数据仓库实战

1、最佳实战

1.1 表的分类

维度建模中表的类型：事实表和维度表
事实表又可以分为：事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表

事实表：一般指现实存在的业务对象，比如用户、商品、商家、销售员等

维度表：对应一些业务状态，代码的解释表，也称为码表
通常使用维度对事实表中的数据进行统计、聚合运算

事务事实表：随着业务不断产生的数据、一旦产生不会再变化，如交易流水、操作日志、出库入库记录

周期快照事实表：随着业务周期型的推进而变化，完成间隔周期内的度量统计，如年、季度累计
使用周期+状态度量的组合，如年累计订单数，年是周期，订单总数是量度
分析压力大

累积快照事实表：记录不确定周期的度量统计，完全覆盖一个事实的生命周期，如订单状态表
多个时间字段，用于记录生命周期中的关键时间点
一条记录，对此记录不断更新

一条事件只有一个记录

累积快照事实表的实现：
实现方式一：使用日期分区表，全量数据记录
存储大量永远不更新的冷数据，对性能影响较大，适用数据量小的情况

实现方式二：存储周期内数据，周期外的冷数据存储到归档表

实现方式三：-使用最多且最好的
使用日期分区表，以业务实体的结束时间分区，每天的分区存放当天结束的数据，设计一个时间非常大的分区，如9999-12-31，存放截止当前未结束的数据

拉链表：记录每条信息的生命周期，用于保留数据的所以历史状态
拉链表将表数据的随机修改方式，变为顺序追加

金额300.5的那个信息，上表中结束日期9999-99-99，说明此状态未结束，下表，日期改为了2020-01-03，说明状态已结束，且新增了一条记录，已支付状态，结束日期也是9999-99-99

1.2 ETL策略

两种：全量同步，增量同步

全量同步：
数据初始化装载一定使用全量同步的方式

增量同步：
传统数据整合方案中，大多采用merge方式（update +insert）
大数据平台不支持update操作，可采用全外连接+数据全量覆盖方式

1.3 任务调度

为什么需要任务调度？

• 解决任务单元间的依赖关系
• 自动化完成任务的定时执行

常见任务类型？
shell、java程序、Mapreduce程序、SQL脚本

常见调度工具？
Azkaban、Oozie

2、项目实战

2.1 项目概述

背景：
某电商企业，因数据积存、分析需要，筹划搭建数据仓库，提供数据分析访问接口
项目一期需要完成数仓建设，并完成用户复购率的分析计算，支持业务查询需求

复购率：
指在一段时间间隔内，多次重复购买产品的用户，占全部人数的比率

2.2 数据描述

2.3 架构设计

一开始，业务数据存放在Mysql中

2.4 环境搭建

虚拟机搭建 - Xshell - 脚本准备 - 集群按照

2.5 项目开发

1，业务数据生成：

2，ETL数据导入
后面看不懂了。。。
原视频课程