6. 从ods（贴源层）到 dwd(数据明细层)的两种处理方式（spark） 6.1 使用spark dsl 方式处理 6.1.1 注意事项 # 开启hive元数据支持，开启之后在spark中可以直接读取hive中的表，但是开启之后就不能再本地云心的了 .enableHiveSupport() # 这下脚本都是作用在dwd层，所以必须在dwd的用户下执行，
导读： 随着信息化时代的来临，信息呈现出爆炸式的增长。尤其是在移动互联网的推动下，每天大量信息涌入让人们应接不暇，腾讯新闻客户端的出现，就是以帮助用户寻找有用信息而出现。这时，面对海量的数据、繁多的业务，如何处理手中的数据，利用数据赋能是今天会议讨论的重点。 今天的介绍会围绕
数据仓库分层 来源 https://www.bilibili.com/video/BV1t54y1r7Mc?p=79 参考文章：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/122426579 数仓建模：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/122402191 离线数仓 所谓数仓建模：就是应该建哪些表，表与表之间的关
数仓DWD层设计开发 前言 一、互动域收藏商品事务事实表 1.建表语句 2.首日装载语句 3.每日装载语句 二、互动域评价事务事实表 1.建表语句 2.首日装载 3.每日装载语句 前言 前面完成了工具域3张事务事实表的设计，下面继续进行DWD层互动域事务事实表的设计 一、
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。互联网时代,由于上网用户剧增，特别是移动互联网时代,海量的网络设备，导致了海量的数据产生，企业需要也希望从这些海量数据中挖掘有效信息，如行为日志数据，业务数据,爬虫数据
一、需求分析及实现思路 1、分层需求 建立数仓目的：增加数据计算的复用性 可以从半成品继续加工而成 从kafka的ODS层（数据一开始就读到了kafka）读用户行为数据和业务数据，并写回到kafka的DWD层 2、各层的职能 3、DWD层数据准备 环境搭建、计算用户行为日志DWD层、计算业务数据DWD层
DWD（Data WareHouse Detail）数据明细层，主要是将从业务数据库中同步过来的ODS层数据进行清洗和整合成相应的事实表。事实表作为数据仓库维度建模的核心，需要紧紧围绕着业务过程来设计。在拿到业务系统的表结构后，进行大概的梳理，再与业务方沟通整个业务过程的流转过程，对业务的整个生命
class Database: def __init__(self): self.save_schema = 'dwd' self.save_table = 'dwd_xxx' self.mysql_dwd_config = { 'drivername': 'mysql+pymysql', 'username�
文章目录 源数据层（ODS）数据仓库层（DW）DWD明细层DWM 中间层DWS 业务层 数据应用层(ADS或DA或APP)维表层（DIM） 源数据层（ODS） 此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。 (不需要修改的数据) 数
事实表设计原则 尽可能包含所有与业务过程相关的事实。 设计事实表的目的是度量业务过程，所以分析哪些事实与业务过程有关，是事实表设计中至关重要的。在事实表中应该尽量包含所有与业务过程相关的事实，即使存在冗余，但是因为事实通常为数字型，带来的存储开销不会很大。 只选择与业务
-- select * from (select 'asd' as org_name from DWD__IN_REGISTER ) where rownum <=10; -- INSERT INTO TEST_1014 (NAME, AGE) VALUES ('pangjq',22); -- select -- NULL as ORI_OPER_PART_NAME,--机构内手术(操作部位名称 -- NULL as INCISION_HEALING
1. 编写脚本 1 ）在 /home/atguigu/bin 目录下创建脚本 ods_to_dwd_db.sh [atguigu@hadoop102 bin]$ vim ods_to_dwd_db.sh 在脚本中填写如下内容 #!/bin/bash APP=gmall hive=/opt/module/hive/bin/hive # 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日
网址：https://www.bilibili.com/video/BV1AJ411Q7ox?p=29&spm_id_from=pageDriver 一、项目架构设计 1.1 阿里云技术框架 1.2 技术选型 1.3 系统数据流程设计 二、数据生成模块 三、数据采集模块 3.1 购买 ECS 云服务器 3.2 基础环境准备 3.3 Flume Flume 是 Cloudera 提供
关注我的公众号【宝哥大数据】，更多干货等着你 1.1、数仓分层架构 分层优点：复杂问题简单化、清晰数据结构(方便管理)、增加数据的复用性、隔离原始数据(解耦) 层级 功能 ods 原始数据层 存放原始数据，保持原貌不做处理 dwd 明细数据层 对ods层数据清洗（去除空值，脏数据，超过
## 6.1 电商常识 `SKU`：一台银色、128G内存的、支持联通网络的iPhoneX `SPU`：iPhoneX `Tm_id`：品牌Id苹果，包括IPHONE，耳机，mac等 ## 6.2 电商业务流程  data warehouse detail 数据明细详情，去除空值，脏数据，超过极限范围的 明细解析 DWS(聚合) data warehouse Summary 轻度聚合对DWD DM-应用层聚合，宽表 Ap
（图片来源于网络，侵删） 一、数仓搭建 - DWD 层 1）对用户行为数据解析 2）对核心数据进行判空过滤 3）对业务数据采用维度模型重新建模，即维度退化 1.1 DWD 层（用户行为启动表数据解析） 1.1.1 创建启动表 1）建表语句 drop table if exists dwd_start_log; CREATE EXTERNAL TABLE dwd
一、数仓为什么要分层？ 1、分层解耦，可以让开发思路更加清晰，复杂问题简单化（出错时，可以精确定位数据） 2、节省重复开发 3、脱敏 二、数仓的分层 以5层数仓为例 ODS层：原始数据层，原始数据原封不动的直接导入！ DWD层：基于ODS层，将原始数据进行清洗，筛选后的数据，把其中的明细打开 例如：
