录表、商品评价表等。

方式4：新增及更新同步

每天新增一个日期分区，同步并存储当天的新增和更新数据。
适用于既有新增又有更新的数据，比如用户表、订单表、商品表等。

首次执行与循环执行

首次建库时，需要对OLTP应用中的表全量数据进行采集，因此所有表都使用全量同步。
历史数据量可能会非常大，远远超出了增量过程。在执行时需要进行针对性的优化配置并采用分批执行。
后续的循环执行大多采用的是T+1模式。

知识点07：DataGrip连接Hive、建库ODS

DataGrip连接Hive

注意，本项目环境中使用的Hive版本是2.1.1-cdh6.2.1，因此需要使用Hive2版本的驱动。

建库ODS

库命名规范：业务简拼_ods，亿品新零售业务的ods层，可以命名为yp_ods。
表命名规范：ods层数据保持与原始数据一致，因此表名可以和原始表名一致。
比如t_shop_order表，可以命名为yp_ods.t_shop_order。

step1：DataGrip中打开Hive console控制台
step2：执行建库语句

create database if not exists yp_ods;

step3：选中创建好的数据库，刷新

知识点08：ODS层搭建--数据导入--全量覆盖

不需要分区，每次同步都是先删后写，直接覆盖。
适用于数据不会有任何新增和变化的情况。
比如区域字典表、时间、性别等维度数据，不会变更或很少会有变更，可以只保留最新值。
这里以t_district区域字典表为例，进行讲解。

step1：ods层建表

提示：可以直接使用项目提供的sql脚本。

DROP TABLE if exists yp_ods.t_district;
CREATE TABLE yp_ods.t_district
(
    `id` string COMMENT '主键ID',
    `code` string COMMENT '区域编码',
    `name` string COMMENT '区域名称',
    `pid`  int COMMENT '父级ID',
    `alias` string COMMENT '别名'
)
comment '区域字典表'
row format delimited fields terminated by '\t' 
stored as orc tblproperties ('orc.compress'='ZLIB');

step2：sqoop数据同步

因为表采用了ORC格式存储，因此使用sqoop导入数据的时候需要使用HCatalog API。
在sqoop并行导入的时候，需要--split-by xxx 这个参数指定数值类型字段进行切分。如果这个字段是一个文本格式，需要在命令中加入选项-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true

方式1-使用1个maptask进行导入
/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select * from t_district where 1=1 and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_district \
-m 1


方式1-使用2个maptask进行导入
/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://node1:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select * from t_district where 1=1 and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_district \
--split-by id -m 2

知识点09：ODS层搭建--数据导入--增量同步

每天新增一个日期分区，同步并存储当天的新增数据。
比如登录日志表、访问日志表、交易记录表、商品评价表，订单评价表等。
这里以t_user_login登录日志表为例，进行讲解。

step1：ods层建表

DROP TABLE if exists yp_ods.t_user_login;
CREATE TABLE if not exists yp_ods.t_user_login(
   id string,
   login_user string,
   login_type string COMMENT '登录类型（登陆时使用）',
   client_id string COMMENT '推送标示id(登录、第三方登录、注册、支付回调、给用户推送消息时使用)',
   login_time string,
   login_ip string,
   logout_time string
) 
COMMENT '用户登录记录表'
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ('orc.compress' = 'ZLIB');

step2：sqoop数据同步
- 首次(全量)

1、不管什么模式，首次都是全量同步；再次循环同步的时候，可以自己通过where条件来控制同步数据的范围；
2、${TD_DATE}表示分区日期，正常来说应该是今天的前一天，因为正常情况下，都是过夜里12点，干前一天活，那么数据的分区字段应该属于前一天。
3、这里为了演示，${TD_DATE}先写死。
TD_DATE=date -d '1 days ago' "+%Y-%m-%d"

#下面这里用于课堂演示
/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select *, '2022-06-11' as dt from t_user_login where 1=1 and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_user_login \
-m 1


#下面这是自动化调度方案脚本  需要配合shell执行

#!/bin/bash
TD_DATE=`date -d '1 days ago' "+%Y-%m-%d"`

/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select *, '${TD_DATE}' as dt from t_user_login where 1=1 and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_user_login \
-m 1

