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5. ods->dwd:维表关联方案及维表加工、导入hbase
？面试题：
5. ods->dwd:维表关联方案及维表加工、导入hbase
5.1 维表关联方案
凡是维表是业务库中的表，关联时都可以用这个方案
先用cdc把业务库中的数据同步到hbase中，关联的时候用lookup去关联
5.2 退维后结果去向
退维后的数据落地到DWD层的存储系统Kafka中（提供给后续的流式计算），同时，也可以选择冗余一份明细数据写入doris（最近一周）
5.3 创建维表：基础业务库表数据同步到hbase
临时表以tmp_开头，后面参照DWD、DWS相应的命名规范。
名称的各部分之间以"_"(下划线)连接
DIM层命名规范
DIM层数据主要存储公共的维表和一些配置信息等，因此其命名规范如下：
1.表名命名：dim.<公共类型>_<维描述>
2.公共类型：dim代码类的维表
3.维描述：描述维度对象实体，如日期 、地域等。
举例：资源池表：dim.dim_resource_pool_info_df
这里的flink代码可以用chatgpt prompt生成
5.3.1 cdc 读取mysql数据，生成临时映射表
这是mysql建表语句
CREATE TABLE `ums_member` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`member_level_id` bigint DEFAULT NULL,
`username` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
`password` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`nickname` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
`phone` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机号码',
`status` int DEFAULT NULL COMMENT '帐号启用状态:0->禁用；1->启用',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '注册时间',
`icon` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
`gender` int DEFAULT NULL COMMENT '性别：0->未知；1->男；2->女',
`birthday` date DEFAULT NULL COMMENT '生日',
`city` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '所做城市',
`job` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '职业',
`personalized_signature` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '个性签名',
`source_type` int DEFAULT NULL COMMENT '用户来源',
`integration` int DEFAULT NULL COMMENT '积分',
`growth` int DEFAULT NULL COMMENT '成长值',
`luckey_count` int DEFAULT NULL COMMENT '剩余抽奖次数',
`history_integration` int DEFAULT NULL COMMENT '历史积分数量',
`modify_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_username` (`username`),
UNIQUE KEY `idx_phone` (`phone`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=21 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='会员表';
这是映射表的示例代码：
// 建表，映射业务库mysql中的用户注册信息表
tenv.executeSql(
" create table ums_member_mysql( "+
" id bigint, "+
" member_level_id bigint, "+
" username string, "+
" phone string, "+
" status int, "+
" create_time timestamp(3) , "+
" gender int, "+
" birthday date , "+
" city string, "+
" job string, "+
" source_type int, "+
" integration int, "+
" growth int, "+
" luckey_count int, "+
" history_integration int, "+
" modify_time timestamp(3), "+
" primary key (username) not enforced "+
" ) with ( "+
" 'connector' = 'mysql-cdc', "+
" 'hostname' = 'hadoop01', "+
" 'port' = '3306', "+
" 'username' = 'root', "+
" 'password' = '123456', "+
" 'database-name' = 'realtimedw', "+
" 'table-name' = 'ums_member' "+
" ) "
);
以上是MySQL建表语句映射为Flink的建表SQL语句。
请学习并理解它，接下来我会向你反馈一个新的mysql建表语句，请依据此帮我生成对应的Flink建表SQL语句。~mysql DDL~
请注意：
1. 映射表名设置为在mysql表名的基础上加上在前面加上tmp_,在后面加上_mysql
2. connector，hostname，username,password,database-name和我提供的样例保持一致，table-name为刚刚我提供的mysql表名
3. primary key请帮我设置为username
4. mysql DDL中的comment不需要映射进映射表建表语句中
5. 请帮我生成完整的sql 映射代码，包括tenv.executeSql(）以及双引号格式等5.3.2 将目标表映射到Hbase中，生成临时映射表
这是mysql映射表
tenv.executeSql(
" create table ums_member_mysql( "+
" id bigint, "+
" member_level_id bigint, "+
" username string, "+
" phone string, "+
" status int, "+
" create_time timestamp(3) , "+
" gender int, "+
" birthday date , "+
