数仓相关

青旅半醒 2023-01-02 04:27 139阅读 0赞

# 数仓小思考 #

## 1.为什么使用关系型存储用户业务数据 ##

> RDMS(关系型数据库)是基于OLTP(online transaction process在线事务处理)设计，重事务和在线处理

## 2.用户行为数据和用户业务数据的区别 ##

> 用户行为数据侧重于记录事件，用户业务数据侧重记录完整的事实

## 3.为什么采用json存储用户行为数据 ##

> 1.  用户行为数据低价值密度，记录周期长，结构复杂
> 2.  json格式比xml少了标志类信息，占用空间小。比csv等文本文件多了结构信息，方便管理。

## 4.为什么采用sqoop采集业务数据 ##

> sqoop针对关系型数据库RDMS与HDFS之间的数据导入导出，采用批量的方式进行数据传输。  
> 业务场景的需求

## 5.为什么采用双层flume架构 ##

> 1.  安全性，分割内外网
> 2.  中间加kafka对数据进行削峰，同时也可以对NN的请求进行负载均衡
> 3.  后续实时计算要求必须使用kafka对数据进行分流（使用flume进行分流严重影响程序的健壮性）
> 4.  分层解耦，方便管理

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## 6.数仓分层每一层用来做什么 ##

>  *  O(original)DS层： 原始数据存储层 原始数据不做处理，保持原貌，直接导入！  
>     分区表，以数据导入的日期作为分区字段
>  *  DWD(detail)层： 数据明细存储层  
>     将原始数据展开明细！  
>     展开明细时，通常会进行ETL操作！  
>     将维度表进行维度退化！  
>     将敏感数据脱敏！  
>     分区表，以数据导入的日期作为分区字段
>  *  DWS(service)层： 数据服务存储层 为ads层提供数据服务！ 将ADS层需要的数据，每天聚合！  
>     分区表，以数据导入的日期作为分区字段
>  *  DWT(topic)层： 数据主题存储层 为ads层提供数据服务！ 将ADS层需要的数据，累积聚合！  
>     全量表！每天需要更新表中的字段的值！
>  *  A(application)DS层： 应用数据存储层 直接对接应用程序！  
>     全量表！将每天统计得到的结果插入到表中即可！

## 7.维度建模的常见模型及特征 ##

>  *  星型模型： 维度表直接关联在事实表上，最多只需要join一次就可以查询到想查的维度信息！
>  *  星座模型： 本质还是星型模型！在这个模型中，有多个事实表，存在多个事实表共用一个维度表的情况！
>  *  雪花模型： 维度表间接关联在事实表上，可能需要join多次才可以查询到想查的维度信息！

## 8.什么是范式？不遵循范式会有什么后果？ ##

> 范式： 在建模时，需要遵循的规范和模式！建模的一种约束！  
> 不遵循范式，会导致建模不严禁，可能会造成数据的冗余，带来额外的存储开销！在更新数据时，可能造成不一致性！

> 第一范式：要求属性不可切割！  
> 第二范式： 要求不能存在部分函数依赖！  
> 第三范式： 不能存在传递函数依赖！

## 9.事实表与维度表及特征 ##

>  *  事实表： 表中记录的是一个事实！  
>     3w + 度量 + 可选维度，表中的字段数量较少！  
>     事实随着时间的推移，会不断增加，表的体量随着时间推移，不断变大！

>  *  维度表： 表中记录的一般是对事实的描述！  
>     表中的字段数量多，可以从多个角度描述事实！  
>     表中的记录数量少，表的体量随着时间推移，变化不大，相对固定！

## 10.Sqoop的使用场景是什么？工作原理是什么？ ##

> 将关系型数据库中的数据导入导出到HDFS！ 用于批量离线数据的导入和导出！  
> 原理： 将sqoop命令转换为MR作业，Job只有mapper!

