数仓搭建-DWD层

4.1 DWD层（用户行为日志解析）
4.1.1 日志格式回顾
（1）页面埋点日志

（2）启动日志

4.1.2 get_json_object函数使用
1）数据
[{“name”:“大郎”,“sex”:“男”,“age”:“25”},{“name”:“西门庆”,“sex”:“男”,“age”:“47”}]
2）取出第一个json对象

hive (gmall)>
select get_json_object('[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西门庆","sex":"男","age":"47"}]','$[0]');

结果是：{“name”:“大郎”,“sex”:“男”,“age”:“25”}
3）取出第一个json的age字段的值

hive (gmall)>
SELECT get_json_object('[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西门庆","sex":"男","age":"47"}]',"$[0].age");

结果是：25
4.1.3 启动日志表
启动日志解析思路：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。

1）建表语句

hive (gmall)>
drop table if exists dwd_start_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_start_log(
    `area_code` string COMMENT '地区编码',
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `channel` string COMMENT '渠道', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `mid_id` string COMMENT '设备id', 
    `os` string COMMENT '操作系统', 
    `user_id` string COMMENT '会员id', 
    `version_code` string COMMENT 'app版本号', 
    `entry` string COMMENT ' icon手机图标  notice 通知   install 安装后启动',
    `loading_time` bigint COMMENT '启动加载时间',
    `open_ad_id` string COMMENT '广告页ID ',
    `open_ad_ms` bigint COMMENT '广告总共播放时间', 
    `open_ad_skip_ms` bigint COMMENT '用户跳过广告时点', 
    `ts` bigint COMMENT '时间'
) COMMENT '启动日志表'
PARTITIONED BY (dt string) -- 按照时间创建分区
stored as parquet -- 采用parquet列式存储
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_start_log' -- 指定在HDFS上存储位置
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo') -- 采用LZO压缩
;

说明：数据采用parquet存储方式，是可以支持切片的，不需要再对数据创建索引。如果单纯的text方式存储数据，需要采用支持切片的，lzop压缩方式并创建索引。

Hdfs里面只用了lzo压缩，load到hive-ods，不对数据进行处理
2）数据导入

hive (gmall)> 
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
insert overwrite table dwd_start_log partition(dt='2020-07-31')
select 
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.start.entry'),
    get_json_object(line,'$.start.loading_time'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_id'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_ms'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_skip_ms'),
    get_json_object(line,'$.ts')
from ods_log
where dt='2020-07-31'
and get_json_object(line,'$.start') is not null;

3）查看数据

hive (gmall)> 
select * from dwd_start_log where dt='2020-07-31' limit 2;

4）Hive读取索引文件问题
（1）两种方式，分别查询数据有多少行

hive (gmall)> select * from ods_log;
Time taken: 0.706 seconds, Fetched: 2955 row(s)

hive (gmall)> select count(*) from ods_log;
2959

（2）两次查询结果不一致。
原因是select * from ods_log不执行MR操作，默认采用的是ods_log建表语句中指定的DeprecatedLzoTextInputFormat，能够识别lzo.index为索引文件。
select count(*) from ods_log执行MR操作，默认采用的是CombineHiveInputFormat，不能识别lzo.index为索引文件，将索引文件当做普通文件处理。更严重的是，这会导致LZO文件无法切片。

hive (gmall)> set hive.input.format;
hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
解决办法：修改CombineHiveInputFormat为HiveInputFormat

（3）再次测试

hive (gmall)>
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;

hive (gmall)> select * from ods_log;
Time taken: 0.706 seconds, Fetched: 2955 row(s)

hive (gmall)> select count(*) from ods_log;
2955

4.1.4 页面日志表
页面日志解析思路：页面日志表中每行数据对应一个页面访问记录，一个页面访问记录应该包含日志中的公共信息和页面信息。先将所有包含page字段的日志过滤出来，然后使用get_json_object函数解析每个字段。

1）建表语句

hive (gmall)> 
drop table if exists dwd_page_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_page_log(
    `area_code` string COMMENT '地区编码',
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `channel` string COMMENT '渠道', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `mid_id` string COMMENT '设备id', 
    `os` string COMMENT '操作系统', 
    `user_id` string COMMENT '会员id', 
    `version_code` string COMMENT 'app版本号', 
    `during_time` bigint COMMENT '持续时间毫秒',
    `page_item` string COMMENT '目标id ', 
    `page_item_type` string COMMENT '目标类型', 
    `last_page_id` string COMMENT '上页类型', 
    `page_id` string COMMENT '页面ID ',
    `source_type` string COMMENT '来源类型', 
    `ts` bigint
) COMMENT '页面日志表'
PARTITIONED BY (dt string)
stored as parquet
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_page_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

