助力工业物联网,工业大数据之油站事实指标需求分析【十九】

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 助力工业物联网,工业大数据之油站事实指标需求分析【十九】

01:油站事实指标需求分析

  • 目标掌握DWB层油站事实指标表的需求分析
  • 路径
  • step1:目标需求
  • step2:数据来源
  • 实施
  • 目标需求:基于油站信息及设备数据构建油站主题事实的油站个数、停用个数、新增个数、设备个数等
  • 油站数量:1个油站就是一条数据,这个值默认就为1
  • 已停用油站数量:停用状态,判断油站的状态是什么状态
  • 有效油站数量:使用状态,判断油站的状态是什么状态
  • 当日新增油站:判断之前有没有这个油站
  • 历史记录表:oil_history:记录了当前所有油站的信息
  • id、name
  • 今日新数据:oil_current:记录了今天所有油站的信息
  • id、name
  • left join
oil_current a  left join oil_history b on  a.id = b.id
where b.id is null
  • 当日停用油站:判断当日状态
  • 油站设备数量:得到这个油站的所有设备信息,按照油站id分组统计设备个数
  • 数据来源
  • ciss_base_oilstation:油站信息表
select
   id os_id         --油站id
   , name os_name       --油站名称
   , code os_code       --油站编码
   , province province_id   --油站省份
   , city city_id       --油站城市
   , region county_id     --油站区域
   , status status_id     --油站状态
   , customer_classify cstm_type_id   --客户分类id
   , 1 os_num             --油站数量:默认为1
   , case when status = 2 then 1 else 0 end invalid_os_num    --停用油站数量:1-停用,0-启用
   , case when status = 1 then 1 else 0 end valid_os_num    --有效油站数量:1-有效,0-无效
from ciss_base_oilstation;
  • ciss_base_oilstation_history:油站历史记录表
  • 模拟油站历史记录
create table if not exists one_make_dwd.ciss_base_oilstation_history
stored as orc
as select * from one_make_dwd.ciss_base_oilstation
where dt < '20210102';
  • 查询历史油站信息
--获取当前的油站是否是一个新增油站
select
    oil.id
    , case when oil.id = his.id then 0 else 1 end current_new_os_num
--今日油站数据表
from one_make_dwd.ciss_base_oilstation oil
--历史油站数据表
left outer join one_make_dwd.ciss_base_oilstation_history his
on oil.id = his.id where oil.dt = '20210101';
  • ciss_base_device_detail:油站设备信息表
-- 设备信息表中按照油站id分组聚合设备id:每个油站的设备个数
select
    oil.id, count(dev.id) device_num 
from one_make_dwd.ciss_base_oilstation oil
left join one_make_dwd.ciss_base_device_detail dev on oil.id = dev.oilstation_id
where oil.dt = '20210101'
group by oil.id;
  • 小结
  • 掌握DWB层油站事实指标表的需求分析

02:油站事实指标构建

  • 目标实现DWB层油站事实指标表的构建
  • 实施
  • 建表
-- 创建油站事实表
drop table if exists one_make_dwb.fact_oil_station;
create table if not exists one_make_dwb.fact_oil_station(
    os_id string comment '油站id'
    , os_name string comment '油站名称'
    , os_code string comment '油站编码'
    , province_id string comment '省份id'
    , city_id string comment '城市id'
    , county_id string comment '县id'
    , status_id int comment '状态id'
    , cstm_type_id int comment '客户分类id'
    , os_num int comment '油站数量 默认为1'
    , invalid_os_num int comment '已停用油站数量(状态为已停用为1,否则为0)'
    , valid_os_num int comment '有效油站数量(状态为启用为1,否则为0)'
    , current_new_os_num int comment '当日新增油站(新增油站为1,老油站为0)'
    , current_invalid_os_num int comment '当日停用油站(当天停用的油站数量)'
    , device_num int comment '油站设备数量' 
)
comment "油站事实表"
partitioned by (dt string)
stored as orc
location '/data/dw/dwb/one_make/fact_oil_station';
  • 抽取
insert overwrite table one_make_dwb.fact_oil_station partition(dt = '20210101')
select
   oil.id os_id         --油站id
   , name os_name       --油站名称
   , code os_code       --油站编码
   , province province_id   --油站省份
   , city city_id       --油站城市
   , region county_id     --油站区域
   , status status_id     --油站状态
   , customer_classify cstm_type_id   --客户分类id
   , 1 os_num             --油站数量:默认为1
   , case when status = 2 then 1 else 0 end invalid_os_num    --停用油站数量:1-停用,0-启用
   , case when status = 1 then 1 else 0 end valid_os_num    --有效油站数量:1-有效,0-无效
   , current_new_os_num         --当日新增油站数量,1-新增,0-老油站
   , case when current_invalid_os_num is null then 0 else current_invalid_os_num end current_invalid_os_num --当日停用油站数量
   , device_num             --油站设备数量
   --油站信息表
from one_make_dwd.ciss_base_oilstation oil
     left join (
       --关联历史油站表,判断是否为新增油站
         select 
         oil.id
       , case when oil.id = his.id then 0 else 1 end current_new_os_num 
     from one_make_dwd.ciss_base_oilstation oil
         left outer join one_make_dwd.ciss_base_oilstation_history his 
     on oil.id = his.id where oil.dt = '20210101'
     ) oilnewhis on oil.id = oilnewhis.id
     left join (  
         --关联停用油站数据,统计今日停用油站个数 
         select 
         oil.id, count(oil.id) current_invalid_os_num 
     from one_make_dwd.ciss_base_oilstation oil 
     where oil.dt = '20210101' and oil.status = 2 group by oil.id
     ) invalidos on oil.id = invalidos.id
     left join (
     --关联油站设备信息表,统计油站设备个数
         select 
         oil.id, count(dev.id) device_num from one_make_dwd.ciss_base_oilstation oil
         left join one_make_dwd.ciss_base_device_detail dev on oil.id = dev.oilstation_id
         where oil.dt = '20210101'
         group by oil.id
     ) devinfo on oil.id = devinfo.id;
  • 小结
  • 实现DWB层油站事实指标表的构建