#你需要创建一个脚本： a.sh
#修改脚本权限: chmod +x a.sh
#运行脚本/root/a.sh或者./a.sh

= 解释： '${TD_DATE}' 是昨天的日期

循环（增量同步）

自己通过where条件来控制同步数据的范围；
比如对于t_user_login表，可以通过login_time登录时间这个字段来确定增量数据的范围。

#!/bin/bash
date -s '2022-06-13'
#你认为现在是2022-06-13
TD_DATE=`date -d '1 days ago' "+%Y-%m-%d"`
/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select *, '${TD_DATE}' as dt from t_user_login where 1=1 and (login_time between '${TD_DATE} 00:00:00' and 
'${TD_DATE} 23:59:59') and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_user_login \
-m 1

知识点10：ODS层搭建--数据导入--新增和更新同步

每天新增一个日期分区，同步并存储当天的新增和更新数据。
适用于既有新增又有更新的数据，比如用户表、订单表、商品表等。
这里以t_store店铺表为例，进行讲解。

step1：ods层建表

CREATE TABLE yp_ods.t_store
(
    `id`                 string COMMENT '主键',
    `user_id`            string,
    `store_avatar`       string COMMENT '店铺头像',
    `address_info`       string COMMENT '店铺详细地址',
    `name`               string COMMENT '店铺名称',
    `store_phone`        string COMMENT '联系电话',
    `province_id`        INT COMMENT '店铺所在省份ID',
    `city_id`            INT COMMENT '店铺所在城市ID',
    `area_id`            INT COMMENT '店铺所在县ID',
    `mb_title_img`       string COMMENT '手机店铺 页头背景图',
    `store_description` string COMMENT '店铺描述',
    `notice`             string COMMENT '店铺公告',
    `is_pay_bond`        TINYINT COMMENT '是否有交过保证金 1：是0：否',
    `trade_area_id`      string COMMENT '归属商圈ID',
    `delivery_method`    TINYINT COMMENT '配送方式  1 ：自提 ；3 ：自提加配送均可; 2 : 商家配送',
    `origin_price`       DECIMAL,
    `free_price`         DECIMAL,
    `store_type`         INT COMMENT '店铺类型 22天街网店 23实体店 24直营店铺 33会员专区店',
    `store_label`        string COMMENT '店铺logo',
    `search_key`         string COMMENT '店铺搜索关键字',
    `end_time`           string COMMENT '营业结束时间',
    `start_time`         string COMMENT '营业开始时间',
    `operating_status`   TINYINT COMMENT '营业状态  0 ：未营业 ；1 ：正在营业',
    `create_user`        string,
    `create_time`        string,
    `update_user`        string,
    `update_time`        string,
    `is_valid`           TINYINT COMMENT '0关闭，1开启，3店铺申请中',
    `state`              string COMMENT '可使用的支付类型:MONEY金钱支付;CASHCOUPON现金券支付',
    `idCard`             string COMMENT '身份证',
    `deposit_amount`     DECIMAL(11,2) COMMENT '商圈认购费用总额',
    `delivery_config_id` string COMMENT '配送配置表关联ID',
    `aip_user_id`        string COMMENT '通联支付标识ID',
    `search_name`        string COMMENT '模糊搜索名称字段:名称_+真实名称',
    `automatic_order`    TINYINT COMMENT '是否开启自动接单功能 1：是  0 ：否',
    `is_primary`         TINYINT COMMENT '是否是总店 1: 是 2: 不是',
    `parent_store_id`    string COMMENT '父级店铺的id，只有当is_primary类型为2时有效'
)
comment '店铺表'
partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as orc tblproperties ('orc.compress'='ZLIB');

step2：sqoop数据同步

实现新增及更新同步的关键是，表中有两个跟时间相关的字段：
create_time 创建时间一旦生成不再修改
update_time 更新时间数据变化时间修改
自己通过where条件来控制同步数据的范围。

首次

#下面这是自动化调度方案脚本  需要配合shell执行

#!/bin/bash
TD_DATE=`date -d '1 days ago' "+%Y-%m-%d"`
/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select *, '${TD_DATE}' as dt from t_store where 1=1 and \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_store \
-m 1

循环

注意了，如果这里将时间范围控制在公元前5000年到today，那么不出意外，这应该是全量数据，
其效果和上面的首次导入一样。
今天是哪一天，日期值就应该是今天的前一天。