2）数据导入

hive (gmall)> 
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
insert overwrite table dwd_page_log partition(dt='2020-07-31')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.during_time'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.sourceType'),
    get_json_object(line,'$.ts')
from ods_log
where dt='2020-07-31'
and get_json_object(line,'$.page') is not null;

3）查看数据
hive (gmall)>
select * from dwd_page_log where dt=‘2020-07-31’ limit 2;
4.1.5 动作日志表
动作日志解析思路：动作日志表中每行数据对应用户的一个动作记录，一个动作记录应当包含公共信息、页面信息以及动作信息。先将包含action字段的日志过滤出来，然后通过UDTF函数，将action数组“炸开”（类似于explode函数的效果），然后使用get_json_object函数解析每个字段。
1、extends GenericUDTF
2、入参的检查
3、定义返回值名称和类型
4、对传进来的数据进行处理
5、打包，上传到hdfs
6、Hive创建永久函数与开发好的java class关联
7、使用

如果直接用自带的explode函数，还有[{，不好处理，所以需要自定义

select action from ods_log lateral view explode(split(get_json_object(line,'$.actions'),','))tmp 
as action where dt = '2020-07-31' and get_json_object(line,'$.actions') is not null;

结果：

[{
   "action_id":"favor_add"
"item":"7"
"item_type":"sku_id"
"ts":1596191269698}]

1）建表语句

hive (gmall)> 
drop table if exists dwd_action_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_action_log(
    `area_code` string COMMENT '地区编码',
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `channel` string COMMENT '渠道', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `mid_id` string COMMENT '设备id', 
    `os` string COMMENT '操作系统', 
    `user_id` string COMMENT '会员id', 
    `version_code` string COMMENT 'app版本号', 
    `during_time` bigint COMMENT '持续时间毫秒', 
    `page_item` string COMMENT '目标id ', 
    `page_item_type` string COMMENT '目标类型', 
    `last_page_id` string COMMENT '上页类型', 
    `page_id` string COMMENT '页面id ',
    `source_type` string COMMENT '来源类型', 
    `action_id` string COMMENT '动作id',
    `item` string COMMENT '目标id ',
    `item_type` string COMMENT '目标类型', 
    `ts` bigint COMMENT '时间'
) COMMENT '动作日志表'
PARTITIONED BY (dt string)
stored as parquet
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_action_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

2）创建UDTF函数——设计思路

3）创建UDTF函数——编写代码
（1）创建一个maven工程：hivefunction
（2）创建包名：com.atguigu.hive.udtf
（3）引入如下依赖

<dependencies>
    <!--添加hive依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-exec</artifactId>
        <version>3.1.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

（4）编码

package com.atguigu.hive.udtf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.json.JSONArray;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ExplodeJSONArray extends GenericUDTF {
   

    @Override
    public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
   

        // 1 参数合法性检查
        if (argOIs.getAllStructFieldRefs().size() != 1){
   
            throw new UDFArgumentException("ExplodeJSONArray 只需要一个参数");
        }

        // 2 第一个参数必须为string
        if(!"string".equals(argOIs.getAllStructFieldRefs().get(0).getFieldObjectInspector().getTypeName())){
   
            throw new UDFArgumentException("json_array_to_struct_array的第1个参数应为string类型");
        }

        // 3 定义返回值名称和类型
        List<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();

        fieldNames.add("items");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    public void process(Object[] objects) throws HiveException {
   

        // 1 获取传入的数据
        String jsonArray = objects[0].toString();

        // 2 将string转换为json数组
        JSONArray actions = new JSONArray(jsonArray);
        
