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电商数仓项目----笔记六(数仓ODS层)

news 2025/8/10 11:51:54

ODS层的设计要点如下：

（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。

（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。

（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。

同样的，需要将用户行为数据表和业务数据表放到ODS层。

日志表

DROP TABLE IF EXISTS ods_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(`common`   STRUCT<ar :STRING,ba :STRING,ch :STRING,is_new :STRING,md :STRING,mid :STRING,os :STRING,uid :STRING,vc:STRING> COMMENT '公共信息',`page`     STRUCT<during_time :STRING,item :STRING,item_type :STRING,last_page_id :STRING,page_id:STRING,source_type :STRING> COMMENT '页面信息',`actions`  ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,item:STRING,item_type:STRING,ts:BIGINT>> COMMENT '动作信息',`displays` ARRAY<STRUCT<display_type :STRING,item :STRING,item_type :STRING,`order` :STRING,pos_id:STRING>> COMMENT '曝光信息',`start`    STRUCT<entry :STRING,loading_time :BIGINT,open_ad_id :BIGINT,open_ad_ms :BIGINT,open_ad_skip_ms:BIGINT> COMMENT '启动信息',`err`      STRUCT<error_code:BIGINT,msg:STRING> COMMENT '错误信息',`ts`       BIGINT  COMMENT '时间戳'
) COMMENT '活动信息表'PARTITIONED BY (`dt` STRING)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/';

创建一个外部表（防止误操作）：

common、page、actions、displays、start、err、ts 是表的列名；
STRUCT 是一种复合数据类型，用于表示多个字段的组合。例如，common 列使用 STRUCT 类型，其中包含了多个字段；
ARRAY 是一种用于表示数组的数据类型。例如，actions 和 displays 列使用 ARRAY 类型，分别包含了多个结构化的元素。
PARTITIONED BY 指定了表的分区列，这里使用 dt 列作为分区列。
ROW FORMAT SERDE 指定了数据的序列化和反序列化方式，这里使用 JsonSerDe。
LOCATION 指定了外部表的存储位置

但是为什么创建这几个类? 因为当初咱们的日志格式是这样的：

页面日志：

{"common": {                     -- 环境信息"ar": "15",                 -- 省份ID"ba": "iPhone",             -- 手机品牌"ch": "Appstore",           -- 渠道"is_new": "1",              -- 是否首日使用，首次使用的当日，该字段值为1，过了24:00，该字段置为0。"md": "iPhone 8",           -- 手机型号"mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq",  -- 设备id"os": "iOS 13.2.9",         -- 操作系统"sid": "3981c171-558a-437c-be10-da6d2553c517"     -- 会话id"uid": "485",               -- 会员id"vc": "v2.1.134"            -- app版本号},"actions": [{                   -- 动作(事件)"action_id": "favor_add",   -- 动作id"item": "3",                -- 目标id"item_type": "sku_id",      -- 目标类型"ts": 1585744376605         -- 动作时间戳}],"displays": [{                  -- 曝光"displayType": "query", -- 曝光类型"item": "3",            -- 曝光对象id"item_type": "sku_id",  -- 曝光对象类型"order": 1,             -- 出现顺序"pos_id": 2             -- 曝光位置"pos_seq": 1             -- 曝光序列号（同一坑位多个对象的编号）},{"displayType": "promotion","item": "6","item_type": "sku_id","order": 2,"pos_id": 1"pos_seq": 1},{"displayType": "promotion","item": "9","item_type": "sku_id","order": 3,"pos_id": 3"pos_seq": 1},{"displayType": "recommend","item": "6","item_type": "sku_id","order": 4,"pos_id": 2"pos_seq": 1},{"displayType": "query ","item": "6","item_type": "sku_id","order": 5,"pos_id": 1"pos_seq": 1}],"page": {                          -- 页面信息"during_time": 7648,           -- 持续时间毫秒"item": "3", 	               -- 目标id"item_type": "sku_id",         -- 目标类型"last_page_id": "login",       -- 上页ID"page_id": "good_detail",      -- 页面ID"from_pos_id":999,           -- 来源坑位ID
"from_pos_seq":999,           -- 来源坑位序列号
"refer_id":"2",			  -- 外部营销渠道ID"sourceType": "promotion"      -- 来源类型},                                 "err": {                           --错误"error_code": "1234",          --错误码"msg": "***********"           --错误信息},                                 "ts": 1585744374423                --跳入时间戳
}

JSON格式，最外层JSON对象的属性作为表的字段。重点是属性是什么类型？

第一个common对象，用map或者struct都行，因为个数确定，用struct更好；

第二个action，有中括号，用数组array<struct>因为里面的数组元素类型不统一ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,item:STRING,item_type:STRING,ts:BIGINT>> ；

同理，第三个action也大同小异....

