大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
数据仓库之ODS层搭建
我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。
我们在进行ODS层搭建时，需要明确以下几点：
1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。
2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。
3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。
我们在进行数据同步时，同步到的用户行为日志数据当中是json字符串格式；增量表是使用Maxwell进行同步的，也是json字符串格式；全量表使用的是DataX同步的，同步到的数据是tsv格式的。因此，我们在进行ODS层表结构设计时，需要考虑到这一点。
1.日志表设计
我们一共有两种方案，第一种方案是在建表的时候只有一个字段，一行存放的是一个json字符串，我们获取对应数据时，可以通过get_json_object()函数，从该字符串中取出对应的字段的信息；第二种方案是我们直接构建一张json表，这种表中的字段和json字符串当中的字段一一对应，这样就可以方便我们之后使用数据了。我们最终选择的方案是构建json表
1.1日志表建表语句
我们去官网查看建json表的语法：
我们结合行为数据中json的格式，最终构建的日志表建表语句如下所示：
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(
`common` STRUCT<ar :STRING,ba :STRING,ch :STRING,is_new :STRING,md :STRING,MID :STRING,os :STRING,uid :STRING,vc
:STRING> COMMENT '公共信息',
`page` STRUCT<during_time :STRING,item :STRING,item_type :STRING,last_page_id :STRING,page_id
:STRING,source_type :STRING> COMMENT '页面信息',
`actions` ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,item:STRING,item_type:STRING,ts:BIGINT>> COMMENT '动作信息',
`displays` ARRAY<STRUCT<display_type :STRING,item :STRING,item_type :STRING,`order` :STRING,pos_id
:STRING>> COMMENT '曝光信息',
`start` STRUCT<entry :STRING,loading_time :BIGINT,open_ad_id :BIGINT,open_ad_ms :BIGINT,open_ad_skip_ms
:BIGINT> COMMENT '启动信息',
`err` STRUCT<error_code:BIGINT,msg:STRING> COMMENT '错误信息',
`ts` BIGINT COMMENT '时间戳'
) COMMENT '活动信息表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/';我们可以看到上述建表语句中没有写压缩格式，但是我们在传输到HDFS上时使用的是gzip压缩格式，这是因为hive可以自动识别出我们的gzip压缩格式。
如下图所示，我们建表成功：
1.2日志表装载语句
我们接下来进行日志表装载语句的编写，我们将hdfs上的数据装载到对应日期分区的表当中：
代码语言：javascript复制--数据装载
load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2022-05-01' into table ods_log_inc partition(dt='2022-05-01');但是该条语句只能将2022-05-01日的数据装载进表当中,因此我们需要编写一个每日装载脚本，用于每天装载日志表数据：
（1）在hadoop102的/home/hadoop/bin目录下创建hdfs_to_ods_log.sh
代码语言：javascript复制[root@hadoop102 bin]$ vim hdfs_to_ods_log.sh （2）我们在该脚本中编写如下内容：
代码语言：javascript复制#!/bin/bash
# 定义变量方便修改
APP=gmall
# 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天
if [ -n "$1" ] ;then
do_date=$1
else
do_date=`date -d "-1 day" %F`
fi
echo ================== 日志日期为 $do_date ==================
sql="
load data inpath '/origin_data/$APP/log/topic_log/$do_date' into table ${APP}.ods_log_inc partition(dt='$do_date');
"
hive -e "$sql"（3）给该脚本增加权限
代码语言：javascript复制[root@hadoop102 bin]$ chmod x hdfs_to_ods_log.sh（4）我们每天只需要执行该脚本，即可完成日志数据的装载，下图是装载2022/5/1的数据
代码语言：javascript复制[root@hadoop102 bin]$ hdfs_to_ods_log.sh 2022-05-01
2.业务表设计
我们全量表的设计应当与Mysql业务系统当中对应表的字段保持一致，另外，我们需要设置分区，每天将数据装载到对应的分区当中。
对于增量表的设计，我们首先查看增量表中数据的格式：
我们可以看到，由于我们使用的是Maxwell进行同步，因此我们同步过来的数据是以json字符串的形式存储的，我们对于增量表，也是建立json表。我们最终留下的字段有type，ts以及data。
2.1活动信息表（全量表）设计
活动信息表的建表语句如下所示：
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_activity_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_activity_info_full
(
`id` STRING COMMENT '活动id',
`activity_name` STRING COMMENT '活动名称',
`activity_type` STRING COMMENT '活动类型',
`activity_desc` STRING COMMENT '活动描述',
`start_time` STRING COMMENT '开始时间',
`end_time` STRING COMMENT '结束时间',
`create_time` STRING COMMENT '创建时间'
) COMMENT '活动信息表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_info_full/';我们将hive表中null值的存储格式设置为’‘空字符串。因为我们使用DataX将数据从mysql导到HDFS上时，DataX会将Mysql当中的空值存储成’’空字符串形式。我们为了保证hive可以正确识别空值，因此我们在此处将Hive的NULL定义为空字符串。
（Hive中默认空值格式：‘N’，Mysql中默认空值存储格式：null，datax会把null值存为’’）
2.2活动规则表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_activity_rule_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_activity_rule_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`activity_id` STRING COMMENT '类型',
`activity_type` STRING COMMENT '活动类型',
`condition_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '满减金额',
`condition_num` BIGINT COMMENT '满减件数',
`benefit_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠金额',
`benefit_discount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠折扣',
`benefit_level` STRING COMMENT '优惠级别'
) COMMENT '活动规则表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_rule_full/';2.3一级品类表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_category1_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_category1_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`name` STRING COMMENT '分类名称'
) COMMENT '一级品类表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category1_full/';2.4二级品类表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_category2_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_category2_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`name` STRING COMMENT '二级分类名称',
`category1_id` STRING COMMENT '一级分类编号'