#下面这是自动化调度方案脚本  需要配合shell执行
#!/bin/bash
date -s '2022-06-13'
TD_DATE=`date -d '1 days ago' "+%Y-%m-%d"`
/usr/bin/sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select *, '${TD_DATE}' as dt from t_store where 1=1 and ((create_time between '${TD_DATE} 00:00:00' and '${TD_DATE} 23:59:59') or (update_time between '${TD_DATE} 00:00:00' and '${TD_DATE} 23:59:59')) and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_store \
-m 1

知识点11：ODS层搭建--数据导入--最终完整版

掌握完全量覆盖、增量同步、新增和更新同步如何实现之后
对于ODS的表其他操作类比进行。
可以使用课程中提供的脚本批量执行，提高效率。
注意数据同步之后，最好和mysql数据源表做一次校验比对，同时也验证一下同步数据是否成功、正确。
step1：关于ODS层建表语句sql文件的执行
- Datagrip中选中sql文件执行
step2：关于ODS层sqoop数据同步的shell脚本执行
- 执行之前，把脚本中的写死的日期根据当前操作的实际情况修改一下。
- 可以选择复制shell脚本中的sqoop导入命令一个一个一次执行
- 也可以选择上传shell脚本到hadoop01服务器上，执行如下命令

chmod u+x sqoop_import.sh

sh sqoop_import.sh


- 这样shell脚本就会依次执行每一个sqoop任务了。

知识点12：DWD层搭建--功能职责、事实表维度表识别

dwd层功能与职责

dwd层中文叫做明细数据层。
主要功能：
数据清洗转换、提供质量保证；
区分事实、维度。

表名规范
dwd.fact_xxxxxx
dwd.dim_yyyyyy

事实表

订单主副表、订单结算、订单组、订单退款、订单商品快照、购物车、店铺收藏等

维度表

用户、区域、时间、店铺、商圈、地址信息、商品、商品分类、品牌等

注意事项
- 有些情况下，一张表到底是属于事实表还是维度表，其实是跟后续的分析主题相关的。
- 主题选取不同，可能对导致表的定位不同。
- 举一个极端的例子：品牌表，如果后续专门研究分析品牌主题，那么做事实表可能更好。
- 本项目总共实现3个主题：销售主题、商品主题、用户主题（练习）
使用DataGrip在Hive中创建dwd层

create database if not exists yp_dwd;

行存储和列存储

行存储：TextFile，Sequencefile
列存储：ORC，ParQuet

结论：
  ods层： ORC + ZLIB     考虑到ods层的数据操作不是特别频繁，主要考虑磁盘节省问题
  其它层： ORC + SNAPPY  考虑到其他层的数据操作特别频繁，主要考虑查询性能问题

Hive如何通过脚本来执行HiveSQL

方式1： hive -S -e "SQL命令"
方式2： hive -f HiveSQL脚本
       hive -f "test1.sql"
方式3： 可以将hive -f封装在shell脚本中
	  #!/bin/bash
	  /usr/bin/hive -f /root/test.sql
	  
	  执行shell脚本，间接执行hive脚本

如何在MySQL中不进入的情况下执行脚本
mysql -u root -p123456 < test2.sql

知识点13：渐变维--拉链表--背景

拉链表属于之前所讲缓慢渐变维中SCD2情况，主要解决的是记录历史状态的问题。

详见课堂提供PPT资料

知识点14：渐变维--拉链表--设计

详见课堂提供PPT资料

知识点15：渐变维--拉链表--实现

详见课堂提供PPT资料

DWD层职责

1、区分维度表和事实表
  事实表：描述的一种客观事实行为
2、构建拉链表
  如果你想保留历史的状态记录，则可以使用拉链表

create database if not exists yp_dwd;

知识点16：DWD层搭建--3种导入方式

方式一：拉链导入
- 适合场景：增量及更新同步表
- 表设计要求：start_date开始时间、end_date结束时间
  - start_date 表示数据有效的开始时间可以作为表的分区字段来使用
  - end_date 表示数据失效的时间，默认数据都是9999-99-99 表示一直有效。当有更新的时候，通过拉链表操作修改end_date。
- 典型代表：fact_shop_order 订单表、fact_order_settle订单结算表等
方式二：全量覆盖导入
- 适合场景：不考虑历史数据是否存在，每次导入直接覆盖
- 表设计要求：没啥要求，也不用分区，也不用拉链。
- 典型代表：dim_district区域字典表、dim_date时间维度表
方式三：增量导入
- 适合场景：仅考虑每次的增量数据同步
- 表设计要求：
  - 分区表partitioned by (dt string)，分区字段往往是时间日期。
  - 一个日期一个分区，一次增量导入。
- 典型代表：fact_goods_evaluation订单评价表、fact_user_login登录记录表。

