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來源：暢談Fintech

上一節(jié)我們講解了數(shù)倉DWD層（用戶行為日志數(shù)據(jù)）的搭建、解析、加載。并且講解了通過編寫java代碼來實現(xiàn)UDTF功能。

這節(jié)詳解數(shù)倉DWD層（關(guān)于用戶交易等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）的搭建、解析加載。

一、DWD層結(jié)構(gòu)

前面一節(jié)已經(jīng)說過了，DWD層是對用戶的日志行為進行解析，以及對交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采用維度模型的方式重新建模（即維度退化）。

1、回顧DWD層概念

我們在來回顧一下對DWD層（Data Warehouse Detail）的定義：“明細粒度事實層：是以業(yè)務(wù)過程來作為建模驅(qū)動，基于每個具體的業(yè)務(wù)過程特點，構(gòu)建最細粒度的明細層事實表（注意是最細粒度）。需要結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)使用特點，將明細事實表的某些重要維度屬性字段做適當冗余，即寬表化處理。明細粒度事實層的表通常也被稱為邏輯事實表。”

2、DWD層建模4步驟

DWD層是事實建模層，這層建模主要做的4個步驟：

我們目前已經(jīng)完成了：

2.1、選擇業(yè)務(wù)過程

選擇了事實表，比如：訂單事實表、支付事實表等；

2.2、聲明粒度

即確認每一行數(shù)據(jù)是什么，要保證事實表的最小粒度。

2.3、確認維度

在前面兩節(jié)中我們確定了6個維度；比如時間、用戶、地點、商品、優(yōu)惠券、活動這6個維度。思路是其他ODS層表的維度需要向這6個維度進行退化到DIM層，這樣做的母的是減少后期的大量表之間的join操作。

6個維度表的退化操作其實我們在前面的第十二章節(jié)已經(jīng)做了即DIM層。除了第3張表即商品維度表是5個表退化到1張表上，其他都是1-2張表退化到1張表上，相對比較簡單。

2.4、確認事實

就是確認事實表的每張事實表的度量值。

下面我們根據(jù)事實表的加載方式來選擇幾個實戰(zhàn)操作一下。

二、DWD層-事務(wù)型事實表

關(guān)于事實表分類，我們在數(shù)倉（三）關(guān)系建模和維度建模，里面說過，分為6類事實表。

1、事務(wù)型事實表的概念

適用于不會發(fā)生變化的業(yè)務(wù)。業(yè)務(wù)表的同步策略是增量同步。以每個事務(wù)或事件為單位，例如一個銷售訂單記錄，一筆支付記錄等，作為事實表里的一行數(shù)據(jù)。一旦事務(wù)被提交，事實表數(shù)據(jù)被插入，數(shù)據(jù)就不再進行更改，其更新方式為增量更新。

8張表里面包含：支付事實表、評價事實表、退款事實表、訂單明細(詳情)事實表

2、解析思路

根據(jù)事實表（行），選擇不同的維度（列）來建表。

3、支付事實表（事務(wù)型事實表）

需要時間、用戶、地區(qū)三個維度，查看ODS層表ods_payment_info，發(fā)現(xiàn)沒有地區(qū)維度字段。所以通過ods_order_info表關(guān)聯(lián)做join獲取該字段。

3.1、建表語句

drop table if exists dwd_fact_payment_info;create external table dwd_fact_payment_info (    `id` string COMMENT 'id',    `out_trade_no` string COMMENT '對外業(yè)務(wù)編號',    `order_id` string COMMENT '訂單編號',    `user_id` string COMMENT '用戶編號',    `alipay_trade_no` string COMMENT '支付寶交易流水編號',    `payment_amount`    decimal(16,2) COMMENT '支付金額',    `subject`         string COMMENT '交易內(nèi)容',    `payment_type` string COMMENT '支付類型',    `payment_time` string COMMENT '支付時間',    `province_id` string COMMENT '省份ID') COMMENT '支付事實表表'PARTITIONED BY (`dt` string)stored as parquetlocation '/warehouse/gmall/dwd/dwd_fact_payment_info/'tblproperties?("parquet.compression"="lzo");

3.2、裝載語句

province_id省份ID這個字段通過?ods_order_info表做join獲取

SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;insert?overwrite?table?dwd_fact_payment_info?partition(dt='2021-05-03')select    pi.id,    pi.out_trade_no,    pi.order_id,    pi.user_id,    pi.alipay_trade_no,    pi.total_amount,    pi.subject,    pi.payment_type,    pi.payment_time,    oi.province_idfrom(????select?*?from?ods_payment_info?where?dt='2021-05-03')pijoin(    select id, province_id from ods_order_info where dt='2021-05-03')oion?pi.order_id?=?oi.id;

