让数据分析师如虎添翼：电商数据湖仓一体架构打造全景数据应用场景

电商数据湖仓一体架构：赋能数据分析师实现全景数据应用

一、电商数据湖仓一体架构概述

在现代商业格局中，数据已成为企业决策的基石。电商领域也不例外，需要从庞杂的数据中挖掘价值，以获得竞争优势。为此，电商数据湖仓一体架构应运而生。

数据湖仓一体架构将数据湖的无限存储能力与数据仓库的高性能计算相结合，为数据分析师提供了一个统一的平台，可存储、管理和分析各种数据类型，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

二、DWS层业务实现：编写写入DWS层业务代码

DWS层是数据湖仓一体架构中的一个关键组件，用于存储大宽表数据。本案例演示了如何关联多个数据源，生成浏览商品主题大宽表，并将其写入DWS层。

代码示例：

--读取Kafka中的用户浏览商品日志数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_browse_log(
  user_id STRING,
  product_id STRING,
  category_id STRING,
  brand_id STRING,
  shop_id STRING,
  create_time TIMESTAMP
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

--读取HBase中的商品分类表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_product_category(
  category_id STRING,
  category_name STRING,
  parent_category_id STRING
)
STORED AS PARQUET;

--读取HBase中的商品表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_product_info(
  product_id STRING,
  product_name STRING,
  brand_id STRING,
  shop_id STRING
)
STORED AS PARQUET;

--关联以上三张表，获取浏览商品主题大宽表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_browse_log_wide(
  user_id STRING,
  product_id STRING,
  category_id STRING,
  category_name STRING,
  brand_id STRING,
  shop_id STRING,
  product_name STRING,
  create_time TIMESTAMP
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS PARQUET;

--将关联结果写入Kafka topic
INSERT INTO dws_browse_log_wide SELECT
  t1.user_id,
  t1.product_id,
  t1.category_id,
  t2.category_name,
  t1.brand_id,
  t1.shop_id,
  t3.product_name,
  t1.create_time
FROM dwd_browse_log t1
JOIN dim_product_category t2 ON t1.category_id = t2.category_id
JOIN dim_product_info t3 ON t1.product_id = t3.product_id;

三、数据分析师全景数据应用场景

通过DWS层，数据分析师可以访问全景数据，开展深入的分析，例如：

• 用户浏览商品行为分析： 了解用户浏览商品的频次、时长、偏好，为商品推荐、营销活动策划提供依据。
• 商品热度分析： 分析商品的浏览量、购买量、收藏量，为商品运营、库存管理提供依据。
• 店铺经营分析： 分析店铺的浏览量、销售额、粉丝数，为店铺运营、选品策略提供依据。

四、结语

电商数据湖仓一体架构为数据分析师提供了全景数据应用场景，助力企业充分利用数据，做出明智决策，在竞争激烈的市场中取得成功。

常见问题解答

• 什么是数据湖仓一体架构？
  数据湖仓一体架构将数据湖的无限存储能力与数据仓库的高性能计算相结合，为数据分析师提供了一个统一的平台，可存储、管理和分析各种数据类型。

• DWS层的作用是什么？
  DWS层用于存储大宽表数据，这些数据已关联多个数据源，并针对特定业务场景进行了优化。

• 数据湖仓一体架构如何赋能数据分析师？
  它为数据分析师提供了全景数据，使他们能够开展深入的分析，例如用户浏览商品行为分析、商品热度分析和店铺经营分析。

• 如何实现DWS层业务代码的编写？
  可以使用SQL语句关联多个数据源，生成大宽表，并将其写入DWS层。

• 电商数据湖仓一体架构的优势是什么？
  它提供了一个统一的平台，可存储和管理各种数据类型，支持大规模数据处理，并为数据分析师提供全景数据应用场景。