大數據 - DWS層 業務實現

来源:https://www.cnblogs.com/vipsoft/archive/2022/12/30/17010578.html
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統計主題 需求指標【ADS】輸出方式計算來源來源層級 訪客【DWS】pv可視化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可視化大屏需要用 page_log 過濾去重dwm UJ 跳出率可視化大屏需要通過 page_log 行為判斷dwm 進入頁面數可視化大屏需要識別開始訪問標識dwd 連續 ...


統計主題 需求指標【ADS】輸出方式計算來源來源層級
訪客【DWS】pv可視化大屏page_log 直接可求dwd
UV（DAU）可視化大屏需要用 page_log 過濾去重dwm
UJ 跳出率可視化大屏需要通過 page_log 行為判斷dwm
進入頁面數可視化大屏需要識別開始訪問標識dwd
連續訪問時長可視化大屏page_log 直接可求dwd
商品點擊多維分析page_log 直接可求dwd
收藏多維分析收藏表dwd
加入購物車多維分析購物車表dwd
下單可視化大屏訂單寬表dwm
支付多維分析支付寬表dwm
退款多維分析退款表dwd
評論多維分析評論表dwd
地區PV多維分析page_log 直接可求dwd
UV多維分析需要用 page_log 過濾去重dwm
下單可視化大屏訂單寬表dwm
關鍵詞搜索關鍵詞可視化大屏頁面訪問日誌 直接可求dwd
點擊商品關鍵詞可視化大屏商品主題下單再次聚合dws
下單商品關鍵詞可視化大屏商品主題下單再次聚合dws

DWS 層的定位是什麼

  • 輕度聚合，因為 DWS 層要應對很多實時查詢，如果是完全的明細那麼查詢的壓力是非常大的。
  • 將更多的實時數據以主題的方式組合起來便於管理，同時也能減少維度查詢的次數。

DWS 層-訪客主題寬表的計算

統計主題 需求指標【ADS】輸出方式計算來源來源層級
訪客【DWS】PV可視化大屏page_log 直接可求dwd
UV（DAU）可視化大屏需要用 page_log 過濾去重dwm
跳出率可視化大屏需要通過 page_log 行為判斷dwm
進入頁面數可視化大屏需要識別開始訪問標識dwd
連續訪問時長可視化大屏page_log 直接可求dwd

設計一張 DWS 層的表其實就兩件事：維度和度量(事實數據)

  • 度量包括 PV、UV、跳出次數、進入頁面數(session_count)、連續訪問時長
  • 維度包括在分析中比較重要的幾個欄位：渠道、地區、版本、新老用戶進行聚合

需求分析與思路

  • 接收各個明細數據，變為數據流
  • 把數據流合併在一起，成為一個相同格式對象的數據流
  • 對合併的流進行聚合，聚合的時間視窗決定了數據的時效性
  • 把聚合結果寫在資料庫中

功能實現

封裝 VisitorStatsApp,讀取 Kafka 各個流數據

訪客主題寬表計算

  • 要不要把多個明細的同樣的維度統計在一起?
  • 因為單位時間內 mid 的操作數據非常有限不能明顯的壓縮數據量（如果是數據量夠大，或者單位時間夠長可以）
  • 所以用常用統計的四個維度進行聚合 渠道、新老用戶、app 版本、省市區域
  • 度量值包括 啟動、日活（當日首次啟動）、訪問頁面數、新增用戶數、跳出數、平均頁面停留時長、總訪問時長
  • 聚合視窗： 10 秒
  • 各個數據在維度聚合前不具備關聯性，所以先進行維度聚合
  • 進行關聯 這是一個 fulljoin
  • 可以考慮使用 FlinkSQL 完成
合併數據流

把數據流合併在一起，成為一個相同格式對象的數據流
合併數據流的核心運算元是 union。但是 union 運算元，要求所有的數據流結構必須一致。所以 union 前要調整數據結構。

根據維度進行聚合
  • 設置時間標記及水位線，因為涉及開窗聚合，所以要設定事件時間及水位線
  • 分組 分組選取四個維度作為 key , 使用 Tuple4 組合
  • 開窗
  • 視窗內聚合及補充時間欄位
  • 寫入 OLAP 資料庫

