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电商离线数仓项目,分四层搭建,基本框架搭建好了之后,编写具体的需求.这些需求主要是在DWS层和ADS层两层进行搭建。
用户活跃主题
目标就是统计日活/周活和月活的每个设备明细。
思路:首先要明确活跃的定义,在这里用户当日活跃记录为用户使用该设备登录过APP,那么也就是说启动表中只要有mid(设备唯一标识)字段,则记为1次的活跃。所以不管一台设备一天切换了多少个用户登录APP,都是只看设备的唯一标识这个字段mid,记录成一次活跃。
所以可以写成如下:通过从启动事件日志表里面对mid_id字段进行groupby去重,最后count(*)就完成了活跃数量的统计。
日活
hive (gmall)>
drop table if exists dws_uv_detail_day;
create 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'
) COMMENT '活跃用户按天明细'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_uv_detail_day/';
以用户单日访问为key进行聚合，如果某个用户在一天中使用了两种操作系统、两个系统版本、多个地区，登录不同账号，只取其中之一
hive (gmall)>
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dws_uv_detail_day partition(dt)
select
mid_id,
collect_set(user_id)[0] user_id,
collect_set(version_code)[0] version_code,
collect_set(version_name)[0] version_name,
collect_set(lang)[0]lang,
collect_set(source)[0] source,
collect_set(os)[0] os,
collect_set(area)[0] area,
collect_set(model)[0] model,
collect_set(brand)[0] brand,
collect_set(sdk_version)[0] sdk_version,
collect_set(gmail)[0] gmail,
collect_set(height_width)[0] height_width,
collect_set(app_time)[0]app_time,
collect_set(network)[0] network,
collect_set(lng)[0]lng,
collect_set(lat)[0]lat,
'2019-02-10'
from dwd_start_log
where dt='2019-02-10'
group by mid_id;
周活
周活的定义是只要在当周之内有登录过APP的设备,记录为当周是活跃的。
周活的计算是在日活的基础上进行计算的,创建周活跃表时,在公众字段的基础上添加两个字段:周一和周日,这里面的sql语句写法需要重点关注的是时间函数。
hive (gmall)>
drop table if exists dws_uv_detail_wk;
create 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/';
hive (gmall)>
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dws_uv_detail_wk partition(wk_dt)
select
mid_id,
collect_set(user_id)[0] user_id,
collect_set(version_code)[0] version_code,
collect_set(version_name)[0] version_name,
collect_set(lang)[0]lang,
collect_set(source)[0] source,
collect_set(os)[0] os,
collect_set(area)[0] area,
collect_set(model)[0] model,
collect_set(brand)[0] brand,
collect_set(sdk_version)[0] sdk_version,
collect_set(gmail)[0] gmail,
collect_set(height_width)[0] height_width,
collect_set(app_time)[0]app_time,
collect_set(network)[0] network,
collect_set(lng)[0]lng,
collect_set(lat)[0]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;
月活
月活的定义是只要设备在该月之内有登录过APP,记录成该设备当月是活跃的。
月活的计算是通过设置日期的格式为’yyyy-MM’,取到当月的数值,进行统计。
hive (gmall)>
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/';
hive (gmall)>
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table dws_uv_detail_mn partition(mn)
select
mid_id,
collect_set(user_id)[0] user_id,
collect_set(version_code)[0] version_code,
collect_set(version_name)[0] version_name,
collect_set(lang)[0]lang,
collect_set(source)[0] source,
collect_set(os)[0] os,
collect_set(area)[0] area,
collect_set(model)[0] model,
collect_set(brand)[0] brand,
collect_set(sdk_version)[0] sdk_version,
collect_set(gmail)[0] gmail,
collect_set(height_width)[0] height_width,
collect_set(app_time)[0]app_time,
collect_set(network)[0] network,
collect_set(lng)[0]lng,
collect_set(lat)[0]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;
ADS层是具体需求层。我们上面计算出了日活/周活/月活之后,就要把这些指标写进到同一个表当中,做一个总的汇总,这个表就是放在ADS层里面。
hive (gmall)>
drop table if exists ads_uv_count;
create external table ads_uv_count(
`dt` string COMMENT '统计日期',
`day_count` bigint COMMENT '当日用户数量',
`wk_count` bigint COMMENT '当周用户数量',
`mn_count` bigint COMMENT '当月用户数量',
`is_weekend` string COMMENT 'Y,N是否是周末,用于得到本周最终结果',
`is_monthend` string COMMENT 'Y,N是否是月末,用于得到本月最终结果'
) COMMENT '每日活跃用户数量'
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/ads/ads_uv_count_day/';
ADS层插入数据:
hive (gmall)>
insert overwrite table ads_uv_count
select
'2019-02-10' dt,
daycount.ct,
wkcount.ct,
mncount.ct,
if(date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1)='2019-02-10','Y','N') ,
if(last_day('2019-02-10')='2019-02-10','Y','N')
from
(
select
'2019-02-10' dt,
count(*) ct
from dws_uv_detail_day
where dt='2019-02-10'
)daycount join
(
select
'2019-02-10' dt,
count (*) ct
from dws_uv_detail_wk
