数据抽取：1、抽取ds_db01库中customer_inf的增量数据进入Hive的ods库中表customer_inf。根据ods.user_info表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyy

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1、写在前言关于本篇：博主在团队中主要负责数据抽取、数据清洗、数据代码部分的编写，也就是任务书中的任务B模块，因此本片博客内容主要也会集中在任务B题目上关于代码风格：任务B的内容基本都是和spark打交道，众所周知spark有两种编写风格sql风格、dsl风格。两种风格功能都是能实现

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 宽表的设计高内聚低耦合宽表是数仓里面非常重要的一块，数仓是分层的，这是技术进步和时代变化相结合的产物，数仓的分层式为了更好地管理数仓以及更加高效地进行数据开发。宽表主要出现在dwd层和报表层，当然有的人说dws层也有，宽表，从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表，通

2023年全国职业院校技能大赛赛题第03套赛项名称：        大数据应用开发        英文名称： BigDataApplicationDevelopment 赛项组别：        高等职业教育组               赛项编号：            

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  拉链表是一种特殊的数据结构，其应用场景十分广泛，主要如下：1、监控系统：拉链表可以完整地记录系统的运行状态，方便进行监控和分析。2、金融交易：在金融领域，拉链表可以记录每个交易的时间戳、交易金额、交易类型等信息，从而实现对金融风险的监控和控制。例如，可以通过拉链表查询某

DWD层，以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。 时间用户地区商品优惠券活动度量值订单√√√   运费/优惠金额/原始金额/最终金额订单详情√

1.立项背景目前国家政策的主导之下，新能源相关项目和公司的竞争愈演愈烈，很多新能源公司开始大规模的布局数仓，来从自己的产生的大量的数据中提取价值，进而在新能源市场有自己的一席之地。那么本项目就是以此为背景，结合spark sql，为大家从0到1构建一个“麻雀虽小五脏俱全”的项目这里假

数仓建设规范指南一、数据模型架构原则1.数仓分层原则优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层，那数仓分几层最好？目前市场上主流的分层方式眼花缭乱，不过看事情不能只看表面，

1、ODS原始数据层ODS层保存所有操作数据，不对原始数据做任何处理。在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离，源系统数据结构的变化不影响其他数据分层。减轻业务系统被反复抽取的压力，由ODS统一进行抽取和分发。记住ODS层数据要保留数据的原始性。处理原则：根据源业务系统表的情况以

ods层在ods_mall中需要创建以下针对商品订单数据的表表名说明导入方式ods_user用户信息表全量ods_user_extend用户扩展表全量ods_user_addr用户收货地址表全量ods_goods_info

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hive有三种建表语句1,create建表CREATEEXTERNALTABLEdwd_database.table_name(idBIGINT,user_idSTRING,gmt_modifiedTIMESTAMP,gm

数据来源层ODS（OperationDataStore）：数据基本上从源表中拉过来，经过抽取、洗净、传输（ETL）后装入本层，大体上按源业务的分类方式而分类的。数据仓库层DW（DataWarehouse）：从OD

统计主题需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级访客【DWS】pv可视化大屏page_log直接可求dwdUV（DAU）可视化大屏需要用page_log过滤去重dwmUJ跳出率可视化大屏需

DWM建表，需要看DWS需求。DWS来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标ADS需求指标DWT为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要

大数据ODS&DWD&DIM-SQL分享需求思路一：等差数列断2天、3天，嵌套太多1.1开窗，按照id分组，同时按照dt排序，求Rank--linux中空格不能用tab键selectid,dt,rank

概述数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 数据分层的作用我们需要一套行之有效

在数据中台构建之前，分析师经常发现自己没有可以复用的数据集，不得不使用原始数据依次进行数据的清洗、加工、计算指标。重复进行原始数据的清洗加工由于业务部门的分析师

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真实环境遇到spark查询ES，出现数据重复的现象。记录一下整个背景和解决问题过程。记录过程比较简单，真实排查过程艰难定位到最终原因记录spark查询ES，数据重复的问题1.环境

7、DWD层流表和维表关联，可以使用lookupjoin,当存在hbase或者mysql中的表发生改变时，可以动态的发生改变1、支付事实表数据仓库建模的方法：注意：UpsertKafka连