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长周期指标的计算优化方案

更新时间:2017-09-03 15:32:30   分享:   

文章来自云栖社区。

背景

在电子商务公司(如淘宝),对用户的数据分析的角度和思路可谓是应有尽有、层出不穷。所以在电商数据仓库和商业分析场景里,经常需要计算最近N天访客数、最近N天的购买用户数、老客数等等类似的指标。

这些指标有一个共同点:都需要根据用户在电商平台上(或网上店铺)一段时间积累的数据进行计算(这里讨论的前提是数据都存储在MaxCompute上)。

一般情况下,这些指标的计算方式就是从日志明细表中计算就行了,如下代码计算商品的最近30天访客数:

  1. select item_id --商品id
  2. ,count(distinct visitor_id) as ipv_uv_1d_001
  3. from 用户访问商品日志明细表
  4. where ds <= ${bdp.system.bizdate}
  5. and ds >=to_char(dateadd(to_date(${bdp.system.bizdate},'yyyymmdd'),-29,'dd'),'yyyymmdd')
  6. group by item_id;

当每天的日志量很大时,上面代码存在一个严重的问题,需要的Map Instance个数太多,甚至会超过99999个Instance个数的限制,Map Task就没有办法顺利执行,更别说后续的操作了。

为什么Instance个数需要那么多呢?原因:每天的日志数据很大,30天的数据量更是惊人。这时候Select 操作需要大量的Map Instance,结果查过了Instance的上限,代码无法运行

目的

如何计算长周期的指标,又不影响性能?

  • 多天汇总的问题根源是数据量的问题,如果把数据量给降低了,就可以解决这个问题了。

  • 减少数据量最直接的办法是把每天的数据量都给减少,因此需要构建临时表,对1d的数据进行轻度汇总,这样就能去掉很多重复数据,减少数据量。

方案

  1. 构建中间表,每天汇总一次,比如对于上面的例子,构建一个item_id+visitor_id粒度的中间表。

  2. 计算多天的数据,依赖中间表进行汇总。

例子如下:

  • 构建item_id+visitior_id粒度的日汇总表,记作A
  1. insert overwrite table mds_itm_vsr_xx(ds='${bdp.system.bizdate} ')
  2. select item_id,visitor_id,count(1) as pv
  3. from
  4. select item_id,visitor_id
  5. from 用户访问商品日志明细表
  6. where ds =${bdp.system.bizdate}
  7. group by item_id,visitor_id
  8. a;
  • 对A进行30天汇总**
  1. select item_id
  2. ,count(distinct visitor_id) as uv
  3. ,sum(pv) as pv
  4. from mds_itm_vsr_xx
  5. where ds <= '${bdp.system.bizdate} '
  6. and ds >= to_char(dateadd(to_date('${bdp.system.bizdate} ','yyyymmdd'),-29,'dd'),'yyyymmdd')
  7. group by item_id;

影响及思考

上面讲述的方法,对每天的访问日志明细数据进行单天去重,从而减少了数据量,提高了性能。缺点是每次计算多天的数据的时候,都要N个分区的数据。那么能不能有一种方式,不需要读取N个分区的数据,而是把N个分区的数据压缩合并成一个分区的数据,让一个分区的数据包含历史数据的信息。

业务上是有类似场景的,有方式如下:增量累计方式计算长周期指标

例子:求最近1天店铺商品的老买家数,老买家数的算法定义为:过去一段时间有购买的买家(比如过去30天)。

一般情况下,老买家数计算方式:

  1. select item_id --商品id
  2. ,buyer_id as old_buyer_id
  3. from 用户购买商品明细表
  4. where ds < ${bdp.system.bizdate}
  5. and ds >=to_char(dateadd(to_date(${bdp.system.bizdate},'yyyymmdd'),-29,'dd'),'yyyymmdd')
  6. group by item_id
  7. ,buyer_id;

改进思路:

  1. 维护一张店铺商品和买家购买关系的维表记作表A,记录买家和店铺的购买关系,以及第一次购买时间,最近一次购买时间,累计购买件数,累计购买金额等等信息。

  2. 每天使用最近1天的支付明细日志更新表A的相关数据。

  3. 计算老买家时,最需要判断最近一次购买时间是否是30天之内就行了,从而做到最大程度上的数据关系对去重,减少了计算输入数据量。

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