基于阿里云DataWorks的物流履约时效离线分析

基于阿里云DataWorks的物流履约时效离线分析2.

  • 数仓模型构建

    ORC和Parquet区别:
    压缩率与查询性能 压缩率

    ORC通常压缩率更高,文件体积更小,适合存储成本敏感的场景。

    Parquet因支持更灵活的嵌套结构,压缩率略低,但压缩算法选择更多(如Snappy、Gzip)
    查询性能

    ORC在Hive中表现更优,尤其全表扫描和聚合查询,因索引和统计信息更完善

    Parquet在Spark、Presto等框架中性能更佳,且对嵌套数据查询效率更高。
    功能与兼容性 高级功能

    ORC支持ACID事务、行级更新和删除,适合需要事务保障的场景(如Hive 3.0+)

    Parquet不支持事务,但支持动态分区写入和模式演化(Schema Evolution)
    生态兼容性

    Parquet兼容性更广,支持Hadoop、Spark、Presto、Impala等主流引擎

    ORC主要在Hive和Impala中优化较好,其他框架(如低版本Spark)支持有限。

    • 业务需求拆解:根据维度建模理论,拆解业务需求,我主要负责的是履约时效和客户运营这两个场景的开发

    • 设计分层存储策略:ODS层是从业务数据库读取的原始数据,不做处理,dwd层通过多个ods关联和清洗,形成可复用的明细层,dws层按照天维度聚合指标,如物流履约时长,客户进线次数,adm层面向特定主题开发

  • ETL链路开发

    • 构建TB级数据Pipeline

    • 设计任务容错机制:根据任务的优先级和重要程度,设置不同的容错机制,以保障数据产出的及时性,准确性

  • 高性能存储与计算优化

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