DataHubble-Bench:多表宽表数据生成与融合详解

DataHubble-Bench多表和宽表数据生成文档详细介绍了在DataHubble-Bench环境中创建复杂数据集的过程，该过程基于数据基准TPCx-BB进行扩展，以模拟真实的电商数据场景。数据生成分为以下几个关键步骤： 1. **数据生成工具**： 使用TPCx-BBTools中的pdgf.jar工具，位于`/Multi_table/pdgf/`目录下，通过调用`pdgf.jar`执行数据生成，其指令允许用户通过`schema.xml`和`generation.xml`配置文件自定义数据规模，如设定scalefactor (SF)。默认情况下，生成的9张表大约占用100MB空间，但可根据需求调整。 2. **数据结构与导出**： 数据生成完成后，文件存储在`/Multi_table/pdgf/output`目录下的`.dat`文件中。例如，对于web_sales和web_returns表，生成的数据需导入Hive中，先通过`CREATE EXTERNAL TABLE`语句定义表结构，然后使用`LOAD DATA LOCAL INPATH`加载`.dat`文件中的数据。 3. **融合真实数据**： 在宽表数据中，需要将真实电商数据（如商品维度数据）融合到item表中。这涉及到创建Hive的外部表`dimension`，并将特定CSV文件中的数据（如`dimension_table.csv`）加载进来，形成一个关联了商品属性的维度表。 4. **宽表与多表区别**： 文档强调了宽表（如`dimension_table`）与多表（如web_sales和web_returns）之间的关系，宽表数据来源于多表，并且可能包含更丰富的维度信息，而多表则侧重于业务流程中的操作记录。 5. **TPCx-BB背景**： TPCx-BB是一个用于测试数据库性能的标准，DataHubble-Bench的数据生成基于此标准，提供了一个可扩展的数据生成框架，有助于评估数据库处理大量电商数据的能力。 总结来说，DataHubble-Bench的这个文档提供了数据准备、数据模型构建以及如何整合真实数据来构建一个适合测试和分析的电商数据环境的详细指南，这对于数据库性能优化和基准测试至关重要。