Echarts（百度开源）、kibana（开源）、Tableau（功能强大的收费软件）、Superset（功能一般免费）、QuickBI（阿里云收费的离线）、DataV（阿里云收费的实时）
Zabbix
SKU：一台银色、128G内存的、支持联通网络的iPhoneX
SPU：iPhoneX
Tm_id：品牌Id苹果，包括IPHONE，耳机，mac等
订单表的订单状态会变化，订单详情表不会，因为没有订单状态。
订单表记录user_id，订单id订单编号，订单的总金额order_status，支付方式，订单状态等。
订单详情表记录user_id，商品sku_id ,具体的商品信息（商品名称sku_name，价格order_price，数量sku_num）
我们要收集和分析的数据主要包括页面数据、事件数据、曝光数据、启动数据和错误数据。
页面数据主要记录一个页面的用户访问情况，包括访问时间、停留时间、页面路径等信息。
所有页面id如下
home("首页"),
category("分类页"),
discovery("发现页"),
top_n("热门排行"),
favor("收藏页"),
search("搜索页"),
good_list("商品列表页"),
good_detail("商品详情"),
good_spec("商品规格"),
comment("评价"),
comment_done("评价完成"),
comment_list("评价列表"),
cart("购物车"),
trade("下单结算"),
payment("支付页面"),
payment_done("支付完成"),
orders_all("全部订单"),
orders_unpaid("订单待支付"),
orders_undelivered("订单待发货"),
orders_unreceipted("订单待收货"),
orders_wait_comment("订单待评价"),
mine("我的"),
activity("活动"),
login("登录"),
register("注册");
所有页面对象类型如下：
sku_id("商品skuId"),
keyword("搜索关键词"),
sku_ids("多个商品skuId"),
activity_id("活动id"),
coupon_id("购物券id");
所有来源类型如下：
promotion("商品推广"),
recommend("算法推荐商品"),
query("查询结果商品"),
activity("促销活动");
事件数据主要记录应用内一个具体操作行为，包括操作类型、操作对象、操作对象描述等信息。
所有动作类型如下：
favor_add("添加收藏"),
favor_canel("取消收藏"),
cart_add("添加购物车"),
cart_remove("删除购物车"),
cart_add_num("增加购物车商品数量"),
cart_minus_num("减少购物车商品数量"),
trade_add_address("增加收货地址"),
get_coupon("领取优惠券");
注：对于下单、支付等业务数据，可从业务数据库获取。
所有动作目标类型如下：
sku_id("商品"),
coupon_id("购物券");
曝光数据主要记录页面所曝光的内容，包括曝光对象，曝光类型等信息。
所有曝光类型如下：
promotion("商品推广"), recommend("算法推荐商品"), query("查询结果商品"), activity("促销活动");
所有曝光对象类型如下：
sku_id("商品skuId"),
activity_id("活动id");
启动数据记录应用的启动信息。
所有启动入口类型如下：
icon("图标"), notification("通知"), install("安装后启动");
错误数据记录应用使用过程中的错误信息，包括错误编号及错误信息。
我们的日志结构大致可分为两类，一是普通页面埋点日志，二是启动日志。
普通页面日志结构如下，每条日志包含了，当前页面的页面信息，所有事件（动作）、所有曝光信息以及错误信息。除此之外，还包含了一系列公共信息，包括设备信息，地理位置，应用信息等，即下边的common字段。
{
"common": { -- 公共信息
"ar": "230000", -- 地区编码
"ba": "iPhone", -- 手机品牌
"ch": "Appstore", -- 渠道
"md": "iPhone 8", -- 手机型号
"mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq", -- 设备id
"os": "iOS 13.2.9", -- 操作系统
"uid": "485", -- 会员id
"vc": "v2.1.134" -- app版本号
},
"actions": [ --动作(事件)
{
"action_id": "favor_add", --动作id
"item": "3", --目标id
"item_type": "sku_id", --目标类型
"ts": 1585744376605 --动作时间戳
}
]，
"displays": [
{
"displayType": "query", -- 曝光类型
"item": "3", -- 曝光对象id
"item_type": "sku_id", -- 曝光对象类型
"order": 1 --出现顺序
},
{
"displayType": "promotion",
"item": "6",
"item_type": "sku_id",
"order": 2
},
{
"displayType": "promotion",
"item": "9",
"item_type": "sku_id",
"order": 3
},
{
"displayType": "recommend",
"item": "6",
"item_type": "sku_id",
"order": 4
},
{
"displayType": "query ",