為何要寫入 ClickHouse 資料庫，ClickHouse 資料庫作為專門解決大量數據統計分析的資料庫，在保證了海量數據存儲的能力，同時又兼顧了響應速度。而且還支持標準 SQL，即靈活又易上手。

flink-connector-jdbc 是官方通用的 jdbcSink 包。只要引入對應的 jdbc 驅動，flink 可以用它應對各種支持 jdbc 的資料庫，比如 phoenix 也可以用它。但是這個 jdbc-sink 只支持數據流對應一張數據表。如果是一流對多表，就必須通過自定義的方式實現了，比如之前的維度數據。

雖然這種 jdbc-sink 只能一流對一表，但是由於內部使用了預編譯器，所以可以實現批量提交以優化寫入速度。

DWS 層-商品主題寬表的計算

商品點擊多維分析page_log 直接可求dwd
收藏多維分析收藏表dwd
加入購物車多維分析購物車表dwd
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支付多維分析支付寬表dwm
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與訪客的 dws 層的寬表類似，也是把多個事實表的明細數據彙總起來組合成寬表。

需求分析與思路

  • 從 Kafka 主題中獲得數據流
  • 把 Json 字元串數據流轉換為統一數據對象的數據流
  • 把統一的數據結構流合併為一個流
  • 設定事件時間與水位線
  • 分組、開窗、聚合
  • 關聯維度補充數據
  • 寫入 ClickHouse

功能實現

  • 封裝商品統計實體類 ProductStats
  • 創建 ProductStatsApp，從 Kafka 主題中獲得數據流
  • 把 JSON 字元串數據流轉換為統一數據對象的數據流
  • 創建電商業務常量類 GmallConstant
  • 把統一的數據結構流合併為一個流
  • 設定事件時間與水位線
  • 分組、開窗、聚合
  • 補充商品維度信息
    因為除了下單操作之外，其它操作，只獲取到了商品的 id，其它維度信息是沒有的
  • 寫入 ClickHouse product_stats

DWS 層-地區主題表(FlinkSQL)

地區PV多維分析page_log 直接可求dwd
UV多維分析需要用 page_log 過濾去重dwm
下單可視化大屏訂單寬表dwm
地區主題主要是反映各個地區的銷售情況。從業務邏輯上地區主題比起商品更加簡單，業務邏輯也沒有什麼特別的就是做一次輕度聚合然後保存，所以在這裡我們體驗一下使用 FlinkSQL，來完成該業務。

需求分析與思路

  • 定義 Table 流環境
  • 把數據源定義為動態表
  • 通過 SQL 查詢出結果表
  • 把結果表轉換為數據流
  • 把數據流寫入目標資料庫
    如果是 Flink 官方支持的資料庫，也可以直接把目標數據表定義為動態表，用 insert into 寫入。由於ClickHouse目前官方沒有支持的jdbc連接器（目前支持Mysql、PostgreSQL、Derby）。也可以製作自定義 sink，實現官方不支持的連接器。但是比較繁瑣。

功能實現

DWS 層-關鍵詞主題寬表的計算

關鍵詞搜索關鍵詞可視化大屏頁面訪問日誌 直接可求dwd
點擊商品關鍵詞可視化大屏商品主題下單再次聚合dws
下單商品關鍵詞可視化大屏商品主題下單再次聚合dws

需求分析與思路

image

關鍵詞主題這個主要是為了大屏展示中的字元雲的展示效果，用於感性的讓大屏觀看者感知目前的用戶都更關心的那些商品和關鍵詞。
關鍵詞的展示也是一種維度聚合的結果，根據聚合的大小來決定關鍵詞的大小。
關鍵詞的第一重要來源的就是用戶在搜索欄的搜索，另外就是從以商品為主題的統計中獲取關鍵詞。

功能實現

關於分詞

以我們需要根據把長文本分割成一個一個的詞，這種分詞技術，在搜索引擎中可能會用到。對於中文分詞，現在的搜索引擎基本上都是使用的第三方分詞器，咱們在計算數據中也可以，使用和搜索引擎中一致的分詞器，IK。

<dependency>
 <groupId>com.janeluo</groupId>
 <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
 <version>2012_u6</version>
</dependency>

有了分詞器，那麼另外一個要考慮的問題就是如何把分詞器的使用揉進 FlinkSQL 中。
因為 SQL 的語法和相關的函數都是 Flink 內定的，想要使用外部工具，就必須結合自定義函數。

image

https://www.bilibili.com/video/BV1Ju411o7f8/?p=115

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