行业背景

• 行业现状： 

  • 广告仍然是互联网公司的主要变现手段，2019年，中国广告市场总体规模达到8674.28亿元，较2018年增长了8.54%，据统计全球互联网市值前十的公司广告收入占比高达40%，可见其重要性。AI、大数据、智能投放等创新技术的普及应用，不仅创生了一批独角兽营销平台，而且大幅拉低了广告投放门槛，拓宽了广告市场空间。

• 大数据在其行业中的作用：

  • 大数据技术的应用在改变我们生活及工作的同时，为我们寻找数据背后的客观规律提供了一种有效途径。对潜在消费群体进行深入分析，并进行定制营销基础上的现代广告营销，对数据的规模及精准度有着极高的要求，而大数据的出现无疑为其落地提供了强有力的支撑。

业务场景

类似媒体，新闻类等APP，上面有各种广告位提供给广告主。广告主投放广告，用户点击广告将实时的产生操作日志数据，对这些日志数据进行实时分析，通过每个广告位上不同广告的投放地区、广告ID、设备唯一编码等信息，可以统计点击次数、投放次数等指标，可用于制定更高效的广告投放策略，降低投放成本，提高广告收益。

技术架构

架构解析：
数据采集：该场景中，APP、Web、Server等服务上会产生大量的广告投放、用户广告点击等操作日志数据，这些日志数据被实时采集至日志服务系统（SLS），作为Flink的数据源。
实时数仓架构：该场景中，整个实时数仓构建，全部通过 Flink完成。Flink读取SLS中的原始日志数据，经过数据清洗、数据处理等操作写出到DataHub，Flink进一步读取DataHub的数据进行实时统计分析，最终输出对应的指标结果到RDS，供业务系统使用。

业务指标

• 实时数据中间层，对原始日志进行实时数据清洗

  • 获取投放主题及维度打宽
  • 获取点击主题及维度打宽

• 统计投放指标

  • 某个广告在某个省的当天投放量
  • 某个广告在某个市的当天投放量
  • 某个广告在某个投放终端的当天投放量

• 统计点击指标

  • 某个广告在某个省的当天点击量
  • 某个广告在某个市的当天点击量
  • 某个广告在某个投放终端的当天点击量
• 热门广告排行榜    

业务代码

场景一：对原始日志进行实时数据清洗

投放主题

根据业务主题分成投放主题和点击主题，当release_status=1时为投放主题。

输入表

create table ods_release( `sid` varchar, --投放请求ID exts varchar, --扩展信息 device_type varchar, --1 android| 2 ios | 9 其他 release_status varchar, --投放状态 1 or 2 device_num varchar, --设备唯一编码 release_session varchar, --投放会话ID `date` date --创建时间 ) with ( type ='sls', ... );

输出表

create table dw_release_exposure( release_session varchar, -- comment '投放会话id' release_status varchar, -- comment '投放状态' device_num varchar, -- comment '设备唯一编码' device_type varchar, -- comment '1 android| 2 ios | 9 其他' area_code varchar, -- comment '地区' aid varchar, -- comment '广告id' ct date -- comment '创建时间' )with( type='datahub', ... );

业务代码

insert into dw_release_exposure select release_session, release_status, device_num, device_type, json_value(exts,'$.area_code'), json_value(exts,'$.aid'), `date` as ct from ods_release where release_status='1' ;

投放主题关联维度表

投放主题与地区维度表、设备维度表进行聚合，得出宽表

输入表

create table dw_release_exposure( release_session varchar, -- comment '投放会话id' release_status varchar, -- comment '投放状态' device_num varchar, -- comment '设备唯一编码' device_type varchar, -- comment '1 android| 2 ios | 9 其他' area_code varchar, -- comment '地区' aid varchar, -- comment '广告id' ct date -- comment '创建时间' )with( type='datahub', ... ); --dim维度表 --（地区，省市，唯一地区编码,编码和city_id是一一对应的） create table dim_province( area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, region_id bigint, region_name varchar, PRIMARY KEY (area_code), PERIOD FOR SYSTEM_TIME--定义维表的变化周期。 )with( type= 'rds', ... ); --(用户设备维度表） create table dim_device( device_type varchar comment '1 android| 2 ios | 9 其他', device_name varchar comment '设备名字', PRIMARY KEY (device_type), PERIOD FOR SYSTEM_TIME--定义维表的变化周期。 )with( type= 'rds', ... );

输出表

create table dm_release_exposure( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

业务代码

insert into dm_release_exposure select a.aid, count(a.aid) aid_count, c.device_name, a.area_code, b.province_id, b.province_name, b.city_id, b.city_name, a.ct from dw_release_exposure a join dim_province FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() as b on a.area_code=b.area_code join dim_device FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() as c on a.device_type=c.device_type group by a.aid, a.area_code, a.ct ;

点击主题

根据业务主题分成投放主题和点击主题，当release_status=2时为点击主题。

输入表

create table ods_release( `sid` varchar, --投放请求ID exts varchar, --扩展信息 device_type varchar, --1 android| 2 ios | 9 其他 release_status varchar, --投放状态 1 or 2 device_num varchar, --设备唯一编码 release_session varchar, --投放会话ID `date` date --创建时间 ) with ( type ='sls', ... );

输出表

create table dw_release_click( release_session varchar, -- comment '投放会话id' release_status varchar, -- comment '投放状态' device_num varchar, -- comment '设备唯一编码' device_type varchar, -- comment '1 android| 2 ios | 9 其他' `user_id` varchar, -- comment '用户id' area_code varchar, -- comment '地区' aid varchar, -- comment '广告id' ct date -- comment '创建时间' )with( type='datahub', ... );