"item": "6",
"item_type": "sku_id",
"order": 5
}
],
"page": { --页面信息
"during_time": 7648, -- 持续时间毫秒
"item": "3", -- 目标id
"item_type": "sku_id", -- 目标类型
"last_page_id": "login", -- 上页类型
"page_id": "good_detail", -- 页面ID
"sourceType": "promotion" -- 来源类型
},
"err":{ --错误
"error_code": "1234", --错误码
"msg": "***********" --错误信息
},
"ts": 1585744374423 --跳入时间戳
}
启动日志结构相对简单，主要包含公共信息，启动信息和错误信息。
{
"common": {
"ar": "370000",
"ba": "Honor",
"ch": "wandoujia",
"md": "Honor 20s",
"mid": "eQF5boERMJFOujcp",
"os": "Android 11.0",
"uid": "76",
"vc": "v2.1.134"
},
"start": {
"entry": "icon", --icon手机图标 notice 通知 install 安装后启动
"loading_time": 18803, --启动加载时间
"open_ad_id": 7, --广告页ID
"open_ad_ms": 3449, -- 广告总共播放时间
"open_ad_skip_ms": 1989 -- 用户跳过广告时点
},
"err":{ --错误
"error_code": "1234", --错误码
"msg": "***********" --错误信息
},
"ts": 1585744304000
}
1）记住表与表之间的关系
2）每个表记住2-3个字段
维度表：一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。 例如：用户、商品、日期、地区等。
事实表中的每项数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价等）。“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、金额等），例如，订单事件中的下单金额。
每一个事实表的行包括：具有可加性的数值型的度量值、与维表相连接的外键、通常具有两个和两个以上的外键、外键之间表示维表之间多对多的关系。
1）事务型事实表
以每个事务或事件为单位，例如一个销售订单记录，一笔支付记录等，作为事实表里的一行数据。一旦事务被提交，事实表数据被插入，数据就不再进行更改，其更新方式为增量更新。
2）周期性快照事实表
周期性快照事实表中不会保留所有数据，只保留固定时间间隔的数据，例如每天或者每月的销售额，或每月的账户余额等。
3）累积型快照事实表
累计快照事实表用于跟踪业务事实的变化。例如，数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订单声明周期的进展情况。当这个业务过程进行时，事实表的记录也要不断更新。
实体表，维度表统称维度表，每日全量或者每月（更长时间）全量
事务型事实表：每日增量
周期性事实表：拉链表
1NF：属性不可再分割（例如不能存在5台电脑的属性，坏处：表都没法用）
2NF：不能存在部分函数依赖（例如主键（学号+课名）-->成绩，姓名，但学号--》姓名，所以姓名部分依赖于主键（学号+课名），所以要去除，坏处：数据冗余）
3NF：不能存在传递函数依赖（学号--》宿舍种类--》价钱，坏处：数据冗余和增删异常）
MySQL关系模型：关系模型主要应用于OLTP系统中，为了保证数据的一致性以及避免冗余，所以大部分业务系统的表都是遵循第三范式的。
Hive 维度模型：维度模型主要应用于OLAP系统中，因为关系模型虽然冗余少，
但是在大规模数据，跨表分析统计查询过程中，会造成多表关联，这会大大降低执行效率。
所以HIVE把相关各种表整理成两种：事实表和维度表两种。所有维度表围绕着事实表进行解释。
雪花模型、星型模型和星座模型
（在维度建模的基础上又分为三种模型：星型模型、雪花模型、星座模型。）
星型模型（一级维度表），雪花（多级维度），星座模型（星型模型+多个事实表）
拉链表处理的业务场景：主要处理缓慢变化为的业务场景。（用户表、订单表）
Kylin: T+1
Impala: CDH
Presto: Apache版本框架
基本一个项目建一个库，表格个数为初始的原始数据表格加上统计结果表格的总数。（一般70-100张表格）
用户行为11张；业务数据27张表 =》ods 38 =》dwd=>32张=》dws 6张宽表=>ads=》30张 =》106张
每天0：30开始运行。=》sqoop 40-50分钟：1点20：=》 5-6个小时运行完指标
所有离线数据报表控制在8小时之内
大数据实时处理部分控制在5分钟之内。（分钟级别、秒级别）
如果是实时推荐系统，需要秒级响应
日活增加50%，GMV增加多少。（留转G复活）情人节，促销手纸。
集群资源都留有余地。11.11，6.18，数据量过大，提前动态增加服务器。
高峰期晚上7-8点。Kafka里面20m/s 2万/s 并发峰值在1-2万人
4-6小时 sqoop 0:30执行=》导完数据1:20=》4-6小时 计算任务=》8点前有报表
常用的包括：textFile，rcFile，ORC，Parquet，一般企业里使用ORC或者Parquet，因为是列式存储，且压缩比非常高，所以相比于textFile，查询速度快，占用硬盘空间少
用户行为宽泛，数据量过大。数据倾斜的相关优化手段。（hadoop、hive、spark）
Ranger或Sentry （用户认证kerberos（张三、李四、王五）=>表级别权限（张三、李四）、字段级别权限（李四））
文章来源：尚硅谷大数据培训
