ods层数据到dwd层的处理需求说明_ods层到dwd需要做什么

目录

1 清洗过滤

2 数据解析

3 SESSION分割

4 数据规范处理

5 数据集成（本质上是维度退化）

6 生成全局用户标识

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3 SESSION分割

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1 清洗过滤

1. 去除json数据中的废弃字段，因为前端开发人员更新了埋点设计方案之后，可能有些没有用的字段也会保留
2. json格式不正确的
3. 过滤掉缺少关键字段的记录(deviceId、properties、eventId、sessionId缺任何一个都不行)sessionid是一个会话的key，浏览器第一次访问服务器会在服务器端生成一个session，有一个sessionid和它对应。tomcat生成的sessionid叫做jsessionid。

4. 不符合要求的时间段的，因为数据存在延迟

2 数据解析

json字段解析成parquet格式

3 SESSION分割

1. 对于web端日志，按天然session分割，不需要处理
2. 对于app端日志，因为手机的程序退出去了，他后台会进行一个会话保持，再打开也就是恢复前台的时候。session没有变，因此要按时间间隔时间切割（业内通用：30分钟）
3. 对于wx小程序，同app日志

4 数据规范处理

• Boolean字段，在数据中有使用-1/0/1标识的，也有使用true/false表示的，统一为Y/N/U
• 字符串类型再短，在数据中有空串，有null值，也有\N,统一为null值
• 日期格式统一，2020/9/2        2020-9-2        2020-09-02都统一成YYYY-MM-dd
• 小数类型,统一成decimal
• 字符串，统一成string
• 时间戳,统一成bigint
• .....

5 数据集成（本质上是维度退化）

1. 日志中的经纬度解析成省市县信息：为了方便后续的地域维度分析
2. 将日志中的IP地址解析成省市县信息

6 生成全局用户标识

为每个用户每一条访问记录；打上一个全局唯一的用户表示

（重点，给匿名访问记录也打上正确的 id标识）

有什么作用：选取合适的用户标识可以提高用户行为分析的准确性

7 保存结果

将数据输出为orc格式，压缩格式为snappy