        // 3 循环一次，取出数组中的一个json，并写出
        for (int i = 0; i < actions.length(); i++) {
   

            String[] result = new String[1];
            result[0] = actions.getString(i);
            forward(result);
        }
    }

    public void close() throws HiveException {
   

    }
}

4）创建函数
（1）打包
（2）将hivefunction-1.0-SNAPSHOT.jar上传到hadoop102的/opt/module，然后再将该jar包上传到HDFS的/user/hive/jars路径下
[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/jars
[atguigu@hadoop102 module]$ hadoop fs -put hivefunction-1.0-SNAPSHOT.jar /user/hive/jars
（3）创建永久函数与开发好的java class关联

hive (gmall)>
create function explode_json_array as 'com.atguigu.hive.udtf.ExplodeJSONArray' using jar 'hdfs://hadoop102:8020/user/hive/jars/hivefunction-1.0-SNAPSHOT.jar';

（4）注意：如果修改了自定义函数重新生成jar包怎么处理？只需要替换HDFS路径上的旧jar包，然后重启Hive客户端即可。
5）数据导入

hive (gmall)> 
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
insert overwrite table dwd_action_log partition(dt='2020-07-31')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.during_time'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.sourceType'),
    get_json_object(action,'$.action_id'),
    get_json_object(action,'$.item'),
    get_json_object(action,'$.item_type'),
    get_json_object(action,'$.ts')
from ods_log lateral view explode_json_array(get_json_object(line,'$.actions')) tmp as action
where dt='2020-07-31'
and get_json_object(line,'$.actions') is not null;

3）查看数据


```scala
hive (gmall)> 
select * from dwd_action_log where dt='2020-07-31' limit 2;

4.1.6 曝光日志表
曝光日志解析思路：曝光日志表中每行数据对应一个曝光记录，一个曝光记录应当包含公共信息、页面信息以及曝光信息。先将包含display字段的日志过滤出来，然后通过UDTF函数，将display数组“炸开”（类似于explode函数的效果），然后使用get_json_object函数解析每个字段。


1）建表语句

```scala
hive (gmall)> 
drop table if exists dwd_display_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_display_log(
    `area_code` string COMMENT '地区编码',
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `channel` string COMMENT '渠道', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `mid_id` string COMMENT '设备id', 
    `os` string COMMENT '操作系统', 
    `user_id` string COMMENT '会员id', 
    `version_code` string COMMENT 'app版本号', 
    `during_time` bigint COMMENT 'app版本号',
    `page_item` string COMMENT '目标id ', 
    `page_item_type` string COMMENT '目标类型', 
    `last_page_id` string COMMENT '上页类型', 
    `page_id` string COMMENT '页面ID ',
    `source_type` string COMMENT '来源类型', 
    `ts` bigint COMMENT 'app版本号',
    `display_type` string COMMENT '曝光类型',
    `item` string COMMENT '曝光对象id ',
    `item_type` string COMMENT 'app版本号', 
    `order` bigint COMMENT '出现顺序'
) COMMENT '曝光日志表'
PARTITIONED BY (dt string)
stored as parquet
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_display_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

2）数据导入

hive (gmall)> 
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
insert overwrite table dwd_display_log partition(dt='2020-07-31')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.during_time'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.sourceType'),
    get_json_object(line,'$.ts'),
    get_json_object(display,'$.displayType'),
    get_json_object(display,'$.item'),
    get_json_object(display,'$.item_type'),
    get_json_object(display,'$.order')
from ods_log lateral view explode_json_array(get_json_object(line,'$.displays')) tmp as display
where dt='2020-07-31'
and get_json_object(line,'$.displays') is not null;

3）查看数据

hive (gmall)> 
select * from dwd_display_log where dt='2020-07-31' limit 2;

4.1.7 错误日志表
错误日志解析思路：错误日志表中每行数据对应一个错误记录，为方便定位错误，一个错误记录应当包含与之对应的公共信息、页面信息、曝光信息、动作信息、启动信息以及错误信息。先将包含err字段的日志过滤出来，然后使用get_json_object函数解析所有字段。

1）建表语句

hive (gmall)> 
drop table if exists dwd_error_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_error_log(
    `area_code` string COMMENT '地区编码',
    `brand` string COMMENT '手机品牌', 
    `channel` string COMMENT '渠道', 
    `model` string COMMENT '手机型号', 
    `mid_id` string COMMENT '设备id', 
    `os` string COMMENT '操作系统', 
    `user_id` string COMMENT '会员id', 
    `version_code` string COMMENT 'app版本号', 
    `page_item` string COMMENT '目标id ', 
    `page_item_type` string COMMENT '目标类型', 
    `last_page_id` string COMMENT '上页类型', 
    `page_id` string COMMENT '页面ID '

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