数仓建模—OneID

今天是我在上海租房的小区被封的第三天，由于我的大意，没有屯吃的，外卖今天完全点不到了，中午的时候我找到了一包快过期的肉松饼，才补充了1000焦耳的能量。但是中午去做核酸的时候，我感觉走路有点不稳，我看到大白的棉签深入我的嘴里，我竟然以为是吃的，差点咬住了，还好我有仅存的一点意识。下午我收到女朋友给我点的外卖——面包（我不知道她是怎么点到的外卖，我很感动），很精致的面包，搁平时我基本不喜欢吃面包，但是已经到了这个份上，我大口吃起来，竟然觉得这是世界上最好吃的食物了。明天早晨5：50的闹钟，去叮咚和美团买菜，看能不能抢几桶泡面吧。愿神保佑，我暗暗下着决心并祈祷着，胸前画着十字。。。

数据仓库系列文章(持续更新)

1. 数仓架构发展史
2. 数仓建模方法论
3. 数仓建模分层理论
4. 数仓建模—宽表的设计
5. 数仓建模—指标体系
6. 数据仓库之拉链表
7. 数仓—数据集成
8. 数仓—数据集市
9. 数仓—商业智能系统
10. 数仓—埋点设计与管理
11. 数仓—ID Mapping
12. 数仓—OneID
13. 数仓—AARRR海盗模型
14. 数仓—总线矩阵
15. 数仓—数据安全
16. 数仓—数据质量
17. 数仓—数仓建模和业务建模

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OneID

前面我们学习了ID Mapping，包括ID Mapping 的背景介绍和业务场景，以及如何使用Spark 实现ID Mapping，这个过程中涉及到了很多东西，当然我们都通过文章的形式介绍给大家了，所以你再学习今天这一节之前，可以先看一下前面的文章

1. Spark实战—GraphX编程指南
2. 数仓建模—ID Mapping

在上一节我们介绍ID Mapping 的时候我们就说过ID Mapping 是为了打通用户各个维度的数据，从而消除数据孤岛、避免数据歧义，从而更好的刻画用户，所以说ID Mapping是手段不是目的，目的是为了打通数据体系，ID Mapping最终的产出就是我们今天的主角OneID，也就是说数据收集过来之后通过ID Mapping 打通，从而产生OneID，这一步之后我们的整个数据体系就将使用OneID作为用户的ID，这样我们整个数据体系就得以打通

OneData

开始之前我们先看一下阿里的OneData 数据体系，从而更好认识一下OneID，前面我们说过ID Mapping 只是手段不是目的，目的是为了打通数据体系，ID Mapping最终的产出就是OneID

其实OneID在我们整个数据服务体系中，也只是起点不是终点或者说是手段，我们最终的目的是为了建设统一的数据资产体系。

没有建设统一的数据资产体系之前，我们的数据体系建设存在下面诸多问题

1. 数据孤岛：各产品、业务的数据相互隔离，难以通过共性ID打通
2. 重复建设：重复的开发、计算、存储，带来高昂的数据成本
3. 数据歧义：指标定义口径不一致，造成计算偏差，应用困难

在阿里巴巴 OneData 体系中，OneID 指统一数据萃取，是一套解决数据孤岛问题的思想和方法。数据孤岛是企业发展到一定阶段后普遍遇到的问题。各个部门、业务、产品，各自定义和存储其数据，使得这些数据间难以关联，变成孤岛一般的存在。

OneID的做法是通过统一的实体识别和连接，打破数据孤岛，实现数据通融。简单来说，用户、设备等业务实体，在对应的业务数据中，会被映射为唯一识别（UID）上，其各个维度的数据通过这个UID进行关联。

各个部门、业务、产品对业务实体的UID的定义和实现不一样，使得数据间无法直接关联，成为了数据孤岛。基于手机号、身份证、邮箱、设备ID等信息，结合业务规则、机器学习、图算法等算法，进行 ID-Mapping，将各种 UID 都映射到统一ID上。通过这个统一ID，便可关联起各个数据孤岛的数据，实现数据通融，以确保业务分析、用户画像等数据应用的准确和全面。

OneModel 统一数据构建和管理

将指标定位细化为：

1. 原子指标
2. 时间周期
3. 修饰词（统计粒度、业务限定, etc）

通过这些定义，设计出各类派生指标 基于数据分层，设计出维度表、明细事实表、汇总事实表，其实我们看到OneModel 其实没有什么新的内容，其实就是我们数仓建模的那一套东西

OneService 统一数据服务

OneService 基于复用而不是复制数据的思想，指得是我们的统一的数据服务，因为我们一直再提倡复用，包括我们数仓的建设，但是我们的数据服务这一块却是空白，所以OneService核心是服务的复用，能力包括：

