离线数仓（九）【DWS 层开发】（3）-阿里云开发者社区

离线数仓（九）【DWS 层开发】（3）

2024-06-07 154

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简介： 离线数仓（九）【DWS 层开发】

离线数仓（九）【DWS 层开发】（2）https://developer.aliyun.com/article/1532434

1.1.2、交易域用户商品粒度退单最近1日汇总表

建表语句

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_sku_order_refund_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_sku_order_refund_1d
(
    `user_id`                    STRING COMMENT '用户id',
    `sku_id`                     STRING COMMENT 'sku_id',
    `sku_name`                   STRING COMMENT 'sku名称',
    `category1_id`               STRING COMMENT '一级分类id',
    `category1_name`             STRING COMMENT '一级分类名称',
    `category2_id`               STRING COMMENT '一级分类id',
    `category2_name`             STRING COMMENT '一级分类名称',
    `category3_id`               STRING COMMENT '一级分类id',
    `category3_name`             STRING COMMENT '一级分类名称',
    `tm_id`                      STRING COMMENT '品牌id',
    `tm_name`                    STRING COMMENT '品牌名称',
    `order_refund_count_1d`      BIGINT COMMENT '最近1日退单次数',
    `order_refund_num_1d`        BIGINT COMMENT '最近1日退单件数',
    `order_refund_amount_1d`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日退单金额'
) COMMENT '交易域用户商品粒度退单最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_sku_order_refund_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

数据装载（区分首日/每日）

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dws_trade_user_sku_order_refund_1d partition(dt)
select
    user_id,
    sku_id,
    sku_name,
    category1_id,
    category1_name,
    category2_id,
    category2_name,
    category3_id,
    category3_name,
    tm_id,
    tm_name,
    order_refund_count,
    order_refund_num,
    order_refund_amount,
    dt
from
(
    select
        dt,
        user_id,
        sku_id,
        count(*) order_refund_count,
        sum(refund_num) order_refund_num,
        sum(refund_amount) order_refund_amount
    from dwd_trade_order_refund_inc
    group by dt,user_id,sku_id
)od
left join
(
    select
        id,
        sku_name,
        category1_id,
        category1_name,
        category2_id,
        category2_name,
        category3_id,
        category3_name,
        tm_id,
        tm_name
    from dim_sku_full
    where dt='2020-06-14'
)sku
on od.sku_id=sku.id;

每日装载：

insert overwrite table dws_trade_user_sku_order_refund_1d partition(dt='2020-06-15')
select
    user_id,
    sku_id,
    sku_name,
    category1_id,
    category1_name,
    category2_id,
    category2_name,
    category3_id,
    category3_name,
    tm_id,
    tm_name,
    order_refund_count,
    order_refund_num,
    order_refund_amount
from
(
    select
        user_id,
        sku_id,
        count(*) order_refund_count,
        sum(refund_num) order_refund_num,
        sum(refund_amount) order_refund_amount
    from dwd_trade_order_refund_inc
    where dt='2020-06-15'
    group by user_id,sku_id
)od
left join
(
    select
        id,
        sku_name,
        category1_id,
        category1_name,
        category2_id,
        category2_name,
        category3_id,
        category3_name,
        tm_id,
        tm_name
    from dim_sku_full
    where dt='2020-06-15'
)sku
on od.sku_id=sku.id;

1.1.3、交易域用户粒度订单最近1日汇总表

1）建表语句

行：最近一天用户的下单次数、件数和总金额。

列：维度只有用户id，并没有别的维度属性，所以之后 ADS 层如果有相关需要用到用户信息的时候再去 join。剩下的都是统计值。

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_order_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_order_1d
(
    `user_id`                   STRING COMMENT '用户id',
    `order_count_1d`            BIGINT COMMENT '最近1日下单次数',
    `order_num_1d`              BIGINT COMMENT '最近1日下单商品件数',
    `order_original_amount_1d`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日最近1日下单原始金额',
    `activity_reduce_amount_1d` DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日下单活动优惠金额',
    `coupon_reduce_amount_1d`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '下单优惠券优惠金额',
    `order_total_amount_1d`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日下单最终金额'
) COMMENT '交易域用户粒度订单最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_order_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载（首日/每日）

因为有历史数据，所以需根据 user_id 和 dt 进行分组。

insert overwrite table dws_trade_user_order_1d partition(dt)
select
    user_id,
    count(distinct(order_id)),
    sum(sku_num),
    sum(split_original_amount),
    sum(nvl(split_activity_amount,0)),
    sum(nvl(split_coupon_amount,0)),
    sum(split_total_amount),
    dt
from dwd_trade_order_detail_inc
group by user_id,dt;

这里的 order_id 需要进行去重，因为数据来源是 order_detail，所以一个订单有多个商品，下单时一个 order_id 会有多个下单记录。

每日表只需要根据 user_id 进行分组，因为 dwd 层的该天分区没有历史数据。

insert overwrite table dws_trade_user_order_1d partition(dt='2020-06-15')
select
    user_id,
    count(distinct(order_id)),
    sum(sku_num),
    sum(split_original_amount),
    sum(nvl(split_activity_amount,0)),
    sum(nvl(split_coupon_amount,0)),
    sum(split_total_amount)
from dwd_trade_order_detail_inc
where dt='2020-06-15'
group by user_id;

