项目总体分析
不同的视频APP可能和不同公司的ADX有股份关系，甚至，有的视频APP做大了，可以用自己的ADX，那从app到ADX的数据可以直接对接，否则就要有合作，然后ADX对接广告投放引擎
广告投放引擎（也就是媒体服务器）对接多个媒体的数据，
（从广告投放引擎，怎么将数据Flume到hdfs，这个不清楚）
这个要记住：面试可能会问
dmp计算的源数据是由交易平台对接了多个媒体的数据，而且是提前对接的数据进行计算的，并把最终聚合标签结果存储到es中，rtb是实时去dmp存储的结果中拿取对应的标签
1、广告主投放过程中，用户群体（受众群体）的一些分析
2、分析DSP投放的过程中的各种具体投放效果或者说是力度，比如广告的曝光程度（不管用户看没看，都相当于广告进行了展示），比如用户的区域统计等
该广告投放项目分析的数据源（指的是标签等数据）：
广告主需要从DSP对接需要的数据进行分析，这些数据是DSP事先生成好的半结构化数据，广告主需要对接DSP提供的接口来获取对应的信息。
渠道和通道：
渠道：一个媒体对应一个渠道
通道：每个媒体不同的模块，每个模块称作通道 （一个渠道可以生成多个通道，比如携程首页点击酒店媒体里面包括国内，国外，还有名宿等）
互金：互联网金融
注意，维表的信息在mysql做了更新操作后，一定要及时更新到hive中
怎么更新，如果更新的频率不是很高，可以手动及时更新，反之，可以设置定时任务
说项目的时候：
我们携程可作为广告主，就是将广告信息推送到其它平台上，比如百度或者搜狗等的DSP上，做一些用户群体（受众群体的分析）和DSP投放过程中具体的投放力度(比如广告曝光率，或用户的区域统计等)；我们也可以作为DSP方（也就是媒体服务器），对接大量广告主，而且我们拥有自己的RTB和DMP，同时我们携程会接收第三方平台信息进行DMP信息标签的扩展。
项目业务流程
日志数据获取的是用户点击行为操作，订单的金额，商品的金额，这些从日志数据无法获取，需要从业务数据进行获取
数据源分析
数据命名规则：数仓层_业务方式 如 ods_release/sda_release
ods/sda层 -> sda/ods_业务（原始数据）
dw层 -> dw_业务 （主题库）
dim层 -> dim_维度 （维表库）
dm层 -> dm_业务（集市库）
middle层 -> mid_业务（中间库）
临时数据 -> temp（临时库）
(3-1) 数据库表命名规则：
原始层表：数仓层_来源类型_业务 如 ods_01_xxx
其他表：数仓层_业务 如 dw_xxx
如果业务名称较长可以简写 如 ods_01_xxx_xx_xx ods_01_xx
01 -> hdfs数据
02 -> mysql数据
03 -> redis数据
04 -> mongodb数据
05 -> tidb数据
ods_release.ods_01_release 投放数据
ods_release.ods_02_user 注册用户表(业务表：存于MYSQL)
dm_release.dm_customer_stat 目标客户统计表
ODS层库表
广告投放原始数据
sid string comment '投放请求id',
release_session string comment '投放会话id',
release_status string comment '参考下面投放流程状态说明',
device_num string comment '设备唯一编码',
device_type string comment '1 android| 2 ios | 9 其他',
sources string comment '渠道',
channels string comment '通道',
exts string comment '扩展信息(参见下面扩展信息描述)',
ct bigint comment '创建时间'
) partitioned by (bdp_day string)
stored as parquet
location '/data/release/ods/release_session/'