• 利用主题逻辑表屏蔽复杂物理表的主题式数据服务
• 一般查询+ OLAP 分析+在线服务的统一且多样化数据服务
• 屏蔽多种异构数据源的跨源数据服务

OneID 统一数据萃取

基于统一的实体识别、连接和标签生产，实现数据通融，包括：

• ID自动化识别与连接
• 行为元素和行为规则
• 标签生产

OneID基于超强ID识别技术链接数据，高效生产标签；业务驱动技术价值化，消除数据孤岛，提升数据质量，提升数据价值。

而ID的打通，必须有ID-ID之间的两两映射打通关系，通过ID映射关系表，才能将多种ID之间的关联打通，完全孤立的两种ID是无法打通的。

打通整个ID体系，看似简单，实则计算复杂，计算量非常大。假如某种对象有数亿个个体，每个个体又有数十种不同的ID标识，任意两种ID之间都有可能打通关系，想要完成这类对象的所有个体ID打通需要数亿次计算，一般的机器甚至大数据集群都无法完成。

大数据领域中的ID-Mapping技术就是用机器学习算法类来取代野蛮计算，解决对象数据打通的问题。基于输入的ID关系对，利用机器学习算法做稳定性和收敛性计算，输出关系稳定的ID关系对，并生成一个UID作为唯一识别该对象的标识码。

OneID实现过程中存在的问题

前面我们知道我们的ID Mapping 是通过图计算实现，核心就是连通图，其实实现OneID我们在打通ID 之后，我们就可以为一个个连通图生成一个ID, 因为一个连通图 就代表一个用户，这样我们生成的ID就是用户的OneID，这里的用户指的是自然人，而不是某一个平台上的用户。

OneID 的生成问题

首先我们需要一个ID 生成算法，因为我们需要为大量用户生成ID,我们的ID 要求是唯一的，所以在算法设计的时候就需要考虑到这一点，我们并不推荐使用UUID,原因是UUID了可能会出现重复，而且UUID 没有含义，所以我们不推荐使用UUID,我们这里使用的是MD5 算法，所以我们的MD5 算法的参数是我们的图的标示ID。

OneID 的更新问题

这里的更新问题主要就是我们的数据每天都在更新，也就是说我们的图关系在更新，也就是说我们要不要给这个自然人重新生成OneID ,因为他的图关系可能发生了变化。

其实这里我们不能为该自然人生成新的OneID ，否则我们数仓里的历史数据可能无法关联使用，所以我们的策略就是如果该自然人已经有OneID了，则不需要重新生成，其实这里我们就是判断该图中的所有的顶点是否存在OneID，我们后面在代码中体现着一点。

OneID 的选择问题

这个和上面的更新问题有点像，上面更新问题我们可以保证一个自然人的OneID不发生变化，但是选择问题会导致发生变化，但是这个问题是图计算中无法避免的，我们举个例子，假设我们有用户的两个ID(A_ID,C_ID)，但是这两个ID 在当前是没有办法打通的，所以我们就会为这个两个ID 生成两个OneID,也就是(A_OneID,B_OneID)，所以这个时候我们知道因为ID Mapping 不上，所以我们认为这两个ID 是两个人。

后面我们有了另外一个ID(B_ID),这个ID可以分别和其他的两个ID 打通，也就是B_ID<——>A_ID , B_ID<——>C_ID 这样我们就打通这个三个ID，这个时候我们知道

这个用户存在三个ID,并且这个时候已经存在了两个OneID，所以这个时候我们需要在这两个OneID中选择一个作为用户的OneID，简单粗暴点就可以选择最小的或者是最大的。

我们选择了之后，要将另外一个OneID对应的数据，对应到选择的OneID 下，否则没有被选择的OneID的历史数据就无法追溯了

OneID 代码实现

这个代码相比ID Mapping主要是多了OneID 的生成逻辑和更新逻辑 ，需要注意的是关于顶点集合的构造我们不是直接使用字符串的hashcode ，这是因为hashcode 很容易重复

object OneID  {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("OneID")
      .getOrCreate()

  val sc = spark.sparkContext

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val bizdate=args(0)
    val c = Calendar.getInstance
    val format = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
    c.setTime(format.parse(bizdate))

    c.add(Calendar.DATE, -1)
    val bizlastdate = format.format(c.getTime)

    println(s" 时间参数  ${bizdate}    ${bizlastdate}")
    // dwd_patient_identity_info_df 就是我们用户的各个ID ，也就是我们的数据源
    // 获取字段，这样我们就可以扩展新的ID 字段，但是不用更新代码
    val columns = spark.sql(
      s"""
         |select
         |   *
         |from
         |   lezk_dw.dwd_patient_identity_info_df
         |where
         |   ds='${bizdate}'
         |limit
         |   1
         |""".stripMargin)
      .schema.fields.map(f => f.name).filterNot(e=>e.equals("ds")).toList

