离线数仓（九）【DWS 层开发】（4）-阿里云开发者社区

离线数仓（九）【DWS 层开发】（3）https://developer.aliyun.com/article/1532437

1.1.7、交易域用户粒度退单最近1日汇总表

1）建表语句

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_order_refund_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_order_refund_1d
(
    `user_id`                STRING COMMENT '用户id',
    `order_refund_count_1d`  BIGINT COMMENT '最近1日退单次数',
    `order_refund_num_1d`    BIGINT COMMENT '最近1日退单商品件数',
    `order_refund_amount_1d` DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近1日退单金额'
) COMMENT '交易域用户粒度退单最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_order_refund_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载（首日/每日）

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dws_trade_user_order_refund_1d partition(dt)
select
    user_id,
    count(*) order_refund_count,
    sum(refund_num) order_refund_num,
    sum(refund_amount) order_refund_amount,
    dt
from dwd_trade_order_refund_inc
group by user_id,dt;

insert overwrite table dws_trade_user_order_refund_1d partition(dt='2020-06-15')
select
    user_id,
    count(*),
    sum(refund_num),
    sum(refund_amount)
from dwd_trade_order_refund_inc
where dt='2020-06-15'
group by user_id;

1.1.8、流量域会话粒度页面浏览最近1日汇总表

1）建表语句

同样这里除了会话 id 还做了一些维度退化：

DROP TABLE IF EXISTS dws_traffic_session_page_view_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_traffic_session_page_view_1d
(
    `session_id`     STRING COMMENT '会话id',
    `mid_id`         string comment '设备id',
    `brand`          string comment '手机品牌',
    `model`          string comment '手机型号',
    `operate_system` string comment '操作系统',
    `version_code`   string comment 'app版本号',
    `channel`        string comment '渠道',
    `during_time_1d` BIGINT COMMENT '最近1日访问时长',
    `page_count_1d`  BIGINT COMMENT '最近1日访问页面数'
) COMMENT '流量域会话粒度页面浏览最近1日汇总表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_traffic_session_page_view_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载

没有首日每日的区分，因为流量域的数据都来自日志，而日志没有历史数据。

insert overwrite table dws_traffic_session_page_view_1d partition(dt='2020-06-14')
select
    session_id,
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system,
    version_code,
    channel,
    sum(during_time),
    count(*)
from dwd_traffic_page_view_inc
where dt='2020-06-14'
group by session_id,mid_id,brand,model,operate_system,version_code,channel;

1.1.9、流量域访客页面粒度页面浏览最近1日汇总表

1）建表语句

DROP TABLE IF EXISTS dws_traffic_page_visitor_page_view_1d;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_traffic_page_visitor_page_view_1d
(
    `mid_id`         STRING COMMENT '访客id',
    `brand`          string comment '手机品牌',
    `model`          string comment '手机型号',
    `operate_system` string comment '操作系统',
    `page_id`        STRING COMMENT '页面id',
    `during_time_1d` BIGINT COMMENT '最近1日浏览时长',
    `view_count_1d`  BIGINT COMMENT '最近1日访问次数'
) COMMENT '流量域访客页面粒度页面浏览最近1日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_traffic_page_visitor_page_view_1d'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载

insert overwrite table dws_traffic_page_visitor_page_view_1d partition(dt='2020-06-14')
select
    mid_id,
    brand,
    model,
    operate_system,
    page_id,
    sum(during_time),
    count(*)
from dwd_traffic_page_view_inc
where dt='2020-06-14'
group by mid_id,brand,model,operate_system,page_id;

2.1、最近n日汇总表

2.1.1、交易域用户商品粒度订单最近n日汇总表

1）建表语句

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_sku_order_nd;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_sku_order_nd
(
    `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_count_7d`             STRING COMMENT '最近7日下单次数',
    `order_num_7d`               BIGINT COMMENT '最近7日下单件数',
    `order_original_amount_7d`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日下单原始金额',
    `activity_reduce_amount_7d`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日活动优惠金额',
    `coupon_reduce_amount_7d`    DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日优惠券优惠金额',
    `order_total_amount_7d`      DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日下单最终金额',
    `order_count_30d`            BIGINT COMMENT '最近30日下单次数',
    `order_num_30d`              BIGINT COMMENT '最近30日下单件数',
    `order_original_amount_30d`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日下单原始金额',
    `activity_reduce_amount_30d` DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日活动优惠金额',
    `coupon_reduce_amount_30d`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日优惠券优惠金额',
    `order_total_amount_30d`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日下单最终金额'
) COMMENT '交易域用户商品粒度订单最近n日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_sku_order_nd'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载

