电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金额 order_status 订单状态 user_id 用户id payment_way 支付方式 out_trade_no 支付流水号 create_time 创建时间 operate_time 操作时间 订单详情表:(order_detail) order_detail.order_id 是要一…

一.电商业务与数据结构简介 1.业务流程 2.常识:SKU/SPU SKU=Stock Keeping Unit(库存量基本单位).现在已经被引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号.SPU(Standard Product Unit):是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息集合. 3.电商表结构 二.数仓理论 1.表的分类 实体表 维度表:对应一些业务状态,编号的解释表.也可以称之为码表,比如地区表,订单状态,支付方式,审批状态,商品分类等等 事务型事实表:…

声明 本文中介绍的非功能性规范均为建议性规范,产品功能无强制,仅供指导. 参考文献 <大数据之路——阿里巴巴大数据实践>——阿里巴巴数据技术及产品部 著. 背景及目的 数据对一个企业来说已经是一项重要的资产,既然是资产,肯定需要管理.随着业务的增加,数据的应用越来越多,企业在创建的数仓过程中对数据的管理也提出了更高的要求,而数据质量也是数仓建设过程不容忽视的环节.本文针对MaxCompute数仓建设过程中如何做数据质量给出规范建议,为实际数据治理提供依据及指导. 数据质量保障原则 评估数据质量…

一.数仓分层介绍 1.实时计算与实时数仓 实时计算实时性高,但无中间结果,导致复用性差 实时数仓基于数据仓库,对数据处理规划.分层,目的是提高数据的复用性 2.电商数仓的分层 ODS:原始日志数据和业务数据 DWD:以数据对象为单位进行分流,如订单.页面访问等 DIM:维度数据 DWM:数据对象进一步加工,形成宽表&明细数据[明细宽表] DWS:根据主题对数据聚合,形成主题宽表[主题宽表] ADS:将CLickHouse中的数据根据需求进行筛选聚合 二.实时需求概览 1.离线计算与实时计算 离线…

一.2.0版本对比 二.业务介绍 1.术语 SKU SPU UV: user views 用户浏览总量[浏览量] PV:page views 页面浏览总量 2.电商业务表结构 表名 同步方式 字段名 字段描述 order_info(订单表) 新增和变化 order_status 订单状态(会被修改)     create_time 创建时间     operate_time 操作时间(最后一次修改订单的时间) order_detail(订单详情表) 增量 create_time 创建时间    …

五.业务数仓搭建 1.业务数据生成 建库建表gmall 需求:生成日期2019年2月10日数据.订单1000个.用户200个.商品sku300个.删除原始数据. CALL init_data('2019-02-10',1000,200,300,TRUE); 2.业务数据导入数仓 编写Sqoop定时导入脚本(目录中导入MySQL) 3.ODS层--原始数据层 订单表.订单详情表.商品表.用户表.商品一二三级分类表.支付流水表 编写ODS层数据导入脚本ods_db.sh(目录的指定日期数据导入指定分…

企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性.生态.解耦程度.性能. 安全这几个纬度思考.本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队 前言 Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念.Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在…

ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上,基于云原生架构重构设计,并新增和优化了大量功能.在字节内部,ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域,最大的一个集群规模大于2400节点,管理的总数据量超过700PB.本分享将介绍ByteHouse云原生版的整体架构,并重点介绍ByteHouse在查询上的优化(如优化器.MPP执行模式.调度优化等)和对MySQL生态的完善(基于社区MaterializedMySQL功能),最后结合实际…

一.周期快照简介 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期,如一天.一周或一月的多个度量.其粒度是周期性的时间段,而不是单个事务.周期快照事实表通常包含许多数据的总计,因为任何与事实表时间范围一致的记录都会被包含在内.在这些事实表中,外键的密度是均匀的,因为即使周期内没有活动发生,通常也会在事实表中为每个维度插入包含0或空值的行.        周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计.有些数据仓库用户,尤其是业务管理者或者运营部门,经常要看某个特定时间点的汇总数据.下面在示例…

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密…