4、退款事實表（事務(wù)型事實表）

需要時間、用戶、商品三個維度，查看ODS層表ods_order_refund_info，所有字段都有，那么直接取數(shù)裝載。

4.1、創(chuàng)建表

drop table if exists dwd_fact_order_refund_info;create external table dwd_fact_order_refund_info(    `id` string COMMENT '編號',    `user_id` string COMMENT '用戶ID',    `order_id` string COMMENT '訂單ID',    `sku_id` string COMMENT '商品ID',    `refund_type` string COMMENT '退款類型',    `refund_num` bigint COMMENT '退款件數(shù)',    `refund_amount` decimal(16,2) COMMENT '退款金額',    `refund_reason_type` string COMMENT '退款原因類型',    `create_time` string COMMENT '退款時間') COMMENT '退款事實表'PARTITIONED BY (`dt` string)stored as parquetlocation '/warehouse/gmall/dwd/dwd_fact_order_refund_info/'tblproperties?("parquet.compression"="lzo");

4.2、裝載時間

直接從ODS層查到數(shù)據(jù)后裝載。

insert overwrite table dwd_fact_order_refund_info partition(dt='2021-05-03')select    id,    user_id,    order_id,    sku_id,    refund_type,    refund_num,    refund_amount,    refund_reason_type,    create_timefrom ods_order_refund_infowhere?dt='2021-05-03';

5、評價事實表、訂單明細事實表（事務(wù)型事實表）

都和上面“退款事實表”處理方法一樣，并且所有字段均從ODS層ods_comment_info直接獲取。你是否可以自己創(chuàng)建呢？

三、DW層-周期型快照事實表

1、周期型快照事實表的概念

周期型快照事實表，表中不會保留所有數(shù)據(jù)，只保留固定時間間隔的數(shù)據(jù)，例如每天或者每月的銷售額或每月的賬戶余額等。例如購物車，有加減商品，隨時都有可能變化，但是我們更關(guān)心每天結(jié)束時這里面有多少商品，方便我們后期統(tǒng)計分析。相當于每天一個全量快照，業(yè)務(wù)表的同步策略是全量同步。

2、解析思路

每天做一次快照，導(dǎo)入的數(shù)據(jù)是全量，區(qū)別于事務(wù)型事實表是每天導(dǎo)入新增。

存儲的數(shù)據(jù)比較講究時效性，時間太久了的意義不大，可以刪除以前的數(shù)據(jù)。

3、加購事實表（周期型快照事實表）

3.1、創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)

所有字段ODS層，fact_cart_info表都有。

drop table if exists dwd_fact_cart_info;create external table dwd_fact_cart_info(    `id` string COMMENT '編號',    `user_id` string  COMMENT '用戶id',    `sku_id` string  COMMENT 'skuid',    `cart_price` string  COMMENT '放入購物車時價格',    `sku_num` string  COMMENT '數(shù)量',    `sku_name` string  COMMENT 'sku名稱 (冗余)',    `create_time` string  COMMENT '創(chuàng)建時間',    `operate_time` string COMMENT '修改時間',    `is_ordered` string COMMENT '是否已經(jīng)下單。1為已下單;0為未下單',    `order_time` string  COMMENT '下單時間',    `source_type` string COMMENT '來源類型',    `srouce_id` string COMMENT '來源編號') COMMENT '加購事實表'PARTITIONED BY (`dt` string)stored as parquetlocation '/warehouse/gmall/dwd/dwd_fact_cart_info/'tblproperties?("parquet.compression"="lzo");

3.2、裝載數(shù)據(jù)

insert overwrite table dwd_fact_cart_info partition(dt='2021-05-03')select    id,    user_id,    sku_id,    cart_price,    sku_num,    sku_name,    create_time,    operate_time,    is_ordered,    order_time,    source_type,    source_idfrom ods_cart_infowhere?dt='2020-06-14';

4、收藏事實表

收藏事實表的操作和加購事實表一樣，從時間、商品、用戶三個維度來創(chuàng)建表。

四、DWD層-累積型快照事實表

1、累積型快照事實表的概念

累積型快照事實表，用于周期性發(fā)生變化的業(yè)務(wù)，即需要周期性的跟蹤業(yè)務(wù)事實的變化。例如：數(shù)據(jù)倉庫中可能需要累積或者存儲訂單從下訂單開始，到訂單商品被打包、運輸、和簽收的各個業(yè)務(wù)階段的時間點數(shù)據(jù)來跟蹤訂單聲明周期的進展情況。當這個業(yè)務(wù)過程進行時，事實表的記錄也要不斷更新。

