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朋友,要數(shù)倉實戰(zhàn)代碼不要?只要你開金口...

大數(shù)據(jù)
本文將圍繞我們在項目中使用的實戰(zhàn)代碼,詳細(xì)介紹每個層次的實現(xiàn)過程和關(guān)鍵技術(shù)。

朋友們好,經(jīng)過不斷得迭代,我們終于成功構(gòu)建了一個高效、靈活的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。該數(shù)倉代碼實現(xiàn)涵蓋了從原始數(shù)據(jù)的采集到最終數(shù)據(jù)服務(wù)的各個層面。通過對ODS、DWD、DIM、DWS和ADS層的逐步構(gòu)建,我們不僅確保了數(shù)據(jù)的完整性和一致性,還提升了數(shù)據(jù)查詢和分析的效率。

本文將圍繞我們在項目中使用的實戰(zhàn)代碼,詳細(xì)介紹每個層次的實現(xiàn)過程和關(guān)鍵技術(shù)。

數(shù)倉代碼可訪問:

  • github:https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
  • gitee:https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning

第一階段:ODS層建設(shè)

ODS(操作數(shù)據(jù)存儲)層是數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ),主要用于存儲來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)。在這一階段,我們的目標(biāo)是確保數(shù)據(jù)的完整性和原始性,以便后續(xù)的處理和分析。

具體案例請訪問:SeaTunnel同步MySQL到Doris的優(yōu)化策略

(1) 數(shù)據(jù)接入規(guī)劃

ADS層首先,我們需要全面梳理企業(yè)的數(shù)據(jù)來源。這包括各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫,如銷售系統(tǒng)、用戶管理系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)等。我們還需要考慮日志文件(例如用戶行為日志、系統(tǒng)日志)和第三方數(shù)據(jù)接口(如社交媒體數(shù)據(jù)、市場調(diào)研數(shù)據(jù)等)。在確定數(shù)據(jù)源后,我們需要規(guī)劃數(shù)據(jù)的抽取方式,選擇全量抽取還是增量抽取,并設(shè)計數(shù)據(jù)同步的頻率,比如實時、準(zhǔn)實時或離線批處理。

(2) 存儲結(jié)構(gòu)設(shè)計

在ODS層,我們通常會保持原始表結(jié)構(gòu)不變,以確保數(shù)據(jù)的原貌。為了便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理,我們可以添加一些必要的元數(shù)據(jù)字段,例如數(shù)據(jù)處理時間(etl_time)、數(shù)據(jù)來源(data_source)、數(shù)據(jù)版本(version)和數(shù)據(jù)處理批次(batch_id)。這些字段將幫助我們在后續(xù)的分析中追蹤數(shù)據(jù)的來源和處理過程。

(3) 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的關(guān)鍵。在這一階段,我們需要建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系,設(shè)置數(shù)據(jù)完整性檢查點,監(jiān)控數(shù)據(jù)延遲情況,并建立數(shù)據(jù)異常告警機制。此外,記錄數(shù)據(jù)處理日志也是非常重要的,這樣可以幫助我們在出現(xiàn)問題時快速定位和解決。

第二階段:DWD和DIM層建設(shè)

DWD(明細(xì)數(shù)據(jù)層)和DIM(維度層)是數(shù)據(jù)倉庫的核心加工階段。在這一階段,我們將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為規(guī)范的維度模型,以便于后續(xù)的分析和查詢。

具體案例請訪問:告訴我!數(shù)據(jù)倉庫DWD層怎么建?老板讓我負(fù)責(zé)數(shù)倉DIM層建設(shè),我說我不會

(1) DWD層建設(shè)

在DWD層,我們的主要任務(wù)是處理事實數(shù)據(jù)。首先,我們需要進行數(shù)據(jù)清洗,處理空值和異常值,統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,去除重復(fù)數(shù)據(jù),并修正錯誤數(shù)據(jù)。接下來,我們需要進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,包括字段的拆分或合并、代碼的轉(zhuǎn)換(例如將狀態(tài)碼轉(zhuǎn)換為狀態(tài)描述)、時間格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)值類型的統(tǒng)一。

