文章目录

  • 概述
  • 行转多列
  • 数仓详细
  • 数据路径
  • 代码
  • 1、数据准备
  • 2、设置动态分区
  • 3、第一天数据写入
  • 数据查询
  • 数据写入
  • 4、第二天数据写入
  • 数据查询
  • 数据写入
  • 补充


概述

  • 什么是事实表?
    每行数据代表一个业务事件,通常有很多外键(地区、用户…)
    业务事件可以是:下单、支付、退款、评价…
    业务事件有数字度量,如:数量、金额、次数…
    行数较多,列数较少
    每天很多新增
  • 事实表的分类

分类

说明

特点

场景

事务型事实表

以每个事务为单位

数据只追加不修改

一个订单支付

一笔订单退款

周期型快照事实表

保留固定时间间隔的数据

不会保留所有数据

点赞数

累积型快照事实表

跟踪业务事实的变化

数据可修改

订单状态

  • 本文以订单状态表为例

行转多列

hive 事务表自动合并 hive事实表_累积型快照事实表

1、按订单ID分组,聚合订单状态时间,转为MAP

SELECT
    order_id,
    STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=') m
FROM
    ods_order_status
GROUP BY
    order_id

打印结果

+--------+----------------------------------------------------------+
|order_id|m                                                         |
+--------+----------------------------------------------------------+
|P2      |[end -> 2020-01-01 23:45:00, start -> 2020-01-01 22:45:00]|
|P3      |[start -> 2020-01-01 23:30:00]                            |
|P1      |[start -> 2020-01-01 08:00:00, end -> 2020-01-01 08:01:00]|
+--------+----------------------------------------------------------+

2、按Key获取MAP值

WITH
    t1 AS (
        SELECT
            order_id,
            STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=') m
        FROM
            ods_order_status
        GROUP BY
            order_id
    )
SELECT
    order_id,
    m['start'] start_time,
    m['end'] end_time
FROM
    t1

打印结果

+--------+-------------------+-------------------+
|order_id|start_time         |end_time           |
+--------+-------------------+-------------------+
|P2      |2020-01-01 22:45:00|2020-01-01 23:45:00|
|P3      |2020-01-01 23:30:00|null               |
|P1      |2020-01-01 08:00:00|2020-01-01 08:01:00|
+--------+-------------------+-------------------+

数仓详细

hive 事务表自动合并 hive事实表_hive_02

数据路径


Sqoop

HIVE

HIVE

MySQL

HDFS

ODS

DWD


表名

表名

路径

策略

备注

ods_order

订单表

sqoop > hdfs > ods

增量变化同步

create_timeoperate_time

此处省略

ods_order_status

订单状态流水表

sqoop > hdfs > ods

增量同步

operate_time

dwd_order

订单表

ods > dwd

未结束订单写到9999-12-31分区

结束订单按结束日期写到日期分区

代码

1、数据准备

-- 建库:e-commerce
DROP DATABASE IF EXISTS ec CASCADE;
CREATE DATABASE ec LOCATION '/ec';
USE ec;
-- 建表:原始层,订单状态表
DROP TABLE IF EXISTS ec.ods_order_status;
CREATE TABLE ec.ods_order_status (
    order_id STRING,
    order_status STRING,
    operation_time STRING)
PARTITIONED BY (ymd STRING)
LOCATION '/ec/ods_order_status';
-- 建表:明细层,订单(累积型快照事实)表
DROP TABLE IF EXISTS ec.dwd_order;
CREATE TABLE ec.dwd_order (
    order_id STRING,
    start_time STRING,
    end_time STRING)
PARTITIONED BY (ymd STRING)
LOCATION '/ec/dwd_order';
-- 造数据,写到原始层
INSERT INTO TABLE ec.ods_order_status PARTITION(ymd='2020-01-01') VALUES
("P1","start","2020-01-01 08:00:00"),
("P1","end","2020-01-01 08:01:00"),
("P2","start","2020-01-01 22:45:00"),
("P3","start","2020-01-01 23:30:00");
INSERT INTO TABLE ec.ods_order_status PARTITION(ymd='2020-01-02') VALUES
("P3","end","2020-01-02 00:15:00"),
("P4","start","2020-01-02 06:30:00");

2、设置动态分区

-- 开启动态分区功能
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
-- 设置动态分区为非严格模式
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