" city string, "+
" job string, "+
" source_type int, "+
" integration int, "+
" growth int, "+
" luckey_count int, "+
" history_integration int, "+
" modify_time timestamp(3), "+
" primary key (username) not enforced "+
" ) with ( "+
" 'connector' = 'mysql-cdc', "+
" 'hostname' = 'hadoop01', "+
" 'port' = '3306', "+
" 'username' = 'root', "+
" 'password' = '123456', "+
" 'database-name' = 'realtimedw', "+
" 'table-name' = 'ums_member' "+
" ) "
);
// 建表，映射hbase中的用户注册信息维表
tenv.executeSql(
" CREATE TABLE ums_member_hbase ( "+
" username STRING, "+
" f ROW< "+
" id bigint, "+
" member_level_id bigint, "+
" phone string, "+
" status int, "+
" create_time timestamp(3), "+
" gender int, "+
" birthday date, "+
" city string, "+
" job string, "+
" source_type int, "+
" integration int, "+
" growth int, "+
" luckey_count int, "+
" history_integration int, "+
" modify_time timestamp(3)>, "+
" primary key(username) not enforced "+
" ) WITH ( "+
" 'connector' = 'hbase-2.2', "+
" 'table-name' = 'dim_ums_member', "+
" 'zookeeper.quorum' = 'hadoop01:2181' "+
" ) "
);
// 插入sql
tenv.executeSql(
" INSERT INTO ums_member_hbase "+
" SELECT "+
" username, "+
" row(id,member_level_id,phone,status,create_time, "+
" gender,birthday,city,job,source_type,integration, "+
" growth,luckey_count,history_integration,modify_time) as f "+
" FROM ums_member_mysql "
);
以上是MySQL映射表建表语句和Hbase的映射表语句，我们需要将从mysql中读出来的数据映射进Hbase中进行存储
请学习并理解它，接下来我会向你反馈一个新的MySQL映射表建表语句，请依据此帮我生成对应的Hbase的映射表语句,以及inser sql语句。~mysql 映射表建表语句~
请注意：
1. 映射表名设置为在mysql表名的基础上将_mysql替换为_hbase
2. connector，zookeeper.quorum和我提供的样例保持一致，table-name为MySQL映射表建表语句中的table-name前面加上dim_
3. 此外，在这张表中，primary key对应的username为行键，需要单独声明一下，而其余的列将作为f列族中的各个列。
5. 请帮我生成完整的sql 映射代码，包括tenv.executeSql(）以及双引号格式等
6. 其中primary key(usename)行键声明时不要忘记后面加上 not enforced？面试题：
🧀为什么要用lookup join?
因为业务库中的表只会被监听一次，而用户行为则会反复发生，不适合用双流join。如果用双流join的话，就必须把数据放在状态里，但是用户行为数据量很大，系统支撑不了
🧀为什么要把数据同步到hbase?
业务库需要负载公司的业务功能，如果直接去关联业务表的话，会给业务系统的联机库带来巨大的查询压力，这是显然不合适的
🧀为什么要保留一份数据在doris里面？
doris中的数据，主要是我们做好的各类轻度聚合数据，并提供给分析师进行各类灵活实时分析；但是，只要是聚合过的数据，就一定会有信息的丢失；难么就有可能出现分析师的某些需求无法从聚合数据中计算得出，必须要查询明细数据；所以，我们才在此冗余一份明细数据写入doris,来应对这种场景；但是这种场景通常只会查询最近一段时期的数据，所以，我们在此最多保留最近近一个月的明细）
6. 常用术语解释
6.1 事实表
事实表描述业务过程的度量、以可加数据为主题，每一行代表一个可以观察的实体或事件.。例如事实表可以记录每一笔销售交易的具体细节，比如销售金额、销售数量、销售日期、销售地点等。
6.2 维度表
维度表描述事实所处的环境、面向分析，代表针对事实的一种分类。也就是说，维度表就是用来描述事实的，例如，在零售业务中，维度表可以包括产品维度、时间维度、地点维度、客户维度等，用来描述销售交易发生的环境和相关属性。，这些信息组合在一起就是维度表
6.3 维度建模中的三种模型
本项目采用星型模型
星型模型
由一个事实表和一堆维度表组成：维表只和事实表关联，维表之间没有关系；每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成
事实表的主键；以事实表为核心，维表围绕事实表呈星型分布；多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一
定的冗余；例如：在资源池维度表中，存在区域-西南，大区-西南大区的省份西藏，以及区域-西南，大区-西南大区的省份四川两条记录，那么区域-西南和大区-西南大区的信息分别存储了两次，即存在冗余。
雪花模型
一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展；它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 " 层次 " 区域，这些被分解的表
都连接到主维度表而不是事实表；例如将资源池维表又分解为区域，大区，省份等维表。通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改
善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余。
星座模型
一个复杂的应用往往会在数据仓库中存放多个事实表，这时就会出现多个事实表共享某一个或多个维表的情况，这就是事实星座。
？面试题：
🧀星型模型和雪花模型的区别
星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
雪花模型是对星型模型的扩展，一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，就像多个雪花连接在一起。
