Spark任务设计：构建数仓维度表与流量分析

Spark任务设计1主要涉及大数据处理流程中的多个关键环节，针对一个典型的数据仓库应用场景进行详细设计。以下是各个步骤及其关联的知识点： 1. **数仓结构设计**： - 从ODS层（操作数据层）开始，首先构建省份和地域维度表，通过JOIN操作整合生成DWD层（详细维度数据）的身份维度表，这是基础数据清洗和整合过程。 2. **数据清洗与解析**： - 解析ODS层的原始日志文件，利用JSON解析技术生成DWD层的基本日志事件表，这一步骤涉及到ETL（提取、转换、加载）过程中的数据抽取与格式转换。 3. **事件筛选与分析**： - 筛选并解析基本日志事件表，形成专门的页面日志表，这包括对业务事件的识别和深层次分析。 4. **流量会话分析**： - 通过sessionid对基本日志事件表进行聚合和离散化处理，得到DWS层（数据仓库服务）的流量会话聚合表，涉及窗口函数和流式处理。 5. **用户行为汇总**： - 对流量会话聚合表进行用户ID和不同维度的聚合，生成流量用户聚合表，这涉及分组聚合操作。 6. **用户活跃度计算**： - 从流量用户聚合表中提取中间结果，如日活记录表、周启动数和月启动数，用于后续活跃度评估。 7. **维度报表生成**： - 按照启动数、使用时长等指标对数据进行多维聚合，生成周启动数流量多维报表、日启动数流量多维报表等，体现了Spark SQL或DataFrame API在复杂查询上的应用。 8. **用户行为分析**： - 计算留存率、访问间隔分布等用户行为特征，如活跃度和访问频率，这些都属于用户行为分析的关键指标。 9. **新增用户追踪**： - 利用留存天数计算，通过与历史访问记录的对比，分析新用户的获取和留存情况，涉及窗口函数和数据过滤。 10. **多维度报表生成**： - 最后，根据需求生成日新数多维报表、周活数多维报表等，这些是业务决策的重要数据来源。 在整个过程中，Spark任务设计充分展示了数据仓库设计的生命周期，从数据源的接入、清洗、转换，到数据的存储、分析和报告生成，都是围绕着业务需求进行的。Spark的分布式计算能力和数据处理性能使得这些任务可以高效完成，且易于扩展和优化。