# ETL流程设计

# 1. 数据抽取
# 从源系统抽取数据到ODS层
# 使用外部表或gpload

# 2. 数据转换
# 从ODS层转换到DWD层
INSERT INTO fgedu_dwd.fgedu_dwd_sales
SELECT
CAST(sale_id AS BIGINT) AS sale_id,
TO_DATE(sale_date, ‘YYYY-MM-DD’) AS sale_date,
CAST(customer_code AS INT) AS customer_id,
CAST(product_code AS INT) AS product_id,
CAST(quantity AS INT) AS quantity,
CAST(amount AS NUMERIC(18,2)) AS amount,
CURRENT_DATE AS etl_date
FROM fgedu_ods.fgedu_ods_sales
WHERE etl_date = CURRENT_DATE – 1;

# 3. 数据汇总
# 从DWD层汇总到DWS层
INSERT INTO fgedu_dws.fgedu_dws_sales_daily
SELECT
sale_date AS stat_date,
customer_id,
product_id,
COUNT(*) AS sale_count,
SUM(quantity) AS total_quantity,
SUM(amount) AS total_amount,
CURRENT_DATE AS etl_date
FROM fgedu_dwd.fgedu_dwd_sales
WHERE etl_date = CURRENT_DATE
GROUP BY sale_date, customer_id, product_id;

# 4. 报表生成
# 从DWS层生成ADS层报表
INSERT INTO fgedu_ads.fgedu_ads_sales_report
SELECT
stat_date AS report_date,
region,
SUM(total_amount) AS total_sales,
SUM(sale_count) AS total_orders,
AVG(total_amount/sale_count) AS avg_order_amount,
CURRENT_DATE AS etl_date
FROM fgedu_dws.fgedu_dws_sales_daily d
JOIN fgedu_dim.fgedu_dim_customer c ON d.customer_id = c.customer_id
WHERE d.etl_date = CURRENT_DATE
GROUP BY stat_date, region;

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# 创建ETL调度脚本
$ cat > /GreenPlum/scripts/fgedu_etl_daily.sh << 'EOF' #!/bin/bash # fgedu_etl_daily.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn LOG_FILE="/GreenPlum/log/etl_$(date +%Y%m%d).log" SQL_DIR="/GreenPlum/sql" echo "=== ETL Start: $(date) ===" >> $LOG_FILE

# 1. 数据抽取
echo “Step 1: Extract data from source” >> $LOG_FILE
psql -d fgedudb -U fgedu -f ${SQL_DIR}/extract_data.sql >> $LOG_FILE 2>&1

# 2. 数据转换
echo “Step 2: Transform data” >> $LOG_FILE
psql -d fgedudb -U fgedu -f ${SQL_DIR}/transform_data.sql >> $LOG_FILE 2>&1

# 3. 数据汇总
echo “Step 3: Aggregate data” >> $LOG_FILE
psql -d fgedudb -U fgedu -f ${SQL_DIR}/aggregate_data.sql >> $LOG_FILE 2>&1

# 4. 报表生成
echo “Step 4: Generate reports” >> $LOG_FILE
psql -d fgedudb -U fgedu -f ${SQL_DIR}/generate_reports.sql >> $LOG_FILE 2>&1

echo “=== ETL End: $(date) ===” >> $LOG_FILE
EOF

# 添加执行权限
$ chmod +x /GreenPlum/scripts/fgedu_etl_daily.sh

# 配置定时任务（每天凌晨2点执行）
$ crontab -e
0 2 * * * /GreenPlum/scripts/fgedu_etl_daily.sh

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# 电商销售离线数仓构建

# 1. 数据源
# – 订单系统：订单数据
# – 用户系统：用户数据
# – 商品系统：商品数据
# – 支付系统：支付数据

# 2. 数据分层
# ODS层：原始数据
# DWD层：明细数据
# DWS层：汇总数据
# ADS层：应用数据

# 3. ETL流程
# – 每日凌晨2点执行
# – 抽取前一天数据
# – 数据清洗转换
# – 数据汇总计算
# – 报表数据生成

# 4. 数据质量
# – 数据完整性检查
# – 数据一致性检查
# – 数据准确性检查
# – 异常数据处理

# 5. 性能优化
# – 分区表设计
# – 索引优化
# – 并行加载
# – 统计信息更新

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离线数仓构建技巧：

1. ETL设计
– 设计合理的ETL流程
– 建立数据血缘关系
– 做好异常处理
– 建立重试机制

2. 数据质量
– 建立数据质量规则
– 数据质量监控
– 异常数据处理
– 数据质量报告

3. 性能优化
– 优化数据加载
– 优化查询性能
– 合理使用分区
– 更新统计信息

4. 调度管理
– 建立调度系统
– 任务依赖管理
– 任务监控告警
– 任务重试机制

5. 运维管理
– 监控ETL执行
– 日志管理
– 异常处理
– 性能优化

本文档介绍了GreenPlum离线数仓构建的核心内容，包括ETL设计、离线数仓构建、离线数仓案例等，希望对大家有所帮助。