在設(shè)計事實表時,我們需要確定事實表的粒度,設(shè)計主鍵策略,添加維度關(guān)聯(lián)鍵,并規(guī)劃分區(qū)策略。這樣可以確保數(shù)據(jù)的高效存儲和快速查詢。

(2) DIM層建設(shè)

DIM層的建設(shè)是確保數(shù)據(jù)一致性的關(guān)鍵。在這一階段,我們需要識別核心維度,例如用戶、商品、時間和地區(qū)等。接著,我們需要設(shè)計維度屬性,并處理緩慢變化維度(SCD),確保維度數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

在維度數(shù)據(jù)管理方面,我們需要建立維度主數(shù)據(jù)管理流程,設(shè)計維度更新策略,處理維度數(shù)據(jù)的變更,并維護歷史維度數(shù)據(jù)。這些措施將確保維度數(shù)據(jù)在各層級保持一致,避免數(shù)據(jù)不一致的問題。

第三階段:DWS層建設(shè)

DWS(匯總數(shù)據(jù)層)是面向主題的匯總層,主要用于提供業(yè)務(wù)分析所需的匯總數(shù)據(jù)。在這一階段,我們需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行合理的設(shè)計。

具體案例請訪問:老板又讓我負(fù)責(zé)數(shù)倉DWS層建設(shè)了。。。

(1) 主題域設(shè)計

首先,我們需要劃分業(yè)務(wù)主題,例如用戶、交易和商品等。對于每個主題,我們需要確定核心指標(biāo),并設(shè)計指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。規(guī)劃匯總粒度時,我們需要選擇合適的匯總周期(如日、周、月),并設(shè)計匯總維度組合。

在設(shè)計匯總表時,我們需要確定計算指標(biāo),并優(yōu)化存儲結(jié)構(gòu),以提高查詢性能。合理設(shè)置分區(qū)和建立適當(dāng)?shù)乃饕龑⒂兄诩涌鞌?shù)據(jù)的訪問速度。

第四階段:ADS層建設(shè)

ADS(應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)層)是直接面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)服務(wù)層。在這一階段,我們的目標(biāo)是確保數(shù)據(jù)的可用性和及時性,以支持業(yè)務(wù)決策。

具體案例請訪問:還沒等老板開口,我已經(jīng)把ADS層建好了

(1) 應(yīng)用主題設(shè)計

我們需要設(shè)計多個應(yīng)用主題。例如,在用戶分析主題中,我們可以實現(xiàn)用戶價值評估,構(gòu)建RFM模型,計算用戶活躍度,分析用戶留存率,并追蹤用戶行為路徑。在交易分析主題中,我們需要統(tǒng)計總體交易情況,分析品類銷售表現(xiàn),評估品牌銷售狀況,并研究交叉銷售模式。

在營銷分析主題中,我們需要評估活動效果,分析優(yōu)惠券使用情況,計算轉(zhuǎn)化率,并預(yù)測銷售趨勢。這些主題將為業(yè)務(wù)提供有價值的洞察,幫助企業(yè)做出更明智的決策。

(2) 指標(biāo)體系建設(shè)

在ADS層,我們需要建立指標(biāo)口徑標(biāo)準(zhǔn),設(shè)計指標(biāo)計算邏輯,并確定指標(biāo)更新策略。維護指標(biāo)之間的關(guān)系將有助于確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)倉庫的分層建設(shè)是一個系統(tǒng)而復(fù)雜的過程,涉及到數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、匯總和應(yīng)用等多個環(huán)節(jié)。每一層的設(shè)計和實施都需要充分考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性,以確保最終能夠為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 大數(shù)據(jù)技能圈
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