3、第一天数据写入

数据查询
WITH
    t1 AS(
        SELECT
            order_id,
            STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=') m
        FROM ec.ods_order_status
        WHERE ymd='2020-01-01'
        GROUP BY order_id
    )
SELECT
    order_id,
    m['start'] start_time,
    m['end'] end_time,
    CASE
        WHEN m['end'] IS NOT NULL THEN '2020-01-01'
        ELSE '9999-12-31'
    END ymd
FROM t1;
查询结果

hive 事务表自动合并 hive事实表_累积型快照事实表_03

数据写入

注意:语法要求WITH写在INSERT前面

WITH
    t1 AS(
        SELECT
            order_id,
            STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=') m
        FROM ec.ods_order_status
        WHERE ymd='2020-01-01'
        GROUP BY order_id
    )
INSERT OVERWRITE TABLE ec.dwd_order PARTITION(ymd)
SELECT
    order_id,
    m['start'] start_time,
    m['end'] end_time,
    CASE
        WHEN m['end'] IS NOT NULL THEN '2020-01-01'
        ELSE '9999-12-31'
    END ymd
FROM t1;
写入后结果

hive 事务表自动合并 hive事实表_hive 事务表自动合并_04

4、第二天数据写入

数据查询
WITH
    t1 AS(
        SELECT
            order_id,
            STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=')m
        FROM ec.ods_order_status
        WHERE ymd='2020-01-02'
        GROUP BY order_id
    ),
    new AS(
    SELECT
        order_id,
        m['start'] start_time,
        m['end'] end_time,
        CASE
            WHEN m['end'] IS NOT NULL THEN '2020-01-02'
            ELSE '9999-12-31'
        END ymd
    FROM
        t1
    ),
    old AS (SELECT * FROM ec.dwd_order WHERE ymd='9999-12-31')
SELECT
    NVL(new.order_id,old.order_id) order_id,
    NVL(new.start_time,old.start_time) start_time,
    NVL(new.end_time,old.end_time) end_time,
    NVL(new.ymd,old.ymd) ymd
FROM new
FULL OUTER JOIN old
ON new.order_id=old.order_id;
查询结果

hive 事务表自动合并 hive事实表_hive 事务表自动合并_05

数据写入

注意:语法要求WITH写在INSERT前面

WITH
    t1 AS(
        SELECT
            order_id,
            STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=')m
        FROM ec.ods_order_status
        WHERE ymd='2020-01-02'
        GROUP BY order_id
    ),
    new AS(
    SELECT
        order_id,
        m['start'] start_time,
        m['end'] end_time,
        CASE
            WHEN m['end'] IS NOT NULL THEN '2020-01-02'
            ELSE '9999-12-31'
        END ymd
    FROM
        t1
    ),
    old AS (SELECT * FROM ec.dwd_order WHERE ymd='9999-12-31')
INSERT OVERWRITE TABLE ec.dwd_order PARTITION(ymd)
SELECT
    NVL(new.order_id,old.order_id) order_id,
    NVL(new.start_time,old.start_time) start_time,
    NVL(new.end_time,old.end_time) end_time,
    NVL(new.ymd,old.ymd) ymd
FROM new
FULL OUTER JOIN old
ON new.order_id=old.order_id;
写入后结果

hive 事务表自动合并 hive事实表_hive 事务表自动合并_06

补充

上面的订单状态比较简单,这个全一点,SQL的思路是一样的


下单

支付

主动或被动确认

申请退款

申请退款


主动取消

1小时内没付款

7天内没申请退款

开始

待支付

已支付

确认收货

退款中

退款完成

已取消

支付过期

结束


状态

时间字段

说明

备注

待支付

create_time

创建时间

已支付

pay_time

支付时间

确认收货

confirm_time

确认时间

到货后7天内,买家可主动确认收货或退款;7天后没有操作将会自动确认收货

已取消

cancel_time

取消时间

下单后支付前,主动取消订单

支付过期

overdue_time

过期时间

下单后1小时内没有支付

退款中

refund_time

退款申请时间

退款完成

refund_finish_time

退款完成时间

结束

end_time

结束时间

WITH
    t1 AS(
        SELECT
            order_id,
            STR_TO_MAP(CONCAT_WS(',',COLLECT_SET(CONCAT(order_status,'=',operation_time))),',','=') m
        FROM ec.ods_order_status
        WHERE ymd='2020-01-01'
        GROUP BY order_id
    )
SELECT
    order_id,
    m['已支付'] pay_time,
    m['已取消'] cancel_time,
    m['确认收货'] confirm_time,
    m['退款中'] refund_time,
    m['退款完成'] refund_finish_time,
    m['支付过期'] overdue_time,
    m['结束'] end_time,
    CASE
        WHEN m['结束'] IS NOT NULL THEN '昨天'
        ELSE '9999-12-31'
    END ymd
FROM t1;

另外,订单状态表(ods_order_status)要和订单表(ods_order)连接,本文就不JOIN了