启动日志：

{"common": {"ar": "370000","ba": "Honor","ch": "wandoujia","is_new": "1","md": "Honor 20s","mid": "eQF5boERMJFOujcp",
"os": "Android 11.0",
"sid":"a1068e7a-e25b-45dc-9b9a-5a55ae83fc81""uid": "76","vc": "v2.1.134"},"start": {   
"entry": "icon",         --icon手机图标  notice 通知   install 安装后启动"loading_time": 18803,  --启动加载时间"open_ad_id": 7,        --广告页ID"open_ad_ms": 3449,    -- 广告总共播放时间"open_ad_skip_ms": 1989   --  用户跳过广告时点},
"err":{                     --错误
"error_code": "1234",      --错误码"msg": "***********"       --错误信息
},"ts": 1585744304000
}

这些这里面common，ts什么都是一样的，只有start不一样，start也是结构体。

数据装载

load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2020-06-14' into table ods_log_inc partition(dt='2020-06-14');

每日数据装载脚本

（1）在hadoop102的/home/atguigu/bin目录下创建hdfs_to_ods_log.sh

#!/bin/bash# 定义变量方便修改
APP=gmall# 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" ] ;thendo_date=$1
elsedo_date=`date -d "-1 day" +%F`
fiecho ================== 日志日期为 $do_date ==================
sql="
load data inpath '/origin_data/$APP/log/topic_log/$do_date' into table ${APP}.ods_log_inc partition(dt='$do_date');
"
hive -e "$sql"

这个脚本我们需要传入一个日期参数。首先，定义APP一个外部变量gmall，if [ -n "$1" ]是判定传入的第一个参数是否为空，如果不为空，则将传入的参数赋给do_date，否则，do_date赋为今天的日期减一天；

随后拼接sql语句，load data数据装载语句，inpath 后面跟着的是数据存放的路径，into后面跟着我们新创建的ODS层的表名；

拼接完sql语句，hive -e "$sql"相当于执行sql语句。Bash脚本特有的执行sql语句的语法。

业务表

这里表较多，全量和增量各取一张表做个简单说明：

活动信息表（全量表）：

DROP TABLE IF EXISTS ods_activity_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_activity_info_full
(`id`            STRING COMMENT '活动id',`activity_name` STRING COMMENT '活动名称',`activity_type` STRING COMMENT '活动类型',`activity_desc` STRING COMMENT '活动描述',`start_time`    STRING COMMENT '开始时间',`end_time`      STRING COMMENT '结束时间',`create_time`   STRING COMMENT '创建时间'
) COMMENT '活动信息表'PARTITIONED BY (`dt` STRING)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'NULL DEFINED AS ''LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_info_full/';

我们当时全量表数据的同步是靠DataX同步过来的，传输过来的是Tsv格式，我们要尽量保持格式不变。

这是当时的活动信息表的样式：

这段代码用于创建一个外部表 ods_activity_info_full。该表包含了多个列，其中每个列都有对应的数据类型和注释。

id、activity_name、activity_type、activity_desc、start_time、end_time、create_time 是表的列名。
STRING 是表示字符串类型的数据类型。
COMMENT 用于为列添加注释，描述列的含义。
PARTITIONED BY 指定了表的分区列，这里使用 dt 列作为分区列。
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 指定了行格式，数据以制表符分隔。
NULL DEFINED AS '' 指定了空值的表示方式，这里将空值定义为空字符串。
LOCATION 指定了外部表的存储位置。

购物车表（增量表）:

DROP TABLE IF EXISTS ods_cart_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_cart_info_inc
(`type` STRING COMMENT '变动类型',`ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',`data` STRUCT<id :STRING,user_id :STRING,sku_id :STRING,cart_price :DECIMAL(16, 2),sku_num :BIGINT,img_url :STRING,sku_name:STRING,is_checked :STRING,create_time :STRING,operate_time :STRING,is_ordered :STRING,order_time:STRING,source_type :STRING,source_id :STRING> COMMENT '数据',`old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '购物车增量表'PARTITIONED BY (`dt` STRING)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_cart_info_inc/';