) COMMENT '二级品类表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category2_full/';2.5三级品类表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_category3_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_category3_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`name` STRING COMMENT '三级分类名称',
`category2_id` STRING COMMENT '二级分类编号'
) COMMENT '三级品类表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category3_full/';2.6编码字典表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_dic_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_dic_full
(
`dic_code` STRING COMMENT '编号',
`dic_name` STRING COMMENT '编码名称',
`parent_code` STRING COMMENT '父编号',
`create_time` STRING COMMENT '创建日期',
`operate_time` STRING COMMENT '修改日期'
) COMMENT '编码字典表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_dic_full/';2.7省份表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_province_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_province_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`name` STRING COMMENT '省份名称',
`region_id` STRING COMMENT '地区ID',
`area_code` STRING COMMENT '地区编码',
`iso_code` STRING COMMENT '旧版ISO-3166-2编码，供可视化使用',
`iso_3166_2` STRING COMMENT '新版IOS-3166-2编码，供可视化使用'
) COMMENT '省份表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_province_full/';2.8地区表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_region_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_region_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`region_name` STRING COMMENT '地区名称'
) COMMENT '地区表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_region_full/';2.9品牌表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_base_trademark_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_trademark_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`tm_name` STRING COMMENT '品牌名称',
`logo_url` STRING COMMENT '品牌logo的图片路径'
) COMMENT '品牌表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_trademark_full/';2.10购物车表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_cart_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_cart_info_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`user_id` STRING COMMENT '用户id',
`sku_id` STRING COMMENT 'sku_id',
`cart_price` DECIMAL(16, 2) COMMENT '放入购物车时价格',
`sku_num` BIGINT COMMENT '数量',
`img_url` BIGINT COMMENT '商品图片地址',
`sku_name` STRING COMMENT 'sku名称 (冗余)',
`is_checked` STRING COMMENT '是否被选中',
`create_time` STRING COMMENT '创建时间',
`operate_time` STRING COMMENT '修改时间',
`is_ordered` STRING COMMENT '是否已经下单',
`order_time` STRING COMMENT '下单时间',
`source_type` STRING COMMENT '来源类型',
`source_id` STRING COMMENT '来源编号'
) COMMENT '购物车全量表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_cart_info_full/';2.11优惠券信息表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_coupon_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_coupon_info_full
(
`id` STRING COMMENT '购物券编号',
`coupon_name` STRING COMMENT '购物券名称',
`coupon_type` STRING COMMENT '购物券类型 1 现金券 2 折扣券 3 满减券 4 满件打折券',
`condition_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '满额数',
`condition_num` BIGINT COMMENT '满件数',
`activity_id` STRING COMMENT '活动编号',
`benefit_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '减金额',
`benefit_discount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '折扣',
`create_time` STRING COMMENT '创建时间',
`range_type` STRING COMMENT '范围类型 1、商品 2、品类 3、品牌',
`limit_num` BIGINT COMMENT '最多领用次数',
`taken_count` BIGINT COMMENT '已领用次数',
`start_time` STRING COMMENT '开始领取时间',
`end_time` STRING COMMENT '结束领取时间',
`operate_time` STRING COMMENT '修改时间',
`expire_time` STRING COMMENT '过期时间'
) COMMENT '优惠券信息表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_coupon_info_full/';2.12商品平台属性表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_sku_attr_value_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_sku_attr_value_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`attr_id` STRING COMMENT '平台属性ID',
`value_id` STRING COMMENT '平台属性值ID',
`sku_id` STRING COMMENT '商品ID',
`attr_name` STRING COMMENT '平台属性名称',
`value_name` STRING COMMENT '平台属性值名称'
) COMMENT 'sku平台属性表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_attr_value_full/';2.13商品表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_sku_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_sku_info_full
(
`id` STRING COMMENT 'skuId',
`spu_id` STRING COMMENT 'spuid',
`price` DECIMAL(16, 2) COMMENT '价格',
`sku_name` STRING COMMENT '商品名称',
`sku_desc` STRING COMMENT '商品描述',
`weight` DECIMAL(16, 2) COMMENT '重量',
`tm_id` STRING COMMENT '品牌id',
`category3_id` STRING COMMENT '品类id',
`sku_default_igm` STRING COMMENT '商品图片地址',
`is_sale` STRING COMMENT '是否在售',
`create_time` STRING COMMENT '创建时间'
