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Java篇开始了！

目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！

目前已经更新到了：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
• Flink（已更完）
• ClickHouse（已更完）
• Kudu（已更完）
• Druid（已更完）
• Kylin（已更完）
• Elasticsearch（已更完）
• DataX（已更完）
• Tez（已更完）
• 数据挖掘（已更完）
• Prometheus（已更完）
• Grafana（已更完）
• 离线数仓（正在更新…）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• DWS 层
• ADS 层
• 创建 Hive 执行脚本

新增会员

• 留存会员：某段时间的新增会员，经过一段时间后，仍然使用应用认为是留存的会员。
• 新增会员：第一次使用应用的用户，定义为新增会员，卸载再次安装的设备，不会被算作是新增用户

新增会员先计算 => 计算会员留存

需求描述

每日新增会员数
08-02：DWD，会员每日启动明细（95-110）；所有会员信息（1-100）

• 新增会员 101-110
• 新增会员数据+旧的会员的信息 = 新的所有会员信息（1-110）

08-03：DWD，会员每日启动明细（100-120）；所有会员的信息（1-110）

• 新增会员：111-120
• 新增会员数据 + 旧的所有会员的信息 = 新的所有会员的信息（1-120）

计算步骤：

• 计算新增会员
• 更新所有会员信息

改进后方法：

• 在所有会员信息中增加时间列，表示这个会员是哪一天成为新增会员
• 只需要一张表：所有会员的信息（id，dt）
• 将新增会员插入所有会员表中

案例：如何计算新增会员

-- t1.dat 的数据如下
4,2020-08-02
5,2020-08-02
6,2020-08-02
7,2020-08-02
8,2020-08-02
9,2020-08-02-- 日启动表 => DWS
drop table t1;
create table t1(id int, dt string) row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath '/opt/wzk/hive/data/t1.dat' into table t1;

执行如下图所示：

继续执行

-- t2.dat 的数据如下
1,2020-08-01
2,2020-08-01
3,2020-08-01
4,2020-08-01
5,2020-08-01
6,2020-08-01-- 全量数据 => DWS
drop table t2;
create table t2(id int, dt string)
row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath '/opt/wzk/hive/data/t2.dat' into table t2;

执行结果如下图所示：

继续执行：

-- 找出 2020-08-02 的新用户
select t1.id, t1.dt, t2.id, t2.dt
from t1 left join t2 on t1.id=t2.id
where t1.dt="2020-08-02";
select t1.id, t1.dt
from t1 left join t2 on t1.id=t2.id
where t1.dt="2020-08-02"
and t2.id is null;

继续运行：

-- 将找到 2020-08-02 新用户数据插入t2表中
insert into table t2
select t1.id, t1.dt
from t1 left join t2 on t1.id=t2.id
where t1.dt="2020-08-02"
and t2.id is null;

执行结果如下图所示：

目前t2的数据有：

hive (default)> select * from t2;
OK
t2.id   t2.dt
7       2020-08-02
8       2020-08-02
9       2020-08-02
1       2020-08-01
2       2020-08-01
3       2020-08-01
4       2020-08-01
5       2020-08-01
6       2020-08-01
Time taken: 0.137 seconds, Fetched: 9 row(s)
hive (default)> 

我们继续加载新的数据进去，整体的思路如下：

-- t3.dat的数据，t1 加载 2020-08-03 的数据
14,2020-08-03
15,2020-08-03
16,2020-08-03
17,2020-08-03
18,2020-08-03
19,2020-08-03load data local inpath '/opt/wzk/hive/data/t3.dat' into table t1;-- 同样的思路
-- 将找到 2020-08-03 新用户数据插入t2表中
insert into table t2
select t1.id, t1.dt
from t1 left join t2 on t1.id=t2.id
where t1.dt="2020-08-03"
and t2.id is null;
-- 检查结果
select * from t2;

执行结果如下图所示：

此时t2中的数据有：

hive (default)> select * from t2;
OK
t2.id   t2.dt
7       2020-08-02
8       2020-08-02
9       2020-08-02
14      2020-08-03
15      2020-08-03
16      2020-08-03
17      2020-08-03
18      2020-08-03
19      2020-08-03
1       2020-08-01
2       2020-08-01
3       2020-08-01
4       2020-08-01
5       2020-08-01
6       2020-08-01
Time taken: 0.115 seconds, Fetched: 15 row(s)
hive (default)> 

DWS作用

统一数据模型

将原始数据（ODS层）按照一定的逻辑模型进行整合、清洗、加工，形成标准化的数据结构。
支持对数据的多维度、多粒度分析。

支持业务场景

满足企业对历史数据的查询和分析需求。
支持 OLAP（在线分析处理）操作，如聚合查询、钻取和切片。

数据细化与分类

将数据按照主题域（如销售、财务、库存等）分类，便于管理和查询。
通常保持较高的细节粒度，便于灵活扩展。

数据准确性与一致性

经过处理的数据经过校验，确保逻辑关系正确，能够为下游提供准确的一致性数据。

创建DWS层表

use dws;
drop table if exists dws.dws_member_add_day;
create table dws.dws_member_add_day
(`device_id` string,`uid` string,`app_v` string,`os_type` string,`language` string,`channel` string,`area` string,`brand` string,`dt` string
) COMMENT '每日新增会员明细'
stored as parquet;

执行结果如下图所示：

加载DWS层数据

我们编写脚本：

vim /opt/wzk/hive/dws_load_member_add_day.sh

写入内容如下：

#!/bin/bash
source /etc/profile
if [ -n "$1" ]
then
do_date=$1
else
do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi
sql="
insert into table dws.dws_member_add_day
select t1.device_id,
t1.uid,
t1.app_v,
t1.os_type,
t1.language,
t1.channel,
t1.area,
t1.brand,
'$do_date'
from dws.dws_member_start_day t1 left join
dws.dws_member_add_day t2
on t1.device_id=t2.device_id
where t1.dt='$do_date'
and t2.device_id is null;
"
hive -e "$sql"

写入的内容如下图所示：

ADS 作用

聚合和简化数据

将 DWS 层中多表、多主题域的数据聚合成简单易用的表或视图。
直接输出满足业务需求的数据结果。

面向业务应用

通过设计宽表或高性能视图，直接支持具体的业务场景和报表需求。
响应快速查询需求，如实时数据的展示。

数据分发与集成

为前端的 BI 工具、报表系统或 API 服务提供高效的查询接口。
能够通过缓存机制或物化视图加速查询性能。

轻量化与高性能

尽量减少数据量，保留业务最关心的关键指标。
采用预聚合、预计算等技术提升查询效率。

创建ADS层表

drop table if exists ads.ads_new_member_cnt;
create table ads.ads_new_member_cnt(`cnt` string
)
partitioned by(dt string)
row format delimited fields terminated by ',';

执行结果如下图所示：

加载ADS层数据

编写数据加载的脚本：

vim /opt/wzk/hive/ads_load_member_add.sh

编写对应的脚本如下所示：

#!/bin/bash
source /etc/profile
if [ -n "$1" ] ;then
do_date=$1
else
do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi
sql="
insert overwrite table ads.ads_new_member_cnt
partition (dt='$do_date')
select count(1)
from dws.dws_member_add_day
where dt = '$do_date'
"
hive -e "$sql"

暂时小结

调用脚本的次序是：

dws_load_member_add_day.sh
ads_load_member_add.sh