黑马Hive+Spark离线数仓工业项目--数仓主题应用层ST层构建(1)

该博客详细介绍了使用Hive和Spark在数仓工业项目中构建数据应用层(ST层)的过程,包括工单、油站、安装和维修四个主题的分析与实现。内容涵盖数仓分层回顾、ST层设计、各服务域的具体指标、维度和数据表构建。

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数仓主题应用层ST层构建

1. 构建ST层:数据应用层
掌握每个主题的聚合指标和聚合的维度
   - 工单主题
   - 油站主题
   - 回访主题
   - 安装主题
   - 费用主题
2. DM层的设计
   - 运营部门需要的数据抽取

数仓分层回顾

目标:回顾一站制造项目分层设计

实施

  - ODS层 :原始数据层:原始事务事实表
  - DWD层:明细数据层:原始事务事实表
  - DWS层:维度数据层:维度数据表
  - DWB层:轻度聚合层:主题事务事实表
  - ST层:数据应用层:主题周期快照表
    - 报表
  - DM层:数据集市层:每个部门需求的数据
    - 部门其他数据应用

ST层的设计

目标:掌握ST层的设计

路径

  - step1:功能
  - step2:来源
  - step3:需求

实施

功能:数据应用层,用于支撑对外所有主题的报表应用数据的结果

    - 对外提供整个公司所有运营的报表

 来源:对DWB层的主题事实数据关联DWS层的维度表进行最终聚合

    - DWS:维度表:时间、地区、油站、组织机构

 - DWB:工单、呼叫中心、费用

需求:按照一站制造的业务主题的划分需求,构建每个主题的ST层的数据

服务域:工单主题分析

目标:掌握工单主题的需求分析

路径

  - st

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