数据仓库用户活跃主题

①对某一主题的分析，涉及到DWS数据服务层和ADS数据应用层。

②业务术语

用户：用户以设备为判断标准，在移动统计中，每个独立设备认为是一个独立用户。Android系统根据IMEI号，IOS系统根据OpenUDID来标识一个独立用户，每部手机一个用户。

活跃用户：打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况。每天一台设备打开多次会被计为一个活跃用户。

周（月活跃用户）：某个自然周（月）内启动过应用的用户，该周（月）内的多次启动只记一个活跃用户。

③用户活跃的数据来源于启动日志，具体来说，是DWD数据明细层的启动日志表数据。

一每日活跃设备明细

建表语句。

分析：

①最重要的就是设备id，日活的标志。

②因为是日活表，需按照日期（年月日）进行分区。

drop table if exists dws_uv_detail_day;
create external table dws_uv_detail_day
(
    `mid_id` string COMMENT '设备唯一标识',
    `user_id` string COMMENT '用户标识', 
    `version_code` string COMMENT '程序版本号', 
    `version_name` string COMMENT '程序版本名', 
    `lang` string COMMENT '系统语言', 
    `source` string COMMENT '渠道号', 
    `os` string COMMENT '安卓系统版本', 
    `area` string COMMENT '区域', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `sdk_version` string COMMENT 'sdkVersion', 
    `gmail` string COMMENT 'gmail', 
    `height_width` string COMMENT '屏幕宽高',
    `app_time` string COMMENT '客户端日志产生时的时间',
    `network` string COMMENT '网络模式',
    `lng` string COMMENT '经度',
    `lat` string COMMENT '纬度'
)
partitioned by(dt string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_uv_detail_day'
;

导入数据。

分析：

①日活表的数据来源于启动日志表，存在一个设备每天有多条的情况，需要按照设备id去重。

②与mysql语法不通，在hive语句中，非group by的字段必须放在聚合函数里。

③数据来源于DWD层的启动日志表dwd_start_log。

insert overwrite table dws_uv_detail_day 
partition(dt='2019-02-10')
select  
    mid_id,
    concat_ws('|', collect_set(user_id)) user_id,
    concat_ws('|', collect_set(version_code)) version_code,
    concat_ws('|', collect_set(version_name)) version_name,
    concat_ws('|', collect_set(lang))lang,
    concat_ws('|', collect_set(source)) source,
    concat_ws('|', collect_set(os)) os,
    concat_ws('|', collect_set(area)) area, 
    concat_ws('|', collect_set(model)) model,
    concat_ws('|', collect_set(brand)) brand,
    concat_ws('|', collect_set(sdk_version)) sdk_version,
    concat_ws('|', collect_set(gmail)) gmail,
    concat_ws('|', collect_set(height_width)) height_width,
    concat_ws('|', collect_set(app_time)) app_time,
    concat_ws('|', collect_set(network)) network,
    concat_ws('|', collect_set(lng)) lng,
    concat_ws('|', collect_set(lat)) lat
from dwd_start_log
where dt='2019-02-10'
group by mid_id;

二每周活跃设备明细

建表语句

分析：

①字段与日活表相比，增加了每周的开头结尾，即周一和周日的日期，方便后续的展示。

②分区设置为每周的周一和周日的日期。

drop table if exists dws_uv_detail_wk;
create external table dws_uv_detail_wk( 
    `mid_id` string COMMENT '设备唯一标识',
    `user_id` string COMMENT '用户标识', 
    `version_code` string COMMENT '程序版本号', 
    `version_name` string COMMENT '程序版本名', 
    `lang` string COMMENT '系统语言', 
    `source` string COMMENT '渠道号', 
    `os` string COMMENT '安卓系统版本', 
    `area` string COMMENT '区域', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `sdk_version` string COMMENT 'sdkVersion', 
    `gmail` string COMMENT 'gmail', 
    `height_width` string COMMENT '屏幕宽高',
    `app_time` string COMMENT '客户端日志产生时的时间',
    `network` string COMMENT '网络模式',
    `lng` string COMMENT '经度',
    `lat` string COMMENT '纬度',
    `monday_date` string COMMENT '周一日期',
    `sunday_date` string COMMENT  '周日日期' 
) COMMENT '活跃用户按周明细'
PARTITIONED BY (`wk_dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_uv_detail_wk/'
;