相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
目录
相关文章
|
3月前
|
消息中间件 监控 数据可视化
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle
162 2
|
4月前
|
监控 供应链 安全
物联网卡在工业领域的应用
物联网卡在工业领域的应用极大地推动了行业的智能化、自动化和高效化进程。以下是物联网卡在工业领域中各操作类型中的具体应用作用:
|
8月前
|
数据采集 运维 算法
大数据项目管理:从需求分析到成果交付的全流程指南
【4月更文挑战第9天】本文介绍了大数据项目从需求分析到成果交付的全过程,包括需求收集与梳理、可行性分析、项目规划、数据准备与处理、系统开发与集成,以及成果交付与运维。文中通过实例展示了如何进行数据源接入、数据仓库建设、系统设计、算法开发,同时强调了需求理解、知识转移、系统运维的重要性。此外,还提供了Python和SQL代码片段,以说明具体技术实现。在大数据项目管理中,需结合业务和技术,灵活运用这些方法,确保项目的成功执行和价值实现。
2152 1
|
3月前
|
传感器 监控 供应链
物联网怎么推动工业数字化转型?
物联网(Internet of Things,loT)是指通过信息传感设备,如射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等装置,按约定的协议,将任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
52 0
|
8月前
|
存储 数据挖掘 大数据
大数据数仓建模基础理论【维度表、事实表、数仓分层及示例】
数据仓库建模是组织和设计数据以支持数据分析的过程,包括ER模型和维度建模。ER模型通过实体和关系描述数据结构,遵循三范式减少冗余。维度建模,特别是Kimball方法,用于数据仓库设计,便于分析和报告。事实表存储业务度量,如销售数据,分为累积、快照、事务和周期性快照类型。维度表提供描述性信息,如时间、产品、地点和客户详情。数仓通常分层为ODS(源数据)、DWD(明细数据)、DIM(公共维度)、DWS(数据汇总)和ADS(应用数据),以优化数据管理、质量、查询性能和适应性。
2175 3
|
7月前
|
传感器 机器学习/深度学习 监控
物联网技术在工业自动化中的实时故障诊断与维护
物联网技术在工业自动化中的实时故障诊断与维护
|
8月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
LabVIEW开发工业物联网状态监测
LabVIEW开发工业物联网状态监测
91 2
|
8月前
|
传感器 人工智能 供应链
工业物联网(IIoT)及其在制造业的应用
【5月更文挑战第31天】工业物联网(IIoT)驱动制造业变革,实现设备预测性维护、生产流程优化、供应链智能化及质量控制。Python示例展示数据获取,但面临数据安全、设备兼容性挑战。IIoT将结合AI、大数据,推动制造业创新与转型,助力企业提升竞争力,为制造业可持续发展注入新动力。
165 0
|
8月前
|
NoSQL 物联网 大数据
【补充】助力工业物联网,工业大数据之AirFlow安装
【补充】助力工业物联网,工业大数据之AirFlow安装
99 1
|
8月前
|
Prometheus 数据可视化 Cloud Native
助力工业物联网,工业大数据之服务域:可视化工具Grafana介绍【三十八】
助力工业物联网,工业大数据之服务域:可视化工具Grafana介绍【三十八】
184 1

热门文章

最新文章