MaxCompute数据仓库转换实践：基础层与应用层解析

"该文档是关于大数据实战Demo系统中MaxCompute数据仓库的数据转换实践的详细介绍，作者为彬甫，发布日期为2018年6月5日。内容涵盖了数据架构、数据流程、数据保留策略以及不同的ETL加载转换算法。" 在大数据处理领域，MaxCompute作为一个强大的数据仓库解决方案，被广泛应用于数据处理和分析。本实践主要阐述了如何在MaxCompute中进行数据转换，以构建高效、实用的数据仓库系统。 首先，数据架构由多个数据源组成，包括HDFS、HBase、RDS（关系型数据库服务）、OSS（对象存储服务）以及各种文件。这些数据源的数据经过ETL（提取、转换、加载）过程，最终进入MaxCompute。数据流经临时层，处理增量和全量数据，形成基础数据层，然后进一步转化为应用层，如数据集市，供客户分析、销售分析和商品库存分析等业务使用。 基础数据层是数据仓库的核心，包含了客户、商品、事件、渠道、代码等26张关键表。设计原则强调保存历史数据并确保高效使用。基础数据层表分为三类：主表、历史表和追加表，遵循数据仓库的实体和属性命名规范。数据保留策略设定为永久保存。 ETL加载转换策略包括五种模式：M1全表覆盖、M2更新插入、M3直接加载、M4全量历史拉链和M5增量历史拉链。其中，M2更新插入算法适用于主表，通过全外连接（FULL OUTER JOIN）在MaxCompute中实现，因为MaxCompute不支持直接的UPDATE和DELETE操作。此算法通过比较源表和目标表的主键或指定字段，保留目标表中的最新状态数据。 M3直接加载算法则适用于无需考虑历史数据的情况，直接将新数据加载到目标表。而M4和M5涉及历史数据的管理，分别处理全量历史数据和增量历史数据的变更，确保数据的历史连续性。 这份文档提供了MaxCompute数据仓库构建的实战经验，包括数据架构设计、数据保留策略以及针对不同场景的ETL转换方法，对于理解大数据处理和数据分析流程具有很高的参考价值。