2.1、login_count 登录次数这个指标简单,根据dwd层,dwd_page_log表可以直接计算。 2.2、cart_count 加入购物车次数;favor_count 收藏次数;这两个指标也是很简单,直接根据dwd层,dwd_action_log表中获取。 2.3、order_count 下单次数;order_activity_count订单参与活动次数;order_activity_reduce_amount订单减免金额(活动...
利用列式存储格式如Parquet,可以优化分析查询的性能,特别是对于只需要访问表的某几列数据的场景。 综上,DWD目标是确保数据在质量、安全性、效率和可用性方面都满足数据仓库和业务分析的需求。通过DWD层的处理,数据将被准备好供下一层(数据应用层、数据分析层等)使用。 2.3 DIM(Dimension)公共维度层 基于维度建模理论...
业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的，至于DW层如何进行切分，是根据具体的业务需求和公司场景自己去...
1)在hadoop101的/home/kris/bin目录下创建脚本 vim ods_to_dwd_log.sh 并赋予执行权限。 View Code 业务数据 业务数据方面DWD层的搭建主要注意点在于维度的退化,减少后续大量Join操作。 维度表| 商品、优惠券、活动、地区、时间等 ① 商品维度表(全量) 商品维度表主要是将商品表SKU表、商品一级分类、商品二级...
业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么,或者说我们能说清楚它们之间的界限,复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。 所以数据分层这块一般来说三层是最基础的,至于DW层如何进行切分,是根据具体的业务需求和公司场景自己去定...
DWD 层是以业务过程为驱动。 DWS 层、DWT 层和 ADS 层都是以需求为驱动。 DWD:data warehouse details 数据明细层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。 数据清洗:去除空值、脏数据、枚举值转换,超过极限范围的。 DWB:data warehouse base 数据基础层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量...
业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么,或者说我们能说清楚它们之间的界限,复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。 所以数据分层这块一般来说三层是最基础的,至于DW层如何进行切分,是根据具体的业务需求和公司场景自己去定...
DWS 层、DWT 层和 ADS 层都是以需求为驱动。 DWD:data warehouse details 数据明细层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。 数据清洗:去除空值、脏数据、枚举值转换,超过极限范围的。 DWB:data warehouse base 数据基础层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。
数据仓库1.4ODSDWDDWSDWTADS 数据仓库1.4ODSDWDDWSDWTADS 数仓分层搭建导⼊数据 1.ODS层 ①⽤户⾏为数据⽇志表 创建输⼊⽀持lzo压缩、输出是text，⽀持Json解析解析的分区表 hive (gmall)> drop table if exists ods_log;CREATE EXTERNAL TABLE ods_log (`line` string)PARTITIONED BY (`dt` ...
DWS层与DWT层:提高复用性,以维度为基准 DWD层是以业务过程为驱动,DWS层、DWT层和ADS层都是以需求为驱动,建宽表,按照主题去建表 数仓环境搭建 hive进行管理,计算由hive为主体计算引擎替换为tez或spark,MR很少,还有一种是由hivesql对接数据源 Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法...