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MaxCompute数据仓库在更新插入、加载、全量历史表三大算法中的数据转换实践

2018-08-02 15:04    it168网站 原创  作者: 彬甫 编辑: 赵钰莹

  数据架构及流程

  MaxCompute包含临时层、基础数据层、应用层三个层次,数据上云后将数据源中的数据先传输到MaxCompute里的临时层中,并将数据进行处理,接着将数据经过简单的转换传输到基础数据层,最后将数据进一步汇总到应用层进而提供服务。三个层次的具体介绍如下:

  · 临时层:临时层包含增量数据和全量数据。

  · 基础数据层:基础数据层的优点是可以永久性的保存数据,它包含核心模型和通用汇总,其中核心模型又包含客户、商品、事件、渠道、代码等数据。基础数据层使用数据仓库的实体、属性命名规范来创建模型表,基础数据层表可分为主表、历史表和追加表,且具有保存历史数据、高效地使用、方便的设计原则。

  · 应用层:应用层包含数据集市,即包含客户分析、销售分析、商品库存分析。它不像基础数据层那样可以永久性的保存数据,而是仅保存需要的数据,但它像基础数据层那样适应于使用数据仓库的实体、属性命名规范来创建模型表的原则。

  ETL算法

  ETL加载转换策略有M1全表覆盖、M2更新插入、M3直接加载、M4全量历史拉链、M5增量历史拉链五种策略,在ETL算法中主要介绍M2更新插入(主表)算法、M3直接加载算法、M4全量历史表算法三种算法。

  更新插入(主表)算法

  更新插入(主表)算法适用于保留最新状态表的处理。它是指根据主键(或指定字段)进行数据对比,如果目标表存在记录,则更新,否则插入数据。由于MaxCompute中不支持update/delete,因此需使用full outer Join实现。

  在使用full outer Join实现过程中,当主键(Source Table)为NULL,主键(Target Table FULL)为NOT NULL时,OUTER JOIN 选取结果为不变数据;当主键(Source Table)为NOT NULL,主键( Target Table FULL)为NULL时,OUTER JOIN 选取结果为新增数据;当主键( Source Table)和主键(Target Table FULL)都为NOT NULL时,OUTER JOIN 选取结果为变化数据。

  直接追加算法

  直接追加算法是指增量数据直接追加到目标表中,此算法适合流水、交易、事件、话单等增量且不修改的数据。

  全量历史表算法

  全量历史表中必须包含开始日期(s_date)、结束日期(e_date)这两个字段,通过这两个字段历史表记录了数据的变动轨迹。开始日期(s_date)即数据开始存在的日期,初始加载时,如果业务表中没有日期字段对应,则填最小日期;结束日期(e_date)即数据失效或继续有效的日期,且初始加载时需填最大日期。

  对全量历史表算法进行两加载四数据说明,两加载包含初始加载和日常加载,初始加载是指直接把全量数据加载到历史表中,其中开始日期为业务日期或最小日期,结束日期为最大日期;日常加载是指除开始日期、结束日期外的所有字段比对,通过Full Outer Join生成新增、失效、不变三部分数据,直接从历史表中找出已经失效的数据。四数据是指当前新增数据、当前失效数据、当前不变数据、已经失效数据,当前新增数据是指开始日期为数据日期,结束日期为最大日期;当前失效数据是指开始日期不变,结束日期为数据日期;当前不变数据是指开始日期、结束日期都不变;已经失效数据像当前不变数据一样是指开始日期、结束日期都不变,但不同点在于已经失效数据的数据已经无效。以上四部分数据可直接插入到新历史表中。

  在上图中,左侧是全量源数据表A,右侧是历史表当前数据B,1代表新增数据,2代表当前未变化数据,3代表当前失效数据。通过A FULL OUTER JOIN B后生成新增数据、当前未变化数据、当前失效数据三种数据,再加上原有的历史已经失效的数据,总共四种数据构成NEW H。

  NULL值处理!!!

  NULL是一个SQL关键字,代表着未知的数据或值,它既不具备数据类型也不具备数据特征,任何值与NULL的比较都返回false,结果为空。在OLTP系统中,大多数表字段都存在NULL。

  在使用包含NULL值的字段做表关联或字段聚合时,可能会出现与业务人员期望不一致的

  结果;因此,在数据进入数据仓库表时,建议对字段的NULL值进行非NULL的处理,但特

  殊情况例外。同时,NULL问题属于数据库技术处理的范畴,由于NULL值的存在可能会运算出与业务人员需求不一致的结果,因此NULL值在进行SQL和数据分析时需要特别注意。

  ETL

  统一的ETL脚本开发

  ETL程序从MaxCompute元数据表中读取表的column schema时,可根据column schema生成统一的脚本。由于ETL逻辑固定,因此可以使用ETL程序生成相应的算法脚本,然后对脚本NULL处理部分内容进行修改即可。在安装Python、安装python odps插件的前提下,将程序命名为scripts_gen.py,并设定odps配置文件、目标表名、源表名、主键字段、ETL算法参数,通过参数的配置生成名为”.sql”的脚本文件。

  ETL任务映射

  在进行ETL转换任务开发之前,为了方便进行任务的开发及相关进度记录,需先整理好任务之间的映射关系;在开发过程或开发完成后,为了方便对任务的统一管理维护,需要对字段级的映射及转换进行详细的文档映射记录。

  ETL转换任务开发-举例

  如上图所示,根目录应为02_数据转换格式,DataWorks任务目录结构应按主题划分子目录,存储主题表的任务脚本,且任务名称为表名。

  如上图所示,在任务开发过程中,具体操作流程为点击主题目录→鼠标右键→新建任务→填写任务名称→创建任务→在出现的任务脚本中将转换脚本拷贝进行保存→在任务脚本页面使用运行或提交→测试运行进行任务测试→在右上角点击调度配置相关调度属性。

  ETL开发步骤

  ETL开发步骤可分为ETL脚本生成、Dataworks任务创建、测试上线三大步,具体流程如下:

  · 执行scriptsGen.py脚本生成器程序,根据ETL算法输入相应的参数,生成统一的ETL脚本文件,并对脚本文件NULL值处理部分进行修改。

  · 在Dataworks数据开发页面,创建相应的目录、任务,将相应的脚本文件SQL拷贝到新建的任务中。

  · 测试运行,然后设置调度配置,点击提交。

  ETL开发经过以上三大步后,任务就可以日常自动运行了。

  【作者:彬甫,阿里云数据技术专家】

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