离线数仓问题总结

一、采集 1.1 maxwell中的默认JDBC驱动包

其版本不适用于MySQL 5.7版本

二、数仓 2.1 关于hive如何支持json类型的字段

主要在建表语句上指定上

DROp TABLE IF EXISTS ods_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(
    `common`   STRUCT COMMENT '公共信息',
    `page`     STRUCT COMMENT '页面信息',
    `actions`  ARRAY> COMMENT '动作信息',
    `displays` ARRAY> COMMENT '曝光信息',
    `start`    STRUCT COMMENT '启动信息',
    `err`      STRUCT 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/';

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'确定了使用json格式的字段查询时使用字段名.属性的方式进行调用，且会自动为当前列起别名为属性名

2.2 使用with ... as语句简化sql

https://blog.csdn.net/Abysscarry/article/details/81322669

2.3 Hive的复杂数据类型（Array Map Struct 等）

https://blog.csdn.net/qq_46893497/article/details/109961401

select
        sku_id,
        collect_set(named_struct('attr_id',attr_id,'value_id',value_id,'attr_name',attr_name,'value_name',value_name)) attrs
    from ${APP}.ods_sku_attr_value_full
    where dt='$do_date'
    group by sku_id

collect_set可以将一组数据去重后合并为一个数组

2.4 关于开窗函数

开窗函数和聚合函数的区别：

（1）SQL 标准允许将所有聚合函数用作开窗函数，用OVER 关键字区分开窗函数和聚合函数。

（2）聚合函数每组只返回一个值，开窗函数每组可返回多个值。

开窗函数每组可返回多个值的理解：比如求某一列的最大值，使用group by+聚合函数max()得到的效果是，每一组返回一行，一行两列，分别为组名和改组最大值；二使用开窗函数，则会返回所有的行，每一行都会多一列，这一列就是其所在组的列的最大值。

概念理解：https://blog.csdn.net/qq_31183727/article/details/107023293简单实操：https://blog.csdn.net/super_qing_/article/details/115725430 2.5 union操作

union用于合并两个select查询结果（不能合并表），且两个子查询必须列名和数量完全一致

官方文档：https://www.docs4dev.com/docs/zh/apache-hive/3.1.1/reference/LanguageManual_Union.html实操：https://blog.csdn.net/liuguangfudan/article/details/78623074 2.6 ORC列式存储

https://juejin.cn/post/6844903939020685325

可以大大提升单独查询某一列的速度

2.7cast类型转换

https://blog.csdn.net/qq_26502245/article/details/108510747

2.8 sql执行顺序

https://www.cnblogs.com/xqzt/p/4972789.html

The following steps show the processing order for a SELECT statement：
FROM
ON
JOIN
WHERe
GROUP BY
WITH CUBE or WITH ROLLUP
HAVINg
SELECt
DISTINCT
ORDER BY
TOP

https://blog.csdn.net/u013887008/article/details/93377939

2.9 Hive动态分区

https://blog.csdn.net/jmx_bigdata/article/details/88606394

可以在配置文件配置(永久)，也可以使用sql配置(会话期间有效)