where wk_dt=concat(date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-7),'_' ,date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1) )
) wkcount on daycount.dt=wkcount.dt
join
(
select
'2019-02-10' dt,
count (*) ct
from dws_uv_detail_mn
where mn=date_format('2019-02-10','yyyy-MM')
)mncount on daycount.dt=mncount.dt
;
用户新增主题
用户新增的定义如下:首次联网使用应用的用户。如果一个用户首次打开某app，那这个用户定义为新增用户；卸载再安装的设备，不会被算作一次新增。新增用户包括日新增用户、周新增用户、月新增用户。
思路:一开始会创建一个表叫做每日新增设备表,这个表记录着总的新增设备,每天有新增的设备,那么这个设备的mid就会被添加进这个表里面 ,基于此表,用每日活跃用户表 left join 每日新增设备表，关联的条件是mid_id相等。如果是每日新增的设备，则在每日新增设备表中为null。
日新增用户
hive (gmall)>
drop table if exists `dws_new_mid_day`;
create table `dws_new_mid_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',
`create_date` string comment '创建时间'
) COMMENT '每日新增设备信息'
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_new_mid_day/';
hive (gmall)>
insert into table dws_new_mid_day
select
ud.mid_id,
ud.user_id ,
ud.version_code ,
ud.version_name ,
ud.lang ,
ud.source,
ud.os,
ud.area,
ud.model,
ud.brand,
ud.sdk_version,
ud.gmail,
ud.height_width,
ud.app_time,
ud.network,
ud.lng,
ud.lat,
'2019-02-10'
from dws_uv_detail_day ud left join dws_new_mid_day nm on ud.mid_id=nm.mid_id
where ud.dt='2019-02-10' and nm.mid_id is null;
ADS层的情况:
hive (gmall)>
drop table if exists `ads_new_mid_count`;
create table `ads_new_mid_count`
(
`create_date` string comment '创建时间' ,
`new_mid_count` BIGINT comment '新增设备数量'
) COMMENT '每日新增设备信息数量'
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ads/ads_new_mid_count/';
hive (gmall)>
insert into table ads_new_mid_count
select create_date , count(*) from dws_new_mid_day
where create_date='2019-02-10'
group by create_date ;
用户留存主题
留存用户:某段时间内新增用户(活跃用户),经过一段时间后,又继续使用应用的用户被认为是留存用户。计算留存用户的计算公式为:
10日新增设备的留存率=10日的新增设备且11日活跃的设备/10日的新增设备
1)分母获取:
(1)创建每日新增设备明细表
(2)创建每日新增设备明细表获取,10日新增设备表
2)分母获取:
(1)10日新增设备表join11日活跃设备明细表=每日留存用户表
(2)对每日留存用户表count就得到了10日新增设备在11日的留存用户
hive (gmall)>
drop table if exists `dws_user_retention_day`;
create table `dws_user_retention_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',
`create_date` string comment '设备新增时间',
`retention_day` int comment '截止当前日期留存天数'
) COMMENT '每日用户留存情况'
PARTITIONED BY ( `dt` string)
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dws/dws_user_retention_day/'
;
hive (gmall)>
insert overwrite table dws_user_retention_day partition(dt="2019-02-11")
select
nm.mid_id,
nm.user_id ,
nm.version_code ,
nm.version_name ,
nm.lang ,
nm.source,
nm.os,
nm.area,
nm.model,
nm.brand,
nm.sdk_version,
nm.gmail,
nm.height_width,
nm.app_time,
nm.network,
nm.lng,
nm.lat,
nm.create_date,
1 retention_day
from dws_uv_detail_day ud join dws_new_mid_day nm on ud.mid_id =nm.mid_id
where ud.dt='2019-02-11' and nm.create_date=date_add('2019-02-11',-1);
每天计算前1,2,3天的新用户访问留存明细:
hive (gmall)>
insert overwrite table dws_user_retention_day partition(dt="2019-02-11")
select
nm.mid_id,
nm.user_id ,
nm.version_code ,
nm.version_name ,
nm.lang ,
nm.source,
nm.os,
nm.area,
nm.model,
nm.brand,
nm.sdk_version,
nm.gmail,
nm.height_width,
nm.app_time,
nm.network,
nm.lng,
nm.lat,
nm.create_date,
1 retention_day
from dws_uv_detail_day ud join dws_new_mid_day nm on ud.mid_id =nm.mid_id
where ud.dt='2019-02-11' and nm.create_date=date_add('2019-02-11',-1)
union all
select
nm.mid_id,
nm.user_id ,
nm.version_code ,
nm.version_name ,
nm.lang ,
nm.source,
nm.os,
nm.area,
nm.model,
nm.brand,
nm.sdk_version,
nm.gmail,
nm.height_width,
nm.app_time,
nm.network,
nm.lng,
nm.lat,
nm.create_date,
2 retention_day
from dws_uv_detail_day ud join dws_new_mid_day nm on ud.mid_id =nm.mid_id
where ud.dt='2019-02-11' and nm.create_date=date_add('2019-02-11',-2)
union all
select
nm.mid_id,
nm.user_id ,
nm.version_code ,
nm.version_name ,
nm.lang ,
nm.source,
nm.os,
nm.area,
nm.model,
nm.brand,
nm.sdk_version,
nm.gmail,
nm.height_width,
nm.app_time,
nm.network,
nm.lng,
nm.lat,
nm.create_date,
3 retention_day
from dws_uv_detail_day ud join dws_new_mid_day nm on ud.mid_id =nm.mid_id
where ud.dt='2019-02-11' and nm.create_date=date_add('2019-02-11',-3);
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