知识点17：DWD层搭建--订单事实表--建表与首次导入

step1：建表操作

-- 1、在DWD层构建的拉链表使用start_date来作为分区字段，这样就可以对拉链表进行分区，提高查询效率
-- 2、从DWD层开始，我们表数据存放格式用的是ORC，压缩方式用的是SNAPPY

--  构建订单事实表的拉链表
create database if not exists yp_dwd;
-- 1、创建表
DROP TABLE if EXISTS yp_dwd.fact_shop_order;
CREATE TABLE if not exists yp_dwd.fact_shop_order(  -- 拉链表
  id string COMMENT '根据一定规则生成的订单编号',
  order_num string COMMENT '订单序号',
  buyer_id string COMMENT '买家的userId',
  store_id string COMMENT '店铺的id',
  order_from string COMMENT '此字段可以转换 1.安卓\; 2.ios\; 3.小程序H5 \; 4.PC',
  order_state int COMMENT '订单状态:1.已下单\; 2.已付款, 3. 已确认 \;4.配送\; 5.已完成\; 6.退款\;7.已取消',
  create_date string COMMENT '下单时间',
  finnshed_time timestamp COMMENT '订单完成时间,当配送员点击确认送达时,进行更新订单完成时间,后期需要根据订单完成时间,进行自动收货以及自动评价',
  is_settlement tinyint COMMENT '是否结算\;0.待结算订单\; 1.已结算订单\;',
  is_delete tinyint COMMENT '订单评价的状态:0.未删除\;  1.已删除\;(默认0)',
  evaluation_state tinyint COMMENT '订单评价的状态:0.未评价\;  1.已评价\;(默认0)',
  way string COMMENT '取货方式:SELF自提\;SHOP店铺负责配送',
  is_stock_up int COMMENT '是否需要备货 0：不需要    1：需要    2:平台确认备货  3:已完成备货 4平台已经将货物送至店铺 ',
  create_user string,
  create_time string,
  update_user string,
  update_time string,
  is_valid tinyint COMMENT '是否有效  0: false\; 1: true\;   订单是否有效的标志',
  end_date string COMMENT '拉链结束日期'
) COMMENT '订单表'
partitioned by (start_date string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ('orc.compress' = 'SNAPPY');

step2：首次导入

如果是动态分区插入，别忘了相关参数
如果ods层中表的字段有枚举类型，可以在ETL到dwd的过程中使用case when语句转换。

step3：查看验证表结果

知识点18：DWD层搭建--订单事实表--循环与拉链导入

step1：修改mysql中t_shop_order表数据

模拟业务有新增订单、更新订单数据发生;
因为上次ODS导入时，指定分区时间为2022-06-12，所以这里在模拟数据时把时间设为2022-06-13这一天的的新增及更新操作。

--新增订单
INSERT INTO yipin.t_shop_order (id, order_num, buyer_id, store_id, order_from, order_state, create_date, finnshed_time,
                                is_settlement, is_delete, evaluation_state, way, is_stock_up, create_user, create_time,
                                update_user, update_time, is_valid)
VALUES ('dd88888888888888', '251', '2f322c3f55e211e998ec7cd30ad32e2e', 'e438ca06cdf711e998ec7cd30ad32e2e', 3, 2,
        '2022-06-22 17:52:23', null, 0, 0, 0, 'SELF', 0, '2f322c3f55e211e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-22 17:52:23',
        '2f322c3f55e211e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-22 18:52:34', 1);