2.10 各层设计要点

ODS层的设计要点如下：

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）。

DIM层设计要点：

1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。

2）DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。

3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）

DWD层设计要点：

1）DWD层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的事实表。

2）DWD层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。

3）DWD层表名的命名规范为dwd_数据域_表名_单分区增量全量标识（inc/full）

DWS层设计要点：

1）DWS层的设计参考指标体系。

2）DWS层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。

3）DWS层表名的命名规范为dws_数据域_统计粒度_业务过程_统计周期（1d/nd/td）

注：1d表示最近1日，nd表示最近n日，td表示历史至今。

一张汇总表通常包含业务过程相同、统计周期相同、统计粒度相同的多个派生指标，但是有时候为了保证应用的灵活性，也会设计成一个派生指标对应一张汇总表

2.11 Hive中文comment乱码问题

https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/90733124

2.12 金额相关的字段都用DECIMAL()类型

直接用double或者float会存在精度问题

2.13 使用sum、if组合实现简化计算最近n天的sql

insert overwrite table dws_trade_user_sku_order_nd partition(dt='2020-06-14')
select
    user_id,
    sku_id,
    sku_name,
    category1_id,
    category1_name,
    category2_id,
    category2_name,
    category3_id,
    category3_name,
    tm_id,
    tm_name,
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_count_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_num_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_original_amount_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),activity_reduce_amount_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),coupon_reduce_amount_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_total_amount_1d,0)),
    sum(order_count_1d),
    sum(order_num_1d),
    sum(order_original_amount_1d),
    sum(activity_reduce_amount_1d),
    sum(coupon_reduce_amount_1d),
    sum(order_total_amount_1d)
from dws_trade_user_sku_order_1d
where dt>=date_add('2020-06-14',-29)
group by  user_id,sku_id,sku_name,category1_id,category1_name,category2_id,category2_name,category3_id,category3_name,tm_id,tm_name;

sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_count_1d,0)) -- 最近7天
sum(order_count_1d) -- 最近30天

2.14 关于null+数字=null

可使用nvl()解决

nvl(old.payment_count_td,0)+nvl(new.payment_count_1d,0)

2.15 环境变量配置说明

Linux的环境变量可在多个文件中配置，如/etc/profile，/etc/profile.d/*.sh，~/.bashrc，~/.bash_profile等，下面说明上述几个文件之间的关系和区别。

bash的运行模式可分为login shell和non-login shell。

例如，我们通过终端，输入用户名、密码，登录系统之后，得到就是一个login shell，而当我们执行以下命令ssh hadoop103 command，在hadoop103执行command的就是一个non-login shell。

这两种shell的主要区别在于，它们启动时会加载不同的配置文件，login shell启动时会加载/etc/profile，~/.bash_profile，~/.bashrc，non-login shell启动时会加载~/.bashrc。即login shell会多加载/etc/profile文件。

而在加载~/.bashrc（实际是~/.bashrc中加载的/etc/bashrc）或/etc/profile时，都会执行如下代码片段，

因此不管是login shell还是non-login shell，启动时都会加载/etc/profile.d/*.sh中的环境变量。而login shell会多加载/etc/profile.d/sh.local文件。

2.16 union和join的使用时机

当不同的select字句需要放到同一行时使用join，不同行时用union

2.17 子查询一定要起别名

select
       concat('step-',rk,':',page_id) as pageid,
       concat('step-',rk,':',next_page_id) as next_page_id
from
(
select
page_id,
lead(page_id) over (partition by session_id order by view_time) as next_page_id,
rank() over (partition by session_id order by view_time) as rk
from dwd_traffic_page_view_inc
) tmp;

这里为子查询起了一个tmp的别名，否则会报错cannot recognize input near '' '' '' in subquery source

2.18 group by和partition by都可以指定多个字段 2.19 使用explode给表添加标识，用于实现一条sql查询最近1 7 30天的聚合结果

select
        recent_days,
        sum(if(login_date_last>=date_add('2020-06-14',-recent_days+1),1,0)) new_user_count
    from dws_user_user_login_td lateral view explode(array(1,7,30)) tmp as recent_days -- 添加标识
    where dt='2020-06-14'
    group by recent_days -- 根据标识分组聚合

2.20 关于使用awk指令和xargs结合实现关闭程序的指令

ps -ef | grep file_to_kafka.conf | grep -v grep |awk  '{print $2}' | xargs -n1 kill -9

awk负责切割，xargs可以接收管道传来的参数并传递给要执行的指令(比如kill -9)

2.21 Hadoop 接入 kerberos实现安全认证

https://intl.cloud.tencent.com/zh/document/product/1026/31166

2.22 DolphinScheduler部署之后点击登录一直转圈

大多是因为数据的配置问题，在安装后的配置文件data.properties文件的MySQL连接配置中添加useSSL=false即可，改完后记得向集群分发。

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