    // 获取数据
    val dataFrame = spark.sql(
      s"""
        |select
        |   ${columns.mkString(",")}
        |from
        |   lezk_dw.dwd_patient_identity_info_df
        |where
        |   ds='${bizdate}'
        |""".stripMargin
    )

    // 数据准备
    val data = dataFrame.rdd.map(row => {
      val list = new ListBuffer[String]()
      for (column <- columns) {
        val value = row.getAs[String](column)
        list.append(value)
      }
      list.toList
    })
    import spark.implicits._
    // 顶点集合
    val veritx= data.flatMap(list => {
      for (i <- 0 until columns.length if StringUtil.isNotBlank(list(i)) && (!"null".equals(list(i))))
        yield (new BigInteger(DigestUtils.md5Hex(list(i)),16).longValue, list(i))

    }).distinct

    val veritxDF=veritx.toDF("id_hashcode","id")
    veritxDF.createOrReplaceTempView("veritx")

    // 生成边的集合
    val edges = data.flatMap(list => {
      for (i <- 0 to list.length - 2 if StringUtil.isNotBlank(list(i)) && (!"null".equals(list(i)))
           ; j <- i + 1 to list.length - 1 if StringUtil.isNotBlank(list(j)) && (!"null".equals(list(j))))
      yield Edge(new BigInteger(DigestUtils.md5Hex(list(i)),16).longValue,new BigInteger(DigestUtils.md5Hex(list(j)),16).longValue, "")
    }).distinct

    // 开始使用点集合与边集合进行图计算训练
    val graph = Graph(veritx, edges)
    val connectedGraph=graph.connectedComponents()

    // 连通节点
    val  vertices = connectedGraph.vertices.toDF("id_hashcode","guid_hashcode")
    vertices.createOrReplaceTempView("to_graph")

    // 加载昨日的oneid 数据 (oneid,id,id_hashcode) 
    val ye_oneid = spark.sql(
      s"""
        |select
        |   oneid,id,id_hashcode
        |from
        |   lezk_dw.dwd_patient_oneid_info_df
        |where
        |   ds='${bizlastdate}'
        |""".stripMargin
    )
    ye_oneid.createOrReplaceTempView("ye_oneid")

    // 关联获取 已经存在的 oneid，这里的min 函数就是我们说的oneid 的选择问题
    val exists_oneid=spark.sql(
      """
        |select
        |   a.guid_hashcode,min(b.oneid) as oneid
        |from
        |   to_graph a
        |inner join
        |   ye_oneid b
        |on
        |   a.id_hashcode=b.id_hashcode
        |group by
        |   a.guid_hashcode
        |""".stripMargin
    )
    exists_oneid.createOrReplaceTempView("exists_oneid")
    // 不存在则生成 存在则取已有的 这里nvl 就是oneid  的更新逻辑，存在则获取 不存在则生成
    val today_oneid=spark.sql(
      s"""
        |insert overwrite table dwd_patient_oneid_info_df partition(ds='${bizdate}')
        |select
        |   nvl(b.oneid,md5(cast(a.guid_hashcode as string))) as oneid,c.id,a.id_hashcode,d.id as guid,a.guid_hashcode
        |from
        |   to_graph a
        |left join
        |   exists_oneid b
        |on
        |   a.guid_hashcode=b.guid_hashcode
        |left join
        |   veritx c
        |on
        |   a.id_hashcode=c.id_hashcode
        |left join
        |   veritx d
        |on
        |   a.guid_hashcode=d.id_hashcode
        |""".stripMargin
    )
    sc.stop
  }

}

这个代码中我们使用了SparkSQL,其实你如果更加擅长RDD的API，也可以使用RDD 优化，需要注意的是网上的很多代码中使用了广播变量，将vertices 变量广播了出去，其实这个时候存在一个风险那就是如果你的vertices 变量非常大，你广播的时候存在OOM 的风险，但是如果你使用了SparkSQL的话，Spark 就会根据实际的情况，帮你自动优化。

优化点 增量优化

我们看到我们每次都是全量的图，其实我们可以将我们的OneID 表加载进来，然后将我们的增量数据和已有的图数据进行合并，然后再去生成图

val veritx = ye_veritx.union(to_veritx)
val edges = ye_edges.union(to_edges)

val graph = Graph(veritx, edges)

总结

1. ID Mapping 是OneID 的提前，OneID 是ID Mapping 的结果，所以要想做OneID必须先做ID Mapping;
2. OneID 是为了打通整个数据体系的数据，所以OneID 需要以服务的方式对外提供服务，在数仓里面就是作为基础表使用，对外的话我们就需要提供接口对外提供服务