MaxCompute实战:数据仓库中的增量转换与应用层设计
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更新于2024-07-05
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本资源是一份关于大数据实战Demo系统的详细指南,重点介绍了MaxCompute数据仓库中的数据转换实践。作者彬甫在2018年6月5日撰写了这篇文档,主要关注数据架构、流程以及ETL(Extract, Transform, Load)操作。
首先,数据架构部分涵盖了几个关键组件,如HDFS(分布式文件系统)、HBase(NoSQL数据库)、RDS(关系型数据库服务)、OSS(对象存储服务)以及MaxCompute作为数据仓库平台。数据源包括基础数据层和应用层,其中基础数据层有26张表,设计时遵循能保存历史数据并方便高效使用的原则,分为主表、历史表和追加表,使用实体和属性命名规范创建模型表,并且数据保留为永久。
基础数据层是数据仓库的核心,包含了客户、商品、事件和渠道等关键信息,而应用层则是数据集市,例如客户分析、销售分析和商品库存分析,这些表通常只保留增量数据。ETL加载转换策略包括全表覆盖(M1)、更新插入(M2)、直接加载(M3)、全量历史拉链(M4)和增量历史拉链(M5),每种策略针对不同场景和数据更新需求。
在具体操作中,比如M2更新插入算法,根据主键对比源数据和目标数据,如果目标表已有记录,就更新对应字段;若无记录,则插入新数据。由于MaxCompute不支持update和delete操作,因此采用fullouterJoin来实现这一功能。算法示例展示了如何处理账户状态和余额的更新,通过比较主键值来决定是否进行更新或插入。
源数据、目标数据和更新插入(主表)算法的核心在于FULLOUTERJOIN,它会筛选出目标表不变的数据、发生变化的数据和新增的数据,通过源表主键与目标表主键的匹配来决定数据的处理方式。
这份文档提供了实用的大数据处理和数据仓库操作技巧,对于理解和实施MaxCompute在实际项目中的数据转换具有很高的参考价值。理解这些概念和策略有助于构建健壮、高效的数据处理流程,适用于各种大数据分析场景。
2024-06-01 上传
2024-03-22 上传
FROM openjdk:17 ADD ./demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar CMD java -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar那这里应该怎么暴露
2024-06-16 上传
2024-06-16 上传
2024-04-10 上传
2023-05-31 上传
2023-06-08 上传
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