--更新订单
UPDATE yipin.t_shop_order
SET order_num=888,
    update_time='2022-06-22 12:12:12'
WHERE id = 'dd190601303220fc01';

step2：ODS层抽取新增、更新数据

使用sqoop新增和更新同步实现。

--在mysql中，首先验证sql能否够将新增及更新数据查询出来
select *, '2022-06-22' as dt from t_shop_order where 1=1 and (create_time between '2022-06-22 00:00:00' and '2022-06-22 23:59:59') or (update_time between '2022-06-22 00:00:00' and '2022-06-22 23:59:59')

sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
  --connect 'jdbc:mysql://node1:3306/yipin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
  --username root \
  --password 123456 \
  --query "select *, '2022-06-22' as dt from yipin.t_shop_order t where 1=1 and (t.create_time between '2022-06-22 00:00:00' and '2022-06-22 23:59:59') or (t.update_time between '2022-06-22 00:00:00' and '2022-06-22 23:59:59') and  \$CONDITIONS" \
  --hcatalog-database yp_ods \
  --hcatalog-table t_shop_order \
  -m 1

step3：创建中间临时表,用于保存拉链结果

临时表的结构和最终的拉链表结构一样。

DROP TABLE if EXISTS yp_dwd.fact_shop_order_tmp;
CREATE   TABLE yp_dwd.fact_shop_order_tmp(
  id string COMMENT '根据一定规则生成的订单编号',
  order_num string COMMENT '订单序号',
  buyer_id string COMMENT '买家的userId',
  store_id string COMMENT '店铺的id',
  order_from string COMMENT '此字段可以转换 1.安卓\; 2.ios\; 3.小程序H5 \; 4.PC',
  order_state int COMMENT '订单状态:1.已下单\; 2.已付款, 3. 已确认 \;4.配送\; 5.已完成\; 6.退款\;7.已取消',
  create_date string COMMENT '下单时间',
  finnshed_time timestamp COMMENT '订单完成时间,当配送员点击确认送达时,进行更新订单完成时间,后期需要根据订单完成时间,进行自动收货以及自动评价',
  is_settlement tinyint COMMENT '是否结算\;0.待结算订单\; 1.已结算订单\;',
  is_delete tinyint COMMENT '订单评价的状态:0.未删除\;  1.已删除\;(默认0)',
  evaluation_state tinyint COMMENT '订单评价的状态:0.未评价\;  1.已评价\;(默认0)',
  way string COMMENT '取货方式:SELF自提\;SHOP店铺负责配送',
  is_stock_up int COMMENT '是否需要备货 0：不需要    1：需要    2:平台确认备货  3:已完成备货 4平台已经将货物送至店铺 ',
  create_user string,
  create_time string,
  update_user string,
  update_time string,
  is_valid tinyint COMMENT '是否有效  0: false\; 1: true\;   订单是否有效的标志',
  end_date string COMMENT '拉链结束日期')
COMMENT '订单表'
partitioned by (start_date string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ('orc.compress' = 'SNAPPY')

step4：拉链操作，结果to临时表

insert overwrite table yp_dwd.fact_shop_order_tmp
--第一个select查的是ods层新增的数据
select
t.id as id,
t.order_num as order_num,
t.buyer_id as buyer_id,
t.store_id as store_id,
case t.order_from when '1' then 'android' when '2' then 'ios' when '3' then 'miniapp'
    when '4' then 'pcweb' else 'other' end as order_from,
t.order_state as order_state,
t.create_date as create_date,
t.finnshed_time as finnshed_time,
t.is_settlement as is_settlement,
t.is_delete as is_delete,
t.evaluation_state as evaluation_state,
t.way as way,
t.is_stock_up as is_stock_up,
t.create_user as create_user,
t.create_time as create_time,
t.update_user as update_user,
t.update_time as update_time,
t.is_valid as is_valid,
'9999-99-99' as end_date,
substr(t.create_time, 0, 10) as start_date
from yp_ods.t_shop_order t
where 1 = 1
  and (t.create_time between '2022-06-22 00:00:00' and '2022-06-22 23:59:59')

union all

--第二个select是为了将dwd层原来的数据（有变更的）设置为失效
select
t1.id,
t1.order_num,
t1.buyer_id,
t1.store_id,
t1.order_from,
t1.order_state,
t1.create_date,
t1.finnshed_time,
t1.is_settlement,
t1.is_delete,
t1.evaluation_state,
t1.way,
t1.is_stock_up,
t1.create_user,
t1.create_time,
t1.update_user,
t1.update_time,
t1.is_valid,
-- 若左关联ods的表的结果为null，则代表这条数据没有更新，按原来的数据算
-- 若左关联ods的表结果不为null，则代表这个数据有更新，原dwd层的数据设置为失效（END_DATE更新）
if((t2.id is null or t1.end_date < '9999-99-99'), t1.end_date, '2022-06-21') as end_date,
t1.start_date
from yp_dwd.fact_shop_order t1 left join
    (select * from yp_ods.t_shop_order where dt='2022-06-22') t2 on t1.id=t2.id
         where 1=1;

step5：查询临时表验证

select *
from yp_dwd.fact_shop_order_tmp where id='dd190601303220fc01';