) COMMENT 'SKU商品表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_info_full/';2.14商品销售属性值表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_sku_sale_attr_value_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_sku_sale_attr_value_full
(
`id` STRING COMMENT '编号',
`sku_id` STRING COMMENT 'sku_id',
`spu_id` STRING COMMENT 'spu_id',
`sale_attr_value_id` STRING COMMENT '销售属性值id',
`sale_attr_id` STRING COMMENT '销售属性id',
`sale_attr_name` STRING COMMENT '销售属性名称',
`sale_attr_value_name` STRING COMMENT '销售属性值名称'
) COMMENT 'sku销售属性名称'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_sale_attr_value_full/';2.15 SPU表（全量表）设计
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_spu_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_spu_info_full
(
`id` STRING COMMENT 'spu_id',
`spu_name` STRING COMMENT 'spu名称',
`description` STRING COMMENT '描述信息',
`category3_id` STRING COMMENT '品类id',
`tm_id` STRING COMMENT '品牌id'
) COMMENT 'SPU商品表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_spu_info_full/';2.16购物车表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_cart_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_cart_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,user_id :STRING,sku_id :STRING,cart_price :DECIMAL(16, 2),sku_num :BIGINT,img_url :STRING,sku_name
:STRING,is_checked :STRING,create_time :STRING,operate_time :STRING,is_ordered :STRING,order_time
:STRING,source_type :STRING,source_id :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '购物车增量表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_cart_info_inc/';2.17评论表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_comment_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_comment_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,user_id :STRING,nick_name :STRING,head_img :STRING,sku_id :STRING,spu_id :STRING,order_id
:STRING,appraise :STRING,comment_txt :STRING,create_time :STRING,operate_time :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '评价表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_comment_info_inc/';2.18优惠券领用表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_coupon_use_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_coupon_use_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,coupon_id :STRING,user_id :STRING,order_id :STRING,coupon_status :STRING,get_time :STRING,using_time
:STRING,used_time :STRING,expire_time :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '优惠券领用表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_coupon_use_inc/';2.19收藏表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_favor_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_favor_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,user_id :STRING,sku_id :STRING,spu_id :STRING,is_cancel :STRING,create_time :STRING,cancel_time
:STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '收藏表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_favor_info_inc/';2.20订单明细表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_order_detail_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_detail_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,order_id :STRING,sku_id :STRING,sku_name :STRING,img_url :STRING,order_price
:DECIMAL(16, 2),sku_num :BIGINT,create_time :STRING,source_type :STRING,source_id :STRING,split_total_amount
:DECIMAL(16, 2),split_activity_amount :DECIMAL(16, 2),split_coupon_amount
:DECIMAL(16, 2)> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单明细表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail_inc/';2.21订单明细活动关联表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_order_detail_activity_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_detail_activity_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,order_id :STRING,order_detail_id :STRING,activity_id :STRING,activity_rule_id :STRING,sku_id
:STRING,create_time :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单明细活动关联表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail_activity_inc/';2.22订单明细优惠券关联表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_order_detail_coupon_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_detail_coupon_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,order_id :STRING,order_detail_id :STRING,coupon_id :STRING,coupon_use_id :STRING,sku_id
:STRING,create_time :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单明细优惠券关联表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail_coupon_inc/';2.23订单表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_order_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,consignee :STRING,consignee_tel :STRING,total_amount :DECIMAL(16, 2),order_status :STRING,user_id