## 11.使用Sqoop同步数据时，怎样选择同步方式？ ##

> 数据的同步方式，主要取决于数据量！  
> 数据量大： 只能选择增量同步！  
> 数据量小： 增量 或 全量！  
> 如果数据，有可能被改变，同步时，可以选择同步新增和变化的数据！

## 12.Flume的使用场景是什么？ ##

> 用于对日志数据的高效收集，聚合，传输等！一般用于流式数据的作业场景！

## 13.什么时候需要创建分区表 ##

> 分区表的目的是为了分散数据，将目录中的数据，在次分散到多个分区目录
> 
>  *  因此数据量大时可以考虑分区
>  *  如果在查询时，经常按照某个字段进行过滤，可以将过滤查询的字段作为分区字段，自然要将表改为分区表

## 14.Spark On Hive 与 Hive On Spark ##

> 1.  SparkSql：spark提供的一个模块，模块支持使用SQL语言及spark提供的DF,DS,API进行数据处理

> \-Spark On Xxxx 是SparkSql的一个使用场景  
> \- **Spark On Hive : spark程序，用了SQL | DF | DS ,处理的数据是用 Hive 管理起来的数据 !**  
> \- Spark On Xxxx : spark程序，用了SQL | DF | DS ,处理的数据是用 Xxxx 管理起来的数据 !

> 1.  **Hive On Spark：使用 Hive 作为分析计算工具，依赖于Spark，配置Hive Job 的执行引擎为Spark**  
>     \- 类似的还有Hive On MR | tez | Spark

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## 15.ODS层表为什么要指定输入格式为com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat ##

> 表的输入格式和表中存储数据的格式相关，输入格式的作用是为select语言提供一个输入格式，以便于读取表中的数据！  
> ODS层表中存储的数据格式为 textfile ，但是使用了lzo压缩，为了可以正常读取和切片数据文件，必须设置为 DeprecatedLzoTextInputFormat！

## 16.ODS层表能否切片？为什么？ ##

> 能否切片，主要取决于数据的存储格式！如果数据存储的是textfile，还要进一步判断文件的压缩格式是否支持切片！

>  *  textfile: 一般情况下，可切。  
>     如果采取了压缩，还需要查看压缩格式是否可切！  
>     如果采取了lzo压缩，在切片时，需要有索引文件，才能切片！
>  *  sequenceFile: 都可切
>  *  parquet: 都可切
>  *  orc: 都可切

## 17.什么情况需要把Hive的默认输入格式由CombineHiveInputFormat改为HiveInputFormat ##

> 读取的表中，除了数据还有其他文件，不希望其他文件作为数据被读入，就需要设置！

## 18.ODS层表的建模过程 ##

> 1.  表创建的是external 表
> 2.  ods层表的特点是直接将采集的数据导入，不做修改，因此ods层表的字段个数，数量和顺序都需要参考采集数据中字段的数量，个数，顺序，类型！
> 3.  ods层数据是每日导入，因此建表使用分区表，指定导入数据的日期作为分区字段
> 4.  ods层所有的数据都是 textfile + lzo压缩，  
>     因此指定inputformat为DeprecatedLzoTextInputFormat
> 5.  指定表的存储位置为指定的位置
> 6.  ods层的业务数据，每个字段都是使用\\t分割，使用row format指定每行的分隔符

## 19.shell中单引号，双引号的作用和使用的注意事项 ##

> 单引号和双引号都是在需要将一些特殊字符例如空格，作为一个字符串的整体时，使用！  
> 单引号中 不 会 脱 义 ， 双 引 号 中 不会脱义，双引号中 不会脱义，双引号中会脱义，会被认为是引用一个变量！

> 注意事项：如果最外层是双引号，那么其中字符串的 都 会 被 脱 义 ， 如 果 最 外 层 是 单 引 号 ， 都会被脱义，如果最外层是单引号， 都会被脱义，如果最外层是单引号，不会被脱义

## 20.事实表的分类，每种不同类型事实表的特征和数据的导入方式 ##

事务型事实表：     如果一个事实，一旦发生，不会被修改，那么这个事实的表就是事务型事实表
                                    同步数据时，只需要同步新增的数据！
                                    
                                    插入数据： insert overwrite 某个分区
        周期型快照事实表： 确定一个事实快照的采样周期，在周期结束时，使用快照的形式，记录事实。
                                核心：确定采样的周期
                                    插入数据： insert into 某个表   
        累积型快照事实表： 在事实的生命周期中，只对几个关键的采样点感兴趣，希望以累积的形式呈现事实变化趋势，采取累积型快照事实表！
                                    