1.1.4、交易域用户粒度加购最近1日汇总表

1）建表语句

行：用户最近 1 天加购的件数和次数

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_cart_add_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_cart_add_1d
(
    `user_id`           STRING COMMENT '用户id',
    `cart_add_count_1d` BIGINT COMMENT '最近1日加购次数',
    `cart_add_num_1d`   BIGINT COMMENT '最近1日加购商品件数'
) COMMENT '交易域用户粒度加购最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_cart_add_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载（首日/每日）

装载很简单，首日只需要对 dt 进行额外分组，每日不需要。

insert overwrite table dws_trade_user_cart_add_1d partition(dt)
select
    user_id,
    count(*),
    sum(sku_num),
    dt
from dwd_trade_cart_add_inc
group by user_id,dt;

insert overwrite table dws_trade_user_cart_add_1d partition(dt='2020-06-15')
select
    user_id,
    count(*),
    sum(sku_num)
from dwd_trade_cart_add_inc
where dt='2020-06-15'
group by user_id;

1.1.5、交易域用户粒度支付最近1日汇总表

1）建表语句

行：每个用户最近 1 日的支付次数、支付的商品件数、金额。

列：一个维度和三个统计指标。

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_payment_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_payment_1d
(
    `user_id`           STRING COMMENT '用户id',
    `payment_count_1d`  BIGINT COMMENT '最近1日支付次数',
    `payment_num_1d`    BIGINT COMMENT '最近1日支付商品件数',
    `payment_amount_1d` DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日支付金额'
) COMMENT '交易域用户粒度支付最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_payment_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载（首日/每日）

insert overwrite table dws_trade_user_payment_1d partition(dt)
select
    user_id,
    count(distinct(order_id)),
    sum(sku_num),
    sum(split_payment_amount),
    dt
from dwd_trade_pay_detail_suc_inc
group by user_id,dt;

insert overwrite table dws_trade_user_payment_1d partition(dt='2020-06-15')
select
    user_id,
    count(distinct(order_id)),
    sum(sku_num),
    sum(split_payment_amount)
from dwd_trade_pay_detail_suc_inc
where dt='2020-06-15'
group by user_id;

1.1.6、交易域省份粒度订单最近1日汇总表

1）建表语句

这里需要对省份信息进行一个维度退化，因为后面 Superset 做地图的时候需要用到。

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_province_order_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_province_order_1d
(
    `province_id`               STRING COMMENT '用户id',
    `province_name`             STRING COMMENT '省份名称',
    `area_code`                 STRING COMMENT '地区编码',
    `iso_code`                  STRING COMMENT '旧版ISO-3166-2编码',
    `iso_3166_2`                STRING COMMENT '新版版ISO-3166-2编码',
    `order_count_1d`            BIGINT COMMENT '最近1日下单次数',
    `order_original_amount_1d`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日下单原始金额',
    `activity_reduce_amount_1d` DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日下单活动优惠金额',
    `coupon_reduce_amount_1d`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日下单优惠券优惠金额',
    `order_total_amount_1d`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日下单最终金额'
) COMMENT '交易域省份粒度订单最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_province_order_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载（首日/全日）

因为有维度退化，所以需要进行 join

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dws_trade_province_order_1d partition(dt)
select
    province_id,
    province_name,
    area_code,
    iso_code,
    iso_3166_2,
    order_count_1d,
    order_original_amount_1d,
    activity_reduce_amount_1d,
    coupon_reduce_amount_1d,
    order_total_amount_1d,
    dt
from
(
    select
        province_id,
        count(distinct(order_id)) order_count_1d,
        sum(split_original_amount) order_original_amount_1d,
        sum(nvl(split_activity_amount,0)) activity_reduce_amount_1d,
        sum(nvl(split_coupon_amount,0)) coupon_reduce_amount_1d,
        sum(split_total_amount) order_total_amount_1d,
        dt
    from dwd_trade_order_detail_inc
    group by province_id,dt
)o
left join
(
    select
        id,
        province_name,
        area_code,
        iso_code,
        iso_3166_2
    from dim_province_full
    where dt='2020-06-14'
)p
on o.province_id=p.id;

insert overwrite table dws_trade_province_order_1d partition(dt='2020-06-15')
select
    province_id,
    province_name,
    area_code,
    iso_code,
    iso_3166_2,
    order_count_1d,
    order_original_amount_1d,
    activity_reduce_amount_1d,
    coupon_reduce_amount_1d,
    order_total_amount_1d
from
(
    select
        province_id,
        count(distinct(order_id)) order_count_1d,
        sum(split_original_amount) order_original_amount_1d,
        sum(nvl(split_activity_amount,0)) activity_reduce_amount_1d,
        sum(nvl(split_coupon_amount,0)) coupon_reduce_amount_1d,
        sum(split_total_amount) order_total_amount_1d
    from dwd_trade_order_detail_inc
    where dt='2020-06-15'
    group by province_id
)o
left join
(
    select
        id,
        province_name,
        area_code,
        iso_code,
        iso_3166_2
    from dim_province_full
    where dt='2020-06-15'
)p
on o.province_id=p.id;

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1.1.2、交易域用户商品粒度退单最近1日汇总表

建表语句

数据装载（区分首日/每日）

1.1.3、交易域用户粒度订单最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载（首日/每日）

1.1.4、交易域用户粒度加购最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载（首日/每日）

1.1.5、交易域用户粒度支付最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载（首日/每日）

1.1.6、交易域省份粒度订单最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载（首日/全日）

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1.1.2、交易域用户商品粒度退单最近1日汇总表

建表语句

数据装载（区分首日/每日）

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1）建表语句

2）数据装载（首日/每日）

1.1.4、交易域用户粒度加购最近1日汇总表

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