DWD层总结

DWD层总结DWD层:4步建模作用:1)对用户行为数据进行解析2)对核心数据进行判空过滤3)对业务数据采用维度模型重新建模。一、DWD层数据分析首先DWD层数据都来源于ODS层。具体数据可分为两类1)用户行为数据(多为json)2)业务数据1、用户行为数据业务行为数据一般都是来源于前端页面的埋点日志信息分为启动日志和普通日志启动日志表中每行数据对应一个启动记录,一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来,然后使用get_json_object

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DWD层:4步建模
作用:
1)对用户行为数据进行解析
2)对核心数据进行判空过滤
3)对业务数据采用维度模型重新建模。
一、DWD层数据分析
首先DWD层数据都来源于ODS层。具体数据可分为两类
1)用户行为数据(多为json)
2) 业务数据
1、 用户行为数据
业务行为数据一般都是来源于前端页面的埋点日志信息
分为 启动日志 和普通日志
启动日志表中每行数据对应一个启动记录,一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来,然后使用get_json_object函数解析每个字段。
2、分析用户行为数据
主要通过 hive提供的 get_json_object(“json主题”,”$[i]”)进行提取分析;将获得的数据进行提取,存入表数据中

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