                                    插入数据时，涉及更新操作：  insert overwrite (old + new )

## 21.简述HiveOnSpark的运行原理 ##

HiveOnMR :  MR不支持DAG运算！复杂的hql，可能会被解析为多个job，多个job根据依赖关系依次运行！
                            HQL  ----->  YARN上提交一个  JobSet(多个Job)
                            
        HiveOnSpark : Spark支持DAG运算！  
                            App:  包含SparkContext的程序，称为app!
                            Job:  每提交一次行动算子，这个行动算子被初始化为一个Job!Job需要在app中运行！
                            
                            
                        HQL ------> spark Job
                                第一次执行一个HQL语句时，会先在集群上提交一个App.这个App就一直在YARN上运行！
                                Hive客户端，会保持和App的一个连接，称为一个session（回话）!
                                只要hive客户端不关闭，session一直保持！
                                Hive客户端，每执行一个HQL,将hql发送给app，app根据HQL对应的模版，运行对应的job!
                                
                                
        HiveOnTez:   支持DAG运算！  
                             第一次执行一个HQL语句时，会先在集群上提交一个App.这个App就一直在YARN上运行！
                             Hive客户端，会保持和App的一个连接，称为一个session（回话）!
                             
                             区别于spark，这个session会有默认的超时时间(30s)，一旦30s不再提交HQL，session关闭，
                             app也会stop!

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## 22.数仓中向表中导入数据的方式以及区别是什么？ ##

>  *  load加载方式: 不走Job！  
>     如果是本地的文件，上传到表的目录中！  
>     如果是HDFS的文件，移动到表的目录中！

手动上传和load的区别：  
                如果是全量表，没有任何区别！
                如果是分区表，load操作会生成分区的元数据！
                    如果是手动上传，必须修复表的元数据：  msck repair table 表名

>  *  insert插入数据方式: 走Job!  
>     一些特定操作只能使用Insert！  
>     例如： 创建一个分桶表！  
>     表中的数据存储格式不是textfile格式！

## 23.动态分区和静态分区的使用场景和作用 ##

> 动态分区和静态分区的作用都是向表的分区中插入数据！

场景：  如果插入的数据都是向同一个分区插入，可以使用静态分区！
            如果插入的数据，需要向不同的分区插入，只能使用动态分区！

## 24.lateral view的作用 ##

> 如果需要将UDTF函数返回的数据和其他列一起查询，必须使用lateral view

## 25.如何自定义UDTF？ ##

> 1.  继承GenericUDTF
> 2.  实现Initialize，对函数的入参进行检查，返回函数返回的每行的object inspector
> 3.  通过process()对输入的数据进行处理，调用forward()输出

## 26.如何创建函数？自己创建的函数和系统函数有什么区别？ ##

> 永久函数： create \[temporary\] function 函数名 as ‘函数对应的全类名’  
> 自己创建的函数，属于元数据，有库的范围！如果要跨库调用，必须加库名.函数名！

## 27.如下命令 ##

> hive --hivevar str=\{“name”:“大郎”,“sex”:“男”,“age”:“25”,“wife”:\[\{“name”:“小潘”\}\]\}运行的环境中请问如何获取小潘？

select get_json_object('${str}','$.wife[0].name')

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## 28.什么样的表适合做成拉链表？ ##

> 缓慢变化的维度表, 需要记录表中每条数据的变化情况

## 29.累积型快照事实表如何分区？如何导入数据？ ##

按照事实发生的起始时间，进行分区！
        
        步骤： ①查询数据的哪些分区在更新时，会被影响
               ②查询出受影响分区的数据
               ③查询出要导入的新的数据
               ④新老交替
               ⑤覆盖导入表中

## 30.ods层的跨天支付问题总结 ##

>  *  如果需要查询当天支付订单中的订单信息，只需要 ods\_payment\_info left join ods\_order\_info(当天)
>  *  如果需要查询当天支付订单中的订单详情信息，需要 ods\_payment\_info left join ods\_order\_detail(当天和前一天分区)