导入数据

分析：

①周活的数据，不是直接来源于DWD层，而是来源于和自己同在DWS层的日活表，日活表已经对启动日志进行了日内去重，数据量更小。周活表需要对日活表进行周内去重。

②因为分区的格式比较复杂，难以事先给定，需要计算后，放在最后一个字段，以给分区赋值。所以开启了非严格模式，进行动态分区。

③在对本周周日的计算上。先算下个星期一，因为这个星期一必定在下周，所以减1就是本周周日。

④where条件限定了只有在本周区间内的记录才会被插入进这个分区。

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

insert overwrite table dws_uv_detail_wk partition(wk_dt)
select  
    mid_id,
    concat_ws('|', collect_set(user_id)) user_id,
    concat_ws('|', collect_set(version_code)) version_code,
    concat_ws('|', collect_set(version_name)) version_name,
    concat_ws('|', collect_set(lang)) lang,
    concat_ws('|', collect_set(source)) source,
    concat_ws('|', collect_set(os)) os,
    concat_ws('|', collect_set(area)) area, 
    concat_ws('|', collect_set(model)) model,
    concat_ws('|', collect_set(brand)) brand,
    concat_ws('|', collect_set(sdk_version)) sdk_version,
    concat_ws('|', collect_set(gmail)) gmail,
    concat_ws('|', collect_set(height_width)) height_width,
    concat_ws('|', collect_set(app_time)) app_time,
    concat_ws('|', collect_set(network)) network,
    concat_ws('|', collect_set(lng)) lng,
    concat_ws('|', collect_set(lat)) lat,
    date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-7),
    date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1),
    concat(date_add( next_day('2019-02-10','MO'),-7), '_' , date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1) 
)
from dws_uv_detail_day 
where dt>=date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-7) and dt<=date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1) 
group by mid_id;

三每月活跃设备明细

建表语句

分析：

与日活表的字段完全一样，只是需要根据月份来分区。

drop table if exists dws_uv_detail_mn;

create external table dws_uv_detail_mn( 
    `mid_id` string COMMENT '设备唯一标识',
    `user_id` string COMMENT '用户标识', 
    `version_code` string COMMENT '程序版本号', 
    `version_name` string COMMENT '程序版本名', 
    `lang` string COMMENT '系统语言', 
    `source` string COMMENT '渠道号', 
    `os` string COMMENT '安卓系统版本', 
    `area` string COMMENT '区域', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `sdk_version` string COMMENT 'sdkVersion', 
    `gmail` string COMMENT 'gmail', 
    `height_width` string COMMENT '屏幕宽高',
    `app_time` string COMMENT '客户端日志产生时的时间',
    `network` string COMMENT '网络模式',
    `lng` string COMMENT '经度',
    `lat` string COMMENT '纬度'
) COMMENT '活跃用户按月明细'
PARTITIONED BY (`mn` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_uv_detail_mn/'
;

导入数据

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

insert overwrite table dws_uv_detail_mn partition(mn)
select  
    mid_id,
    concat_ws('|', collect_set(user_id)) user_id,
    concat_ws('|', collect_set(version_code)) version_code,
    concat_ws('|', collect_set(version_name)) version_name,
    concat_ws('|', collect_set(lang)) lang,
    concat_ws('|', collect_set(source)) source,
    concat_ws('|', collect_set(os)) os,
    concat_ws('|', collect_set(area)) area, 
    concat_ws('|', collect_set(model)) model,
    concat_ws('|', collect_set(brand)) brand,
    concat_ws('|', collect_set(sdk_version)) sdk_version,
    concat_ws('|', collect_set(gmail)) gmail,
    concat_ws('|', collect_set(height_width)) height_width,
    concat_ws('|', collect_set(app_time)) app_time,
    concat_ws('|', collect_set(network)) network,
    concat_ws('|', collect_set(lng)) lng,
    concat_ws('|', collect_set(lat)) lat,
    date_format('2019-02-10','yyyy-MM')
from dws_uv_detail_day
where date_format(dt,'yyyy-MM') = date_format('2019-02-10','yyyy-MM')
group by mid_id;

最后，需要将导入数据的部分做成灵活的脚本，略。

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