【实时数仓】Day02-DWD、DIM层数据准备：各层职能、行为日志DWD层、业务日志DWD层及分流（Phoenix和HBASE）

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

二、环境搭建

1、在工程中新建模块gmall2021-realtime

common：公共常量

2、引入依赖、log4j配置文件记录日志

三、准备用户行为日志DWD层

日志数据作为ODS层，已经导入到kafka，并分为三类：页面日志、启动日志和曝光日志

将不同日志写入到不同主题中，作为日志的DWD层

其中，页面日志输出到主流、启动日志输出到启动侧输出流、曝光日志输出到曝光侧输出流

1、主要任务

（1）识别新老用户-状态确认

（2）利用侧输出流实现数据拆分

（3）不同流推送到kafka中不同的topic中

2、代码实现

（1）接收kafka数据并进行转换

获取FlinkDataSourceConsumer，并将获取到的topic数据存入json的object

（2）识别新老访客

记录每个 mid 的首次访问日期，每条进入该算子的访问记录

jsonObjDS.keyBy(data -> data.getJSONObject("common").getString("mid"));

首次访问时间不为空，则为老用户，否则为新用户

同时，无首次访问时间，也会将当前访问时间写入首次访问时间

（3）利用侧输出流实现数据拆分

日志数据分为三类：页面日志、启动日志和曝光日志

提取json中的start字段，看是否为空

提取display字段，看是否为空，判断是否是曝光数据

（4）不同流的数据推送到不同topic（分流）

使用工具类获取sink，就可以将ds中的数据传到指定的topic

pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));

运行jar包查看输出效果

四、准备业务数据DWD层

可以使用FlinkCDC采集业务数据的变化（MySQL），将全部数据保存到ODS层的一个topic中

但上述数据既包括事实表，也包括维度表

该功能是从ODS层读取数据，将维度数据保存到HBase，将事实数据写到DWD层

1、主要任务

接收kafka数据，过滤空值

实现动态分流（维度表写入数据库，事实表写入流中，处理后形成宽表），并通过动态配置方案实时感知（MySQL库存储并进行周期性的同步）

对于配置数据初始化和维护管理，使用 FlinkCDC读取配置信息表，将配置流作为广播流与主流进行连接

分好的流保存到对应的表和topic中

2、代码实现

（1）接收数据，过滤空值

获取json中的data字段，接口为空则返回true被过滤掉

（2）根据配置，动态分流【Phoenix中建表】

建立MySQL表table_process和对应的java Bean

来源表、输出类型、输出表/topic、主键字段、输出字段

读取配置表形成广播流

tableProcessDS.broadcast(mapStateDescriptor);

主流和广播流拼接

filterDS.connect(broadcastStream);

自定义TableProcessFunction-判断建表、发送到哪里（tableProcess.getSinkType())）

过滤多余字段，主程序调用上述函数进行分流

（3）分流sink并将维度表保存到HBase（Phoenix）

用单独的 schema，定义HBASE的配置文件

开启 hbase 的 namespace 和 phoenix 的 schema 的映射

phoenix中建表，获取sink并使用Phoenix的方法插入到表中

插入数据并进行测试

（4）分流sink之保存业务数据到kafka topic

获取kafka的topic数据

五、总结

数据分流和状态识别的算子比较