大数据-244 离线数仓 - 电商核心交易 ODS层 数据库结构 数据加载 DataX

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目前已经更新到了：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
• Flink（已更完）
• ClickHouse（已更完）
• Kudu（已更完）
• Druid（已更完）
• Kylin（已更完）
• Elasticsearch（已更完）
• DataX（已更完）
• Tez（已更完）
• 数据挖掘（已更完）
• Prometheus（已更完）
• Grafana（已更完）
• 离线数仓（正在更新…）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• 电商核心交易
• 增量数据导入 订单、订单明细、产品明细表

基本介绍

• ODS层表结构域源数据基本类似（列表、数据类型）
• ODS层表名遵循统一的规范

在大数据体系中，ODS（Operational Data Store），即操作数据存储，是数据仓库中的重要组成部分，起着承上启下的作用。ODS主要是用于存储原始的、经过轻度处理的数据，通常直接从业务系统（如ERP、CRM等）中抽取而来。

ODS是大数据架构中的数据层之一，它是指在数据从业务系统到数据仓库的过程中，用于临时存放和管理数据的区域。ODS一般用来存储接近实时的、较为原始的操作型数据，为上层的数据清洗、加工、分析提供基础。

功能定位

• 作为数据仓库的前置层。
• 承接从业务系统或外部来源抽取的数据。
• 数据通常不进行深度加工和聚合，保持业务的原貌。

数据特点

• 原始性：数据通常是经过轻度标准化后的原始数据，保留业务系统的字段格式。
• 实时性：相比数据仓库，ODS的数据更新更为及时，可接近实时。
• 短期存储：ODS中的数据存储周期通常较短，一般只保存最近一段时间的数据（如7天、30天）。

ODS的作用

缓冲层作用

• ODS是数据进入数据仓库的缓冲区，避免直接从业务系统中抽取数据对业务系统造成压力。
• 将业务系统与数据仓库解耦，降低系统之间的耦合性。

数据整合和清洗

• 对原始数据进行轻度的清洗（如去重、格式转换、简单校验等）。
• 为不同来源的数据提供统一的格式和标准，便于后续分析和处理。

支持实时查询

• 提供较实时的数据查询服务，支持业务运营和分析需求。
• 适合处理短期内的数据报表、运营监控等需求。

数据追溯

保留业务数据的原始状态，方便数据问题的追溯和修复。

ODS层建表

所有的表都是分区表，字段之间的分隔符号都是","，为表的数据文件指定的位置。

ods_trade_orders

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_orders`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_orders`(`orderid`int,`orderno` string,`userid`bigint,`status`tinyint,`productmoney`decimal(10,0),`totalmoney`decimal(10,0),`paymethod`tinyint,`ispay`tinyint,`areaid`int,`tradesrc`tinyint,`tradetype`int,`isrefund`tinyint,`dataflag`tinyint,`createtime` string,`paytime` string,`modifiedtime` string)COMMENT'订单表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/orders/';

加载结果如下所示：

ods_trade_order_product

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_order_product`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_order_product`(`id` string,`orderid`decimal(10,2),`productid` string,`productnum` string,`productprice` string,`money` string,`extra` string,`createtime` string)COMMENT'订单明细表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/order_product/';

执行结果如下图所示:

ods_trade_product_info

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_product_info`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_product_info`(`productid`bigint,`productname` string,`shopid` string,`price`decimal(10,0),`issale`tinyint,`status`tinyint,`categoryid` string,`createtime` string,`modifytime` string)COMMENT'产品信息表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/product_info/';

对应的结果如下图所示：

ods_trade_product_category

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_product_category`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_product_category`(`catid`int,`parentid`int,`catname` string,`isshow`tinyint,`sortnum`int,`isdel`tinyint,`createtime` string,`level`tinyint)COMMENT'产品分类表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/product_category';

对应的结果如下图所示：

ods_trade_shop

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_shops`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_shops`(`shopid`int,`userid`int,`areaid`int,`shopname` string,`shoplevel`tinyint,`status`tinyint,`createtime` string,`modifytime` string)COMMENT'商家店铺表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/shops';

执行结果如下图所示：

ods_trade_shop_admin_org

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_shop_admin_org`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_shop_admin_org`(`id`int,`parentid`int,`orgname` string,`orglevel`tinyint,`isdelete`tinyint,`createtime` string,`updatetime` string,`isshow`tinyint,`orgType`tinyint)COMMENT'商家地域组织表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/shop_org/';

执行结果如下图所示：

ods_trade_payments

use ods;DROPTABLEIFEXISTS`ods.ods_trade_payments`;CREATE EXTERNAL TABLE`ods.ods_trade_payments`(`id` string,`paymethod` string,`payname` string,`description` string,`payorder`int,`online`tinyint)COMMENT'支付方式表'
PARTITIONED BY(`dt` string)row format delimited fieldsterminatedby','
location '/user/data/trade.db/payments/';

执行结果如下图所示：

ODS层数据加载

编写脚本

DataX仅仅是将数据从MySQL导入到了HDFS，数据并没有与Hive表建立起关联。现在我们要编写脚本，任务就是：数据迁移、数据加载到ODS层
编写脚本：

vim /opt/wzk/hive/ods_load_trade.sh

写入的内容如下所示：

#!/bin/bashsource /etc/profile
if[-n"$1"];thendo_date=$1elsedo_date=`date-d"-1 day" +%F`fi# 创建目录
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/product_category/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/shops/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/shop_org/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/payments/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/orders/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/order_product/dt=$do_date
hdfs dfs -mkdir-p /user/data/trade.db/product_info/dt=$do_date# 数据迁移
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/product_category.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/shops.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/shop_org.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/payments.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/orders.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/order_product.json
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p"-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/product_info.json
# 加载 ODS 层数据sql="
alter table ods.ods_trade_orders add partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_order_product add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_product_info add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_product_category add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_shops add partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_shop_admin_org add
partition(dt='$do_date');
alter table ods.ods_trade_payments add
partition(dt='$do_date');
"
hive -e"$sql"

编写的结果如下所示：

运行测试

sh /opt/wzk/hive/ods_load_trade.sh 2020-07-12

执行结果如下所示：