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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

  • 实施存储治理

    • 小文件合并：hive为每个小文件开启一个map任务，如果存在大量小文件，会占用大量的map初始化时间

      • https://blog.csdn.net/m0_49190756/article/details/145814037?spm=1001.2014.3001.5501

  • 任务计算优化

    • https://blog.csdn.net/m0_49190756/article/details/125042668?spm=1001.2014.3001.5501