这里并不需要区分首日和每日。

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;

这里我们 group by 的字段有很多，但其实并不影响。因为 group by 影响的是粒度，但是这里 group by 的字段都是商品的一些维度，所以不管 group by user_id,sku_id 还是 group by user_id,sku_id 和其它商品维度，最终的粒度依然是用户商品粒度。

2.1.2、交易域用户商品粒度退单最近n日汇总表

1）建表语句

每行代表：每个人每个最近7/30天某个商品退单的次数、件数。

列由维度和统计值组成。

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_sku_order_refund_nd;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_sku_order_refund_nd
(
    `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_7d`       BIGINT COMMENT '最近7日退单次数',
    `order_refund_num_7d`         BIGINT COMMENT '最近7日退单件数',
    `order_refund_amount_7d`      DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日退单金额',
    `order_refund_count_30d`      BIGINT COMMENT '最近30日退单次数',
    `order_refund_num_30d`        BIGINT COMMENT '最近30日退单件数',
    `order_refund_amount_30d`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日退单金额'
) COMMENT '交易域用户商品粒度退单最近n日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_sku_order_refund_nd'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载

找到与之相对的 1d 表，拿 30 哥分区过滤一下，按照用户和商品（所有商品属性，因为这些商品属性只对应一个商品，不用担心 group by 会破坏粒度）分组。

insert overwrite table dws_trade_user_sku_order_refund_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_refund_count_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_refund_num_1d,0)),
    sum(if(dt>=date_add('2020-06-14',-6),order_refund_amount_1d,0)),
    sum(order_refund_count_1d),
    sum(order_refund_num_1d),
    sum(order_refund_amount_1d)
from dws_trade_user_sku_order_refund_1d
where dt>=date_add('2020-06-14',-29)
and dt<='2020-06-14'
group by user_id,sku_id,sku_name,category1_id,category1_name,category2_id,category2_name,category3_id,category3_name,tm_id,tm_name;

2.1.3、交易域用户粒度订单最近n日汇总表

1）建表语句

行：每个用户最近7/30天的下单信息（次数、件数和总额等）

DROP TABLE IF EXISTS dws_trade_user_order_nd;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_user_order_nd
(
    `user_id`                    STRING COMMENT '用户id',
    `order_count_7d`             BIGINT COMMENT '最近7日下单次数',
    `order_num_7d`               BIGINT COMMENT '最近7日下单商品件数',
    `order_original_amount_7d`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日下单原始金额',
    `activity_reduce_amount_7d`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日下单活动优惠金额',
    `coupon_reduce_amount_7d`    DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日下单优惠券优惠金额',
    `order_total_amount_7d`      DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近7日下单最终金额',
    `order_count_30d`            BIGINT COMMENT '最近30日下单次数',
    `order_num_30d`              BIGINT COMMENT '最近30日下单商品件数',
    `order_original_amount_30d`  DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日下单原始金额',
    `activity_reduce_amount_30d` DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日下单活动优惠金额',
    `coupon_reduce_amount_30d`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日下单优惠券优惠金额',
    `order_total_amount_30d`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '最近30日下单最终金额'
) COMMENT '交易域用户粒度订单最近n日汇总事实表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dws/dws_trade_user_order_nd'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

2）数据装载

上面的 1d 表我们对 order_id 进行了去重，因为一个订单多个商品，会在 dwd_order_detail 重罚产生多条记录。但是这里的 nd 表并不需要去重，因为一个订单不可能多次下单。

insert overwrite table dws_trade_user_order_nd partition(dt='2020-06-14')
select
    user_id,
    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_order_1d
where dt>=date_add('2020-06-14',-29)
and dt<='2020-06-14'
group by user_id;

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离线数仓（九）【DWS 层开发】（4）

1.1.7、交易域用户粒度退单最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载（首日/每日）

1.1.8、流量域会话粒度页面浏览最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载

1.1.9、流量域访客页面粒度页面浏览最近1日汇总表

1）建表语句

2）数据装载

2.1、最近n日汇总表

2.1.1、交易域用户商品粒度订单最近n日汇总表

1）建表语句

2）数据装载

2.1.2、交易域用户商品粒度退单最近n日汇总表

1）建表语句

2）数据装载

2.1.3、交易域用户粒度订单最近n日汇总表

1）建表语句

2）数据装载

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1）建表语句

2）数据装载（首日/每日）

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1）建表语句

2）数据装载

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1）建表语句

2）数据装载

2.1、 最近n日汇总表

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