業(yè)務(wù)表的同步策略是新增以及變化同步。

2、解析思路

我們以優(yōu)惠券領(lǐng)用事實表為例。首先要了解優(yōu)惠卷的生命周期：領(lǐng)取優(yōu)惠卷——>用優(yōu)惠卷下單——>優(yōu)惠卷參與支付

累積型快照事實表使用：統(tǒng)計優(yōu)惠卷領(lǐng)取次數(shù)、優(yōu)惠卷下單次數(shù)、優(yōu)惠卷參與支付次數(shù)。

3、優(yōu)惠券領(lǐng)用事實表（累積型快照事實表）

3.1、創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)

drop table if exists dwd_fact_coupon_use;create external table dwd_fact_coupon_use(    `id` string COMMENT '編號',    `coupon_id` string  COMMENT '優(yōu)惠券ID',    `user_id` string  COMMENT 'userid',    `order_id` string  COMMENT '訂單id',    `coupon_status` string  COMMENT '優(yōu)惠券狀態(tài)',    `get_time` string  COMMENT '領(lǐng)取時間',    `using_time` string  COMMENT '使用時間(下單)',    `used_time` string  COMMENT '使用時間(支付)') COMMENT '優(yōu)惠券領(lǐng)用事實表'PARTITIONED BY (`dt` string)stored as parquetlocation '/warehouse/gmall/dwd/dwd_fact_coupon_use/'tblproperties?("parquet.compression"="lzo");

注意：這里dt是按照優(yōu)惠卷領(lǐng)用時間get_time做為分區(qū)

`get_time`?string??COMMENT?'領(lǐng)取時間',`using_time`?string??COMMENT?'使用時間(下單)',`used_time`?string??COMMENT?'使用時間(支付)'

3.2裝載數(shù)據(jù)

首日裝載分析

首日裝載SQL代碼,注意是動態(tài)分區(qū)。

insert overwrite table dwd_coupon_use partition(dt)select    id,    coupon_id,    user_id,    order_id,    coupon_status,    get_time,    using_time,    used_time,    expire_time,    coalesce(date_format(used_time,'yyyy-MM-dd'),date_format(expire_time,'yyyy-MM-dd'),'9999-99-99')from ods_coupon_usewhere?dt='2021-05-03';

每日裝載思路分析

SQL代碼

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;insert overwrite table dwd_fact_coupon_use partition(dt)select    if(new.id is null,old.id,new.id),    if(new.coupon_id is null,old.coupon_id,new.coupon_id),    if(new.user_id is null,old.user_id,new.user_id),    if(new.order_id is null,old.order_id,new.order_id),    if(new.coupon_status is null,old.coupon_status,new.coupon_status),    if(new.get_time is null,old.get_time,new.get_time),    if(new.using_time is null,old.using_time,new.using_time),    if(new.used_time is null,old.used_time,new.used_time),    date_format(if(new.get_time is null,old.get_time,new.get_time),'yyyy-MM-dd')from(    select        id,        coupon_id,        user_id,        order_id,        coupon_status,        get_time,        using_time,        used_time    from dwd_fact_coupon_use    where dt in    (        select            date_format(get_time,'yyyy-MM-dd')        from ods_coupon_use????????where?dt='2021-05-04'    ))oldfull outer join(    select        id,        coupon_id,        user_id,        order_id,        coupon_status,        get_time,        using_time,        used_time    from ods_coupon_use    where dt='2021-05-04')newon?old.id=new.id;

其他類似的累積型事實表也是這個操作思路。

這樣我們就完成了DWD層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的建模和設(shè)計、搭建和使用包括簡要的SQL代碼的編寫。

現(xiàn)在我們來總結(jié)一下：

DWD層是對事實表的處理，代表的是業(yè)務(wù)的最小粒度層。任何數(shù)據(jù)的記錄都可以從這一層獲取，為后續(xù)的DWS和DWT層做準備。DWD層是站在選擇好事實表的基礎(chǔ)上，對維度建模的視角，這層維度建模主要做的4個步驟：選擇業(yè)務(wù)過程、聲明粒度、確認維度、確認事實。

參考書籍：

數(shù)據(jù)倉庫第4版
數(shù)據(jù)倉庫工具
DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系指南
華為數(shù)據(jù)之道

從0到1簡單搭建加載數(shù)倉DWD層（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)解析）