【实时数仓】Day03-DWM 层业务：各层的设计和常用信息、访客UV计算、跳出明细计算（CEP技术合并数据识别）、订单宽表（双流合并，事实表与维度数据合并）、支付宽表

一、DWS层与DWM层的设计

1、设计思路

分流到了DWD层，并将数据分别出传入指定的topic

规划需要实时计算的指标，形成主题宽表，作为DWS层

2、需求梳理

 

DWM 层主要服务 DWS，因为部分需求从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量，这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用，
所以部分 DWD层后面会形成一层 DWM

主要的DWM层业务包括：访客UV（独立访客、日活用户）计算、跳出明细计算、订单宽表、支付宽表

二、DWM层-访客UV计算

1、需求分析

UV，全称是 Unique Visitor，即独立访客，对于实时计算中，也可以称为 DAU(Daily Active User)，即每日活跃用户【日活】

识别：是访客打开的第一个页面，一天的范围内去重

2、实现过程

（1）从 Kafka 的 dwd_page_log 主题接收数据，得到JSONObject格式的DataSource

（2）对数据过滤

按照mid分组，记录用户进入时间

重写open初始化状态，重写filter实现过滤【last_page_id 不为空，并且lastVisitDate 是今天】，设置1天的过期时间

过滤后的数据写入dwm_unique_visit

三、DWM 层-跳出明细计算

1、跳出

（1）访问完某页面就退出

关注跳出率可以查看引流过来的访客能否被吸引

（2）识别跳出行为

是用户访问的第一个页面（是否有上一个访问的页面last_page_id ）

一段时间内，用户不再访问其他页面

（3）组合判断存在数据+后续一段时间内不存在的数据

使用Flink 自带的 CEP 技术（适合通过多条数据组合来识别某个事件）

跳出事件的本质：条件事件+超时事件的组合

2、实现

（1）从 Kafka 的 dwd_page_log 主题读取页面日志

（2）通过CEP完成跳出判断

设定时间语义为事件时间，选取ts作为事件事件

按日志数据的mid进行分组，得到每隔mid的数据流<JSONObject, String>

配置CEP表达式：lastPageId == null || lastPageId.length() <= 0;【表示没有后续访问的页面】

根据表达式筛选流CEP.pattern(keyedStream, pattern);

 设置超时时间标识timeoutTag，实现 PatternFlatTimeoutFunction 中的 timeout 方法

超时数据打上标记，flatSelect提取匹配数据，SideOutput侧输出流输出超时数据

getSideOutput(outputTag)与匹配数据做union连接，即selectDS.union(userJumpDetailDS);

四、订单宽表

1、需求分析

围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等

之前进行了拆分，维度表在HBASE中，事实数据进入kafka的DWD层

需要两种关联：事实表之间的流关联，事实表与维度表之间（在流计算中查询数据源）

 2、订单表和订单明细表关联

创建实体类，接收订单和订单明细表数据 

在配置表中进行配置sink表名及字段名

两表关联，实现双流join（基于时间窗口和基于状态缓存，选用后者中的intervalJoin）

orderInfoWithIdKeyedStream.intervalJoin(orderDetailWithOrderIdKeyedStream)

创建合并后的宽表实体类

3、维度表关联

（1）实现内容：在流中查询存储在 HBase 中的数据表

（2）编写Phoneix的工具类和封装查询维度的工具类DimUtil

（3）查询维度数据，运行main方法测试

（4）优化1：旁路缓存模式

加入旁路缓存模式，可以使用堆缓存或者独立缓存服务(redis，memcache)

采用redis管理型更强

封装 RedisUtil，通过连接池获得 Jedis

在 DimUtil 中加入缓存，如果缓存没有再从的 Phoenix 查询

增加失效缓存方法及数据变化时的invoke 方法

（5）优化2：异步查询

默认只能同步方式交互，耗费了大量时间

使用Flink的Async I/O异步交互

封装线程工具类，自定义维度查询接口

使用时选择的两个方法：有序等待和无序等待

分别实现在维度表中关联用户维度、省市维度、SKU维度、SPU维度、商品维度、品类维度

（6）将结果写入kafka sink

五、DWM 层-支付宽表

1、需求分析

支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上

要把支付表的信息与订单宽表关联上，以统计各个商品的支付情况

思路：用流的方式接收订单宽表，然后用双流 join 方式进行合并，用 intervalJoin 来管理流的状态时间，保证当支付到达时订单宽表还保存在状态中。

2、功能实现

创建支付表、订单宽表实体类，并读取对应topic

数据转化为bean，提取时间戳生成WaterMark水位线

按订单id分组，进行双流join

六、总结

1、DWD层和DWM层的任务

DWD层：把一种明细转换为另一种明细，以应对后续的统计

DWM层：把需要多次使用的中间结果保存，避免重复运算（）

2、应当掌握

利用状态（state）进行去重操作-（访客UV计算）

利用CEP对一组数据进行筛选判断（跳出行为计算）

使用 intervalJoin 处理流 join

维度关联处理，并通过缓存和异步查询对性能进行优化