ods层设计要点

保留原始数据，不做处理

如何设计表？

1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构

2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。

3）ODS层表名的命名规范为： ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。

1.创建数据库

现在数仓环境已经搭建好了；
数据也都已经采集到hdfs上了；

1）启动hive

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive

2）显示数据库

hive (default)> show databases;

3）创建数据库

hive (default)> create database gmall;

4）使用数据库

hive (default)> use gmall;

2. ODS层

1.用户行为数据

（1）建表分析

• 一行数据是什么：一条日志
• 有哪些字段：只有一个字段
• 如何分区：按天分区，每天存放一天的用户日志
  
• ods层数据存储

（2）建表语句

方案1

直接将json字符串当做一个字段，后续用json函数进行解析

drop table if exists ods_log;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log (`line` string)
PARTITIONED BY (`dt` string) -- 按照时间创建分区
STORED AS -- 指定存储方式，读数据采用LzoTextInputFormat；
  INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
  OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log'-- 指定数据在hdfs上的存储位置
;

Inputformat： 从这张表中读取数据时用的format；取决于这张表中存储的数据的文件格式，是lzo压缩的格式。

需要注意： 在使用hive读取表的时候，如果不走MR任务，会按照此表指定的InputFormat格式来读取，如果走MR任务，会按照Hive自身默认的读取格式来读取；

Outputformat： 往这张表写数据时用的；只对insert方式起作用；
ods层的表都是从hdfs直接load过来的，因此这里outputformat的设置没有什么意义；

说明Hive的LZO压缩：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LZO

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方案2：直接解析Json

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

CREATE TABLE my_table(a string, b bigint, ...)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE;

• ROW FORMAT：指定分隔符；

• SerDe：序列化和反序列化；
  ROW FORMAT SERDE 是指定序列化和反序列化器；

• STORED AS TEXTFILE ： hdfs存储格式；

• 字段依赖于Json字符串

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什么是SerDe

SerDe 用于读写文件中的行；
hvie通过io将文件数据读取到jvm进程中，将记录封装成对象进行处理；

读的流程：
hdfs file -> inputFileFormat -> <K,V> -> Deserializer -> Row object

写的流程：
Row object -> Serializer -> <K,V> -> OutputFileFormat -> HDFS files

Hive在建表的时候，底层都会将表解析成3个组件：

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建表

• json表 的字段名必须和Json中的Key保持一致！

页面日志 ：

启动日志：

注意：不能用map，map结构，key和value的类型都固定了；这里每个k-v是独立的，所以用struct;

CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(
    `common`   STRUCT<ar :STRING,ba :STRING,ch :STRING,is_new :STRING,md :STRING,mid :STRING,os :STRING,uid :STRING,vc
                      :STRING> COMMENT '公共信息',
    `page`     STRUCT<during_time :STRING,item :STRING,item_type :STRING,last_page_id :STRING,page_id
                      :STRING,source_type :STRING> COMMENT '页面信息',
    `actions`  ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,item:STRING,item_type:STRING,ts:BIGINT>> COMMENT '动作信息',
    `displays` ARRAY<STRUCT<display_type :STRING,item :STRING,item_type :STRING,`order` :STRING,pos_id
                            :STRING>> COMMENT '曝光信息',
    `start`    STRUCT<entry :STRING,loading_time :BIGINT,open_ad_id :BIGINT,open_ad_ms :BIGINT,open_ad_skip_ms
                      :BIGINT> COMMENT '启动信息',
    `err`      STRUCT<error_code:BIGINT,msg:STRING> COMMENT '错误信息',
    `ts`       BIGINT  COMMENT '时间戳'
) COMMENT '活动信息表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
    LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/';

建表的时候，将启动日志的字段和页面日志的合并到一起！

直接load进textFile格式就行了！

（3）加载数据

每天装载昨天的数据到ods_log表中；

load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2020-06-14' \
into table ods_log partition(dt='2020-06-14');

注意：时间格式都配置成YYYY-MM-DD格式，这是Hive默认支持的时间格式

最后，如果是lzo压缩的文件，需要为lzo压缩文件创建索引

2. 全量表 建表

（1）分区规划

• 每日都全量同步到ods层当天的分区中！

（2）建表

Lzo索引格式文件建表：

DROP TABLE IF EXISTS ods_activity_info;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_activity_info(
    `id` STRING COMMENT '编号',
    `activity_name` STRING  COMMENT '活动名称',
    `activity_type` STRING  COMMENT '活动类型',
    `start_time` STRING  COMMENT '开始时间',
    `end_time` STRING  COMMENT '结束时间',
    `create_time` STRING  COMMENT '创建时间'
) COMMENT '活动信息表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS
  INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
  OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_info/';

DataX同步过来的建表方式

• NULL DEFINED AS ‘’ ：Hive中的Null为 /NA，这里用’’；
• DataX没有将Mysql中的null值转换为Hdfs中/NA，会转换成空字符串’’，为了保证hive能识别，就让hive的空值保存格式和DataX的空值格式保持一致！
• 反之，hdfs数据导入到Mysql中，有空值的配置！

3.增量表建表