:STRING,payment_way :STRING,delivery_address :STRING,order_comment :STRING,out_trade_no :STRING,trade_body
:STRING,create_time :STRING,operate_time :STRING,expire_time :STRING,process_status :STRING,tracking_no
:STRING,parent_order_id :STRING,img_url :STRING,province_id :STRING,activity_reduce_amount
:DECIMAL(16, 2),coupon_reduce_amount :DECIMAL(16, 2),original_total_amount :DECIMAL(16, 2),freight_fee
:DECIMAL(16, 2),freight_fee_reduce :DECIMAL(16, 2),refundable_time :DECIMAL(16, 2)> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_info_inc/';2.24退单表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_order_refund_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_refund_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,user_id :STRING,order_id :STRING,sku_id :STRING,refund_type :STRING,refund_num :BIGINT,refund_amount
:DECIMAL(16, 2),refund_reason_type :STRING,refund_reason_txt :STRING,refund_status :STRING,create_time
:STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '退单表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_refund_info_inc/';2.25订单状态流水表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_order_status_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_status_log_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,order_id :STRING,order_status :STRING,operate_time :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '退单表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_status_log_inc/';2.26支付表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_payment_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_payment_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,out_trade_no :STRING,order_id :STRING,user_id :STRING,payment_type :STRING,trade_no
:STRING,total_amount :DECIMAL(16, 2),subject :STRING,payment_status :STRING,create_time :STRING,callback_time
:STRING,callback_content :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '支付表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_payment_info_inc/';2.27退款表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_refund_payment_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_refund_payment_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,out_trade_no :STRING,order_id :STRING,sku_id :STRING,payment_type :STRING,trade_no :STRING,total_amount
:DECIMAL(16, 2),subject :STRING,refund_status :STRING,create_time :STRING,callback_time :STRING,callback_content
:STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '退款表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_refund_payment_inc/';2.28用户表（增量表）
代码语言：javascript复制DROP TABLE IF EXISTS ods_user_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_user_info_inc
(
`type` STRING COMMENT '变动类型',
`ts` BIGINT COMMENT '变动时间',
`data` STRUCT<id :STRING,login_name :STRING,nick_name :STRING,passwd :STRING,name :STRING,phone_num :STRING,email
:STRING,head_img :STRING,user_level :STRING,birthday :STRING,gender :STRING,create_time :STRING,operate_time
:STRING,status :STRING> COMMENT '数据',
`old` MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '用户表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_user_info_inc/';2.29数据建表语句执行展示
2.29数据装载脚本设计
由于上述28张表的数据装载逻辑相同，因此我们编写一个脚本来统一进行28张表的数据装载。
（1）在hadoop102的/home/root/bin目录下创建hdfs_to_ods_db.sh
代码语言：javascript复制[root@hadoop102 bin]$ vim hdfs_to_ods_db.sh （2）脚本的具体内容如下所示：
我们首先判断有没有传参数，第一个参数传的是要进行数据装载的表，可以进行单表数据的装载，也可以使用参数“all“来进行全表数据的装载。第二个参数传的是日期，在项目上线之后，可以不传该参数，会自动设置为该日的前一天日期。
代码语言：javascript复制#!/bin/bash
APP=gmall
if [ -n "$2" ] ;then
do_date=$2
else
do_date=`date -d '-1 day' %F`
fi
load_data(){
sql=""
for i in $*; do
#判断路径是否存在
hadoop fs -test -e /origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date
#路径存在方可装载数据
if [[ $? = 0 ]]; then
sql=$sql"load data inpath '/origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.$i partition(dt='$do_date');"
fi
done
hive -e "$sql"
}
case $1 in
"ods_activity_info_full")
load_data "ods_activity_info_full"
;;
"ods_activity_rule_full")
load_data "ods_activity_rule_full"
;;
"ods_base_category1_full")
load_data "ods_base_category1_full"
;;
"ods_base_category2_full")
load_data "ods_base_category2_full"
;;
"ods_base_category3_full")
load_data "ods_base_category3_full"
;;
"ods_base_dic_full")
load_data "ods_base_dic_full"
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"all")
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;;
esac（3）我们增加该脚本的执行权限
代码语言：javascript复制[root@hadoop102 bin]$ chmod x hdfs_to_ods_db.sh（4）使用该脚本装载2022-05-01的数据
代码语言：javascript复制[root@hadoop102 bin]$ hdfs_to_ods_db.sh all 2022-05-01
最终，我们查看表中是否有装载进入数据：
我们可以从上图中看出，ODS层数据已经装载成功。
3.ODS层总结
对于ODS层来说，我们每天只需要执行hdfs_to_ods_log.sh 和hdfs_to_ods_db.sh 这两个脚本将采集到HDFS上的原始数据装载到ODS层即可。
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