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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：
- 电商核心交易
- 增量数据导入 订单、订单明细、产品明细表
基本介绍
- ODS层表结构域源数据基本类似（列表、数据类型）
- ODS层表名遵循统一的规范
在大数据体系中，ODS（Operational Data Store），即操作数据存储，是数据仓库中的重要组成部分，起着承上启下的作用。ODS主要是用于存储原始的、经过轻度处理的数据，通常直接从业务系统（如ERP、CRM等）中抽取而来。
ODS是大数据架构中的数据层之一，它是指在数据从业务系统到数据仓库的过程中，用于临时存放和管理数据的区域。ODS一般用来存储接近实时的、较为原始的操作型数据，为上层的数据清洗、加工、分析提供基础。
功能定位
- 作为数据仓库的前置层。
- 承接从业务系统或外部来源抽取的数据。
- 数据通常不进行深度加工和聚合，保持业务的原貌。
数据特点
- 原始性：数据通常是经过轻度标准化后的原始数据，保留业务系统的字段格式。
- 实时性：相比数据仓库，ODS的数据更新更为及时，可接近实时。
- 短期存储：ODS中的数据存储周期通常较短，一般只保存最近一段时间的数据（如7天、30天）。
ODS的作用
缓冲层作用
- ODS是数据进入数据仓库的缓冲区，避免直接从业务系统中抽取数据对业务系统造成压力。
- 将业务系统与数据仓库解耦，降低系统之间的耦合性。
数据整合和清洗
- 对原始数据进行轻度的清洗（如去重、格式转换、简单校验等）。
- 为不同来源的数据提供统一的格式和标准，便于后续分析和处理。
支持实时查询
- 提供较实时的数据查询服务，支持业务运营和分析需求。
- 适合处理短期内的数据报表、运营监控等需求。
数据追溯
保留业务数据的原始状态，方便数据问题的追溯和修复。
ODS层建表
所有的表都是分区表，字段之间的分隔符号都是","，为表的数据文件指定的位置。
ods_trade_orders
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_orders`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_orders`(`orderid` int,`orderno` string,`userid` bigint,`status` tinyint,`productmoney` decimal(10, 0),`totalmoney` decimal(10, 0),`paymethod` tinyint,`ispay` tinyint,`areaid` int,`tradesrc` tinyint,`tradetype` int,`isrefund` tinyint,`dataflag` tinyint,`createtime` string,`paytime` string,`modifiedtime` string)
COMMENT '订单表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/orders/';
加载结果如下所示：
ods_trade_order_product
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_order_product`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_order_product`(
`id` string,
`orderid` decimal(10,2),
`productid` string,
`productnum` string,
`productprice` string,
`money` string,
`extra` string,
`createtime` string)
COMMENT '订单明细表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/order_product/';
执行结果如下图所示:
ods_trade_product_info
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_product_info`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_product_info`(`productid` bigint,`productname` string,`shopid` string,`price` decimal(10,0),`issale` tinyint,`status` tinyint,`categoryid` string,`createtime` string,`modifytime` string)
COMMENT '产品信息表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/product_info/';
对应的结果如下图所示：
ods_trade_product_category
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_product_category`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_product_category`(`catid` int,`parentid` int,`catname` string,`isshow` tinyint,`sortnum` int,`isdel` tinyint,`createtime` string,`level` tinyint)
COMMENT '产品分类表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/product_category';
对应的结果如下图所示：
ods_trade_shop
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_shops`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_shops`(`shopid` int,`userid` int,`areaid` int,`shopname` string,`shoplevel` tinyint,`status` tinyint,`createtime` string,`modifytime` string)
COMMENT '商家店铺表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/shops';
执行结果如下图所示：
ods_trade_shop_admin_org
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_shop_admin_org`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_shop_admin_org`(`id` int,`parentid` int,`orgname` string,`orglevel` tinyint,`isdelete` tinyint,`createtime` string,`updatetime` string,`isshow` tinyint,`orgType` tinyint)
COMMENT '商家地域组织表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/shop_org/';
执行结果如下图所示：
ods_trade_payments
use ods;
DROP TABLE IF EXISTS `ods.ods_trade_payments`;
CREATE EXTERNAL TABLE `ods.ods_trade_payments`(`id` string,`paymethod` string,`payname` string,`description` string,`payorder` int,`online` tinyint)
COMMENT '支付方式表'
PARTITIONED BY (`dt` string)
row format delimited fields terminated by ','
location '/user/data/trade.db/payments/';
执行结果如下图所示：
ODS层数据加载
编写脚本
DataX仅仅是将数据从MySQL导入到了HDFS，数据并没有与Hive表建立起关联。现在我们要编写脚本，任务就是：数据迁移、数据加载到ODS层
编写脚本：
vim /opt/wzk/hive/ods_load_trade.sh
写入的内容如下所示：
#!/bin/bash
source /etc/profile
if [ -n "$1" ] ;thendo_date=$1
elsedo_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi
# 创建目录
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/product_category/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/shops/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/shop_org/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/payments/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/orders/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/order_product/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/product_info/dt=$do_date
# 数据迁移
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/product_category.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/shops.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/shop_org.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/payments.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/orders.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/order_product.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/product_info.json
# 加载 ODS 层数据
sql="
alter table ods.ods_trade_orders add partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_order_product add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_product_info add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_product_category add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_shops add partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_shop_admin_org add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_payments add
partition(dt='$do_date');
"
hive -e "$sql"
编写的结果如下所示：
运行测试
sh /opt/wzk/hive/ods_load_trade.sh 2020-07-12
执行结果如下所示：
