大数据开发中说的取数是做什么？

在大数据开发中，“取数”是一个非常常见且核心的术语，但它所指的具体工作内容会根据上下文和岗位职责有所不同。

简单来说，“取数”就是指从庞大的数据仓库、数据湖或其他数据存储系统中，根据业务需求，提取、筛选并导出特定数据的过程。

下面我们从不同角度来详细拆解“取数”这件事：

一、核心目标：为什么需要取数？

取数的根本目的是将数据转化为信息和价值，具体服务于：

业务分析与决策支持：这是最常见的场景。例如：
- 市场部门需要“最近一个月不同渠道的新增用户数”来做渠道效果评估。
- 运营部门需要“某次促销活动的每日销售额和订单量”来复盘活动效果。
- 产品经理需要“某个新功能上线后一周的用户使用时长和留存率”来判断功能优劣。
制作报表和仪表盘：定期（如每日、每周）的业务报表、实时监控大屏，其背后的数据都需要通过“取数”来准备和更新。
数据验证与问题排查：当业务方发现某个数据指标异常时，数据开发或分析师需要通过“取数”来追溯原始数据，排查是数据源问题、计算逻辑问题还是业务本身的问题。
提供数据样本：算法团队或数据分析师在建模或进行深度分析前，可能需要一部分具有代表性的样本数据。

二、谁来取数？

不同角色的人都会涉及到“取数”，但他们的方式和目的不同：

数据分析师 / 商业分析师：
- 他们是“取数”的主要需求方和执行者。
- 通常通过编写 SQL 语句，直接从数据仓库（如 Hive, Spark SQL, ClickHouse）中查询数据。
- 取出的数据会用于制作报表、专题分析等。
大数据开发工程师：
- 当取数的逻辑非常复杂、数据量巨大或需要从多个异构数据源（如 HBase, Kafka, MySQL）组合数据时，会由他们来负责。
- 他们可能通过编写 Spark、Flink 程序或更复杂的 ETL 作业 来完成取数。
- 他们也会负责构建数据仓库和数据集市，为“取数”提供高效、稳定的数据基础。
产品/运营/市场等业务人员：
- 在成熟的数据团队支持下，他们可能通过自助式 BI 工具（如 Tableau, FineBI, 观远数据等）通过拖拽的方式“取数”，而无需编写代码。

三、取数的技术实现：如何取数？

“取数”的过程本质上是一个数据查询和提取的过程，常用的技术栈包括：

SQL（最核心、最普遍）:
- 针对存储在数据仓库（如 Hive, MaxCompute, Greenplum）中的结构化数据，95%的取数工作都是通过 SQL 完成的。
- 示例：SELECT user_id, order_amount FROM order_table WHERE dt = ‘20231027’;
大数据计算框架:
- Spark SQL / Spark DataFrame：当数据量非常大或需要进行复杂的数据清洗和转换时使用。
- Flink SQL：主要用于处理实时数据流式的“取数”。
编程语言 API:
- 使用 Java/Scala/Python 调用 HBase、Elasticsearch、Kafka 等系统的客户端 API 来提取数据，适用于非 SQL 数据库或实时数据源。
调度与自动化工具:
- 对于定期、重复的取数任务，会使用 Azkaban, Airflow, DolphinScheduler 等工具将其封装成自动化任务，定时运行并将结果输出到指定位置（如邮件、Excel文件、数据库表）。

四、一个典型的“取数”工作流

假设运营同学需要一个“昨日付费用户的明细列表”：

需求提出：运营通过工单或口头向数据分析师提出取数需求。
需求澄清：分析师与运营沟通，明确“付费用户”的定义（是否包含退款？）、需要哪些字段（用户ID、手机号、支付金额、支付时间？）、数据格式和交付时间。
数据探查：分析师在数据仓库中查找相关的数据表（如用户表 user_info、订单表 order_table）。

SQL 编写：编写类似下面的 SQL：

SELECT
    u.user_id,
    u.phone,
    o.order_id,
    o.payment_amount,
    o.pay_time
FROM user_info u
JOIN order_table o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.pay_status = 1 -- 支付成功
AND o.dt = ‘昨天日期’ -- 分区字段，提高查询效率