业务代码

insert into dw_release_click select release_session, release_status, device_num, device_type, json_value(exts,'$.user_id') as `user_id`, json_value(exts,'$.area_code') as area_code, json_value(exts,'$.aid') as aid, `date` as ct from ods_release where release_status='2' ; 

点击主题关联维度表

点击主题与地区维度表进行聚合，得出宽表

输入表

create table dw_release_click( release_session varchar, -- comment '投放会话id' release_status varchar, -- comment '投放状态' device_num varchar, -- comment '设备唯一编码' device_type varchar, -- comment '1 android| 2 ios | 9 其他' area_code varchar, -- comment '地区' aid varchar, -- comment '广告id' user_id varchar, -- comment '用户id' ct date -- comment '创建时间' )with( type='datahub', ... ); --dim维度表 --（地区，省市，唯一地区编码,编码和city_id是一一对应的） create table dim_province( area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, region_id bigint, region_name varchar, PRIMARY KEY (area_code), PERIOD FOR SYSTEM_TIME--定义维表的变化周期。 )with( type= 'rds', ... ); --(用户设备维度表） create table dim_device( device_type varchar comment '1 android| 2 ios | 9 其他', device_name varchar comment '设备名字', PRIMARY KEY (device_type), PERIOD FOR SYSTEM_TIME--定义维表的变化周期。 )with( type= 'rds', ... );

输出表

create table dm_release_click( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

业务代码

insert into dm_release_click select a.aid, count(a.aid) aid_count, c.device_name, a.area_code, b.province_id, b.province_name, b.city_id, b.city_name, a.ct from dw_release_click a join dim_province FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() as b on a.area_code=b.area_code join dim_device FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() as c on a.device_type=c.device_type group by a.aid, a.area_code, a.ct ;

场景二：统计投放指标

某个广告在某个省的当天投放量

以aid和province_name分组，统计某个广告在某个省的当天投放量

输入表

create table dm_release_exposure( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

--某个广告在某个省的当天投放量 CREATE TABLE ads_release_exposure_pro ( aid VARCHAR, aid_count BIGINT, province_name VARCHAR, ct DATE, primary key(aid,province_name,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

insert into ads_release_exposure_pro select aid, sum(aid_count) as aid_count, province_name, ct from dm_release_exposure group by aid, province_name, ct ;

某个广告在某个市的当天投放量

以aid和city_name分组，统计某个广告在某个市的当天投放量

输入表

create table dm_release_exposure( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

CREATE TABLE ads_release_exposure_city ( aid VARCHAR, aid_count BIGINT, city_name VARCHAR, ct DATE, primary key(aid,city_name,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

insert into ads_release_exposure_city select aid, sum(aid_count) as aid_count, city_name, ct from dm_release_exposure group by aid, city_name, ct ;

某个广告在某个投放终端的当天投放量

以aid和device_name分组，统计某个广告在某个用户客户端上的当天投放量

输入表

create table dm_release_exposure( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

CREATE TABLE ads_release_exposure_device ( aid VARCHAR, aid_count BIGINT, device_name VARCHAR, ct DATE, primary key(aid,device_name,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

insert into ads_release_exposure_device select aid, sum(aid_count), device_name, ct from dm_release_exposure group by aid, device_name, ct ;

场景三：统计点击指标

某个广告在某个省的当天点击量

以ct和aid、provice_name分组，统计某个广告在某个省的当天点击量

输入表

create table dm_release_click( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

CREATE TABLE ads_release_click_pro ( aid VARCHAR, aid_count BIGINT, province_name VARCHAR, ct DATE, primary key(aid,province_name,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

insert into ads_release_click_pro select aid, count(aid) as aid_count, province_name, ct from dm_release_click group by aid, province_name, ct ;

某个广告在某个市的当天点击量

以ct和aid、city_name分组，统计某个广告在某个市的当天点击量

输入表

create table dm_release_click( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

CREATE TABLE ads_release_click_city ( aid VARCHAR, aid_count BIGINT, city_name VARCHAR, ct DATE, primary key(aid,city_name,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

insert into ads_release_click_city select aid, count(aid) as aid_count, city_name, ct from dm_release_click group by aid, city_name, ct ;

某个广告在某个投放终端的当天投放量

以aid和device_name分组，统计某个广告在某个用户客户端上的当天投放量

输入表

create table dm_release_click( aid varchar, aid_count bigint, device_name varchar, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

CREATE TABLE ads_release_click_device ( aid VARCHAR, aid_count BIGINT, device_name VARCHAR, ct DATE, primary key(aid,device_name,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

insert into ads_release_click_device select aid, sum(aid_count), device_name, ct from dm_release_exposure group by aid, device_name, ct ;

场景四：热门广告排行榜

以ct和aid分组，计算当天每个广告的总点击量，对广告ID进行topn排序，得到点击次数最多的三个广告作为最热门广告。根据按天维度的时间字段（ct）和广告ID（aid）分组，计算每天每个广告的总点击量，根据广告ID对点击量进行topn排序，统计得到每天点击次数最多的三个广告，用于数据大屏中的热门广告排行榜。

输入表

create table dm_release_click( aid varchar, aid_count bigint, area_code varchar, province_id bigint, province_name varchar, city_id bigint, city_name varchar, ct date )with( type='datahub', ... );

输出表

CREATE TABLE ads_release_click_dtclick ( Ranking BIGINT, aid VARCHAR, ct DATE, aid_count BIGINT, primary key(aid,ct) ) WITH ( type= 'rds', ... );

业务代码

INSERT INTO ads_release_click_dtclick SELECT Ranking, aid, ct, aid_count FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY `ct` ORDER BY aid_count desc) AS Ranking FROM ( SELECT `ct` AS `ct`, COUNT(aid) AS aid_count, aid FROM dm_release_click GROUP BY `ct`,aid )a ) WHERE Ranking <= 3 

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