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

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