写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,
写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新
。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影
。我希望在最美的年华,做最好的自己
!
本篇博客,为大家带来的是关于大数据实战【千亿级数仓】阶段五的内容。
该阶段中我们需要达成的目标有:
关于Kylin的入门及使用安装,具体的内容可以参考博主写的kylin专栏的内容: ?Kylin
所以本篇博客,为大家带来的则是如何将Kylin与我们的数仓项目进行结合,即使用Kylin,为数据仓库内的ads层结果数据进行预计算处理。
因为业务需要,公司运营部门,希望随时能够自己编写SQL语句,快速获取到不同维度数据的指标,故基于Kylin OLAP分析平台,搭建快速OLAP分析平台。
开发步骤:
具体操作步骤:
在kylin中导入数据源
创建model
指定model名称:
选择事实表:
创建完了Model,接着我们需要创建Cube,创建Cube就需要根据我们根据业务需求中所书写的SQL语句进行操作。
这里举一个在前面阶段我们所求得的SQL指标的例子。
需求:
对应的SQL
-- 获取全国、无商品分类维度的分交易类型数据
select
paytype,
count(distinct orderid) total_cnt,
sum(goodsprice) total_money
from
itcast_dw.TMP_ORDER_GOODS_CAT_ORG
group by paytype;
-- 获取全国、无商品分类维度的不分交易类型的数据
select
'9' as paytype,
count(distinct orderid) total_cnt,
sum(goodsprice) total_money
from
itcast_dw.TMP_ORDER_GOODS_CAT_ORG;
需求:
对应的SQL
-- 1、获取全国、一级商品分类维度的分交易类型数据
select
firstcat,
paytype,
count(distinct orderid) total_cnt,
sum(goodsprice) total_money
from
itcast_dw.TMP_ORDER_GOODS_CAT_ORG
group by firstcat, paytype;
-- 2、获取全国、一级商品分类维度的不分交易类型数据
select
firstcat,
count(distinct orderid) total_cnt,
sum(goodsprice) total_money
from
itcast_dw.TMP_ORDER_GOODS_CAT_ORG
group by firstcat;
获取到SQL指标之后,我们就可以创建Cube立方体,并build构建立方体,最后再根据SQL语句,在线进行查询即可。
因为这里面所涉及到的Kylin基本的流程操作。而博主在之前的博客kylin入门实操已经为大家较为详细地介绍了kylin的操作流程,所以这里就不再做过多的赘述。
大家在领悟了Kylin的基本流程之后,根据已有的SQL,利用Kylin进行加速查询还是比较容易的。
大数据实战【千亿级数仓】阶段五的内容到这里就结束了。大家需要在了解Kylin基本操作的基础上,对我们数仓项目ads数据层的数据进行预处理,加速查询!!!
如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请大佬们指正?
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