我们当时全量表数据的同步是靠maxwell同步过来的，传输过来的是JSON格式。JSON：最外层JSON对象的属性作为表的字段。而且我们设计的表要考虑到下面三种不同的操作。但是里面的字段并不是全要的，比如database字段，对我们的统计分析没用，table也没用。Type有用，因为它可以帮我们区分三种不同的操作。xid和commit也用不上，因此我们分析比对只需要type，ts，date，old四个字段；

type：String，ts：timastamp，date：用结构体，old：map格式（不确定是几个）。

这是当时的购物车表的样式：

在hadoop102的/home/atguigu/bin目录下创建hdfs_to_ods_db.sh

编写如下内容：

#!/bin/bashAPP=gmallif [ -n "$2" ] ;thendo_date=$2
else do_date=`date -d '-1 day' +%F`
fiload_data(){sql=""for i in $*; do#判断路径是否存在hadoop fs -test -e /origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date#路径存在方可装载数据if [[ $? = 0 ]]; thensql=$sql"load data inpath '/origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.$i partition(dt='$do_date');"fidonehive -e "$sql"
}case $1 in"ods_activity_info_full")load_data "ods_activity_info_full";;"ods_activity_rule_full")load_data "ods_activity_rule_full";;"ods_base_category1_full")load_data "ods_base_category1_full";;"ods_base_category2_full")load_data "ods_base_category2_full";;"ods_base_category3_full")load_data "ods_base_category3_full";;"ods_base_dic_full")load_data "ods_base_dic_full";;"ods_base_province_full")load_data "ods_base_province_full";;"ods_base_region_full")load_data "ods_base_region_full";;"ods_base_trademark_full")load_data "ods_base_trademark_full";;"ods_cart_info_full")load_data "ods_cart_info_full";;"ods_coupon_info_full")load_data "ods_coupon_info_full";;"ods_sku_attr_value_full")load_data "ods_sku_attr_value_full";;"ods_sku_info_full")load_data "ods_sku_info_full";;"ods_sku_sale_attr_value_full")load_data "ods_sku_sale_attr_value_full";;"ods_spu_info_full")load_data "ods_spu_info_full";;"ods_cart_info_inc")load_data "ods_cart_info_inc";;"ods_comment_info_inc")load_data "ods_comment_info_inc";;"ods_coupon_use_inc")load_data "ods_coupon_use_inc";;"ods_favor_info_inc")load_data "ods_favor_info_inc";;"ods_order_detail_inc")load_data "ods_order_detail_inc";;"ods_order_detail_activity_inc")load_data "ods_order_detail_activity_inc";;"ods_order_detail_coupon_inc")load_data "ods_order_detail_coupon_inc";;"ods_order_info_inc")load_data "ods_order_info_inc";;"ods_order_refund_info_inc")load_data "ods_order_refund_info_inc";;"ods_order_status_log_inc")load_data "ods_order_status_log_inc";;"ods_payment_info_inc")load_data "ods_payment_info_inc";;"ods_refund_payment_inc")load_data "ods_refund_payment_inc";;"ods_user_info_inc")load_data "ods_user_info_inc";;"all")load_data "ods_activity_info_full" "ods_activity_rule_full" "ods_base_category1_full" "ods_base_category2_full" "ods_base_category3_full" "ods_base_dic_full" "ods_base_province_full" "ods_base_region_full" "ods_base_trademark_full" "ods_cart_info_full" "ods_coupon_info_full" "ods_sku_attr_value_full" "ods_sku_info_full" "ods_sku_sale_attr_value_full" "ods_spu_info_full" "ods_cart_info_inc" "ods_comment_info_inc" "ods_coupon_use_inc" "ods_favor_info_inc" "ods_order_detail_inc" "ods_order_detail_activity_inc" "ods_order_detail_coupon_inc" "ods_order_info_inc" "ods_order_refund_info_inc" "ods_order_status_log_inc" "ods_payment_info_inc" "ods_refund_payment_inc" "ods_user_info_inc";;
esac

此脚本首先定义一个外部变量APP=gmall，随后再判断此脚本的第二个参数是否为空，如果是输入的日期就传入输入日期，如果没输入日期取当前日期的前一天。

后面定义了一个load_data函数，sql赋予一个空字符串， for i in $*这行代码使用 for 循环遍历load_data函数的所有参数，其实就一个参数，也就是表名；

hadoop fs -test -e判断此路径是否存在，/origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date，${i:4}表示从传入的参数的第四个字符后开始读，比如这个"ods_activity_info_full"，前面的ods跳过，后面的参数表示表名；

如果路径存在， sql=$sql"load data inpath '/origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.$i partition(dt='$do_date');"数据装载；

数据装载之后如下所示：