--可以看到，这条订单有两条数据 
--第一条根据end_date信息可以表名是历史状态数据
--第一条根据end_date信息是9999-99-99表明是当前有效的状态数据

step6：临时表结果覆盖拉链表

INSERT OVERWRITE TABLE yp_dwd.fact_shop_order partition (start_date)
SELECT * from yp_dwd.fact_shop_order_tmp;

知识点19：DWD层搭建--时间维度表--全量覆盖导入

建表操作

DROP TABLE if EXISTS yp_dwd.dim_district;
CREATE TABLE yp_dwd.dim_district(
  id string COMMENT '主键ID', 
  code string COMMENT '区域编码', 
  name string COMMENT '区域名称', 
  pid string COMMENT '父级ID', 
  alias string COMMENT '别名')
COMMENT '区域字典表'
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc 
tblproperties ('orc.compress' = 'SNAPPY');

全量覆盖操作

INSERT overwrite TABLE yp_dwd.dim_district
select * from yp_ods.t_district
WHERE code IS NOT NULL AND name IS NOT NULL;

知识点20：DWD层搭建--订单评价表--增量导入

建表

#解释：每一次增量的数据都创建一个分区进行保存

DROP TABLE if EXISTS yp_dwd.fact_goods_evaluation;
CREATE TABLE yp_dwd.fact_goods_evaluation(
  id string, 
  user_id string COMMENT '评论人id', 
  store_id string COMMENT '店铺id', 
  order_id string COMMENT '订单id', 
  geval_scores int COMMENT '综合评分', 
  geval_scores_speed int COMMENT '送货速度评分0-5分(配送评分)', 
  geval_scores_service int COMMENT '服务评分0-5分', 
  geval_isanony tinyint COMMENT '0-匿名评价，1-非匿名', 
  create_user string, 
  create_time string, 
  update_user string, 
  update_time string, 
  is_valid tinyint COMMENT '0 ：失效，1 ：开启')
COMMENT '订单评价表'
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc 
tblproperties ('orc.compress' = 'SNAPPY');

第一次导入（全量）

-- 从ods层进行加载
INSERT overwrite TABLE yp_dwd.fact_goods_evaluation PARTITION(dt)
select 
   id,
   user_id,
   store_id,
   order_id,
   geval_scores,
   geval_scores_speed,
   geval_scores_service,
   geval_isanony,
   create_user,
   create_time,
   update_user,
   update_time,
   is_valid,
   substr(create_time, 1, 10) as dt  -- 2022-06-12
from yp_ods.t_goods_evaluation;

增量导入操作

#1、在MySQL中添加新增数据
INSERT INTO `t_goods_evaluation`
VALUES ('00a56b465bfb11e998ec7cd30ad32e21', '430eff5a55d911e998ec7cd30ad32e2e', '7b09b44e5b6d11e998ec7cd30ad32e2e',
        'dd190411306814f411', 10, 10, 10, 1, '430eff5a55d911e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-13 09:42:02', NULL, NULL, 1),
       ('02b78f65636811e998ec7cd30ad32e21', '90ec8d524eaa11e998ec7cd30ad32e2e', '5d3b50ab601c11e998ec7cd30ad32e2e',
        'dd1904203696383c11', 10, 10, 10, 1, '90ec8d524eaa11e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-13 20:29:58', NULL, NULL, 1),
       ('03add7e8754d11e998ec7cd30ad32e21', '1e851bf8642e11e998ec7cd30ad32e2e', 'b169106f695311e998ec7cd30ad32e2e',
        'dd1905123740785aa1', 10, 10, 10, 0, '1e851bf8642e11e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-13 15:02:05', NULL, NULL, 1),
       ('046d29a7634711e998ec7cd30ad32e21', '3c3bcb4f55bc11e998ec7cd30ad32e2e', '5d3b50ab601c11e998ec7cd30ad32e2e',
        'dd1904203530974fc1', 10, 10, 10, 1, '3c3bcb4f55bc11e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-13 16:33:48', NULL, NULL, 1),
       ('0513896665b511e998ec7cd30ad32e21', '835ddd8c633911e998ec7cd30ad32e2e', 'd5da2741552611e998ec7cd30ad32e2e',
        'dd190421325267961f1', 10, 10, 10, 1, '835ddd8c633911e998ec7cd30ad32e2e', '2022-06-13 18:46:16', NULL, NULL, 1); 

#2、将MySQL中新增数据导入到ods层
sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.88.80:3306/yipin?enabledTLSProtocols=TLSv1.2&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true' \
--username root \
--password 123456 \
--query "select *, '2022-06-13' as dt from t_goods_evaluation where 1=1 and (create_time between '2022-06-13 00:00:00' and '2022-06-13 23:59:59') and  \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database yp_ods \
--hcatalog-table t_goods_evaluation \
-m 1

#3、将ods层新导入的数据加载到dwd


INSERT overwrite TABLE yp_dwd.fact_goods_evaluation PARTITION(dt)
select 
   id,
   user_id,
   store_id,
   order_id,
   geval_scores,
   geval_scores_speed,
   geval_scores_service,
   geval_isanony,
   create_user,
   create_time,
   update_user,
   update_time,
   is_valid,
   substr(create_time, 1, 10) as dt
from yp_ods.t_goods_evaluation
where dt='2022-06-13';

知识点21：DWD层搭建--最终完整版

对于DWD的层中其他表操作，可以使用课程中提供的脚本批量执行，提高效率。
前提是：必须掌握拉链表的使用。

附件：Hive相关配置参数

--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;

项目主题、ODS、DWD层建设实战

# 资料

# Day04_项目主题、ODS、DWD层建设实战

# 知识点01：课程内容大纲与学习目标

# 知识点02：业务系统表结构

# 知识点03：项目分析主题梳理

# 知识点04：DataGrip业务数据导入

# 知识点05：Hive中文注释乱码问题处理

# 知识点06：ODS层搭建--数据导入同步的方式

# 知识点07：DataGrip连接Hive、建库ODS

# 知识点08：ODS层搭建--数据导入--全量覆盖

# 知识点09：ODS层搭建--数据导入--增量同步

# 知识点10：ODS层搭建--数据导入--新增和更新同步

# 知识点11：ODS层搭建--数据导入--最终完整版

# 知识点12：DWD层搭建--功能职责、事实表维度表识别

# 行存储和列存储

# Hive如何通过脚本来执行HiveSQL

# 知识点13：渐变维--拉链表--背景

# 知识点14：渐变维--拉链表--设计

# 知识点15：渐变维--拉链表--实现

# DWD层职责

# 知识点16：DWD层搭建--3种导入方式

# 知识点17：DWD层搭建--订单事实表--建表与首次导入

# 知识点18：DWD层搭建--订单事实表--循环与拉链导入

# 知识点19：DWD层搭建--时间维度表--全量覆盖导入

# 知识点20：DWD层搭建--订单评价表--增量导入

# 知识点21：DWD层搭建--最终完整版

# 附件：Hive相关配置参数

资料

Day04_项目主题、ODS、DWD层建设实战

知识点01：课程内容大纲与学习目标

知识点02：业务系统表结构

知识点03：项目分析主题梳理

知识点04：DataGrip业务数据导入

知识点05：Hive中文注释乱码问题处理

知识点06：ODS层搭建--数据导入同步的方式

知识点07：DataGrip连接Hive、建库ODS

知识点08：ODS层搭建--数据导入--全量覆盖

知识点09：ODS层搭建--数据导入--增量同步

知识点10：ODS层搭建--数据导入--新增和更新同步

知识点11：ODS层搭建--数据导入--最终完整版

知识点12：DWD层搭建--功能职责、事实表维度表识别

行存储和列存储

Hive如何通过脚本来执行HiveSQL

知识点13：渐变维--拉链表--背景

知识点14：渐变维--拉链表--设计

知识点15：渐变维--拉链表--实现

DWD层职责

知识点16：DWD层搭建--3种导入方式

知识点17：DWD层搭建--订单事实表--建表与首次导入

知识点18：DWD层搭建--订单事实表--循环与拉链导入

知识点19：DWD层搭建--时间维度表--全量覆盖导入

知识点20：DWD层搭建--订单评价表--增量导入

知识点21：DWD层搭建--最终完整版

附件：Hive相关配置参数