目錄
- 一、云原生架構設計實戰
- 1.1 計算存儲分離架構搭建
- 1.2 實時離線融合方案
- 二、維度建模深度解析
- 2.1 電信業務建模方法論
- 2.2 典型模型設計示例
- 三、ETL流程優化實踐
- 3.1 增量同步技術選型
- 3.2 數據清洗規范
- 四、核心場景實現方案
- 4.1 用戶流失預警模型
- 五、數據治理實施指南
- 5.1 數據資產目錄建設
- 5.2 安全防護體系
- 習題解析
一、云原生架構設計實戰
1.1 計算存儲分離架構搭建
技術選型建議：
- 存儲層：HDFS 3.0 + Hudi（支持ACID事務）
- 計算層：Doris 1.2 + Flink 1.16
- 資源調度：Kubernetes + Prometheus監控
# 典型集群部署命令
kubectl apply -f doris-cluster.yaml --namespace=telecom-dw
helm install flink-operator flink/flink-kubernetes-operator
1.2 實時離線融合方案
Flink+Doris流批一體架構：
- 數據采集層：Flink CDC捕獲MySQL/Oracle變更
- 流處理層：Flink SQL窗口聚合
- 存儲層：Doris物化視圖自動更新
- 服務層：Presto統一查詢接口
-- 基站流量實時計算示例
CREATE TABLE kafka_source (cell_id BIGINT,traffic DOUBLE,ts TIMESTAMP(3)
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'cell_traffic'
);CREATE TABLE doris_sink (cell_id BIGINT,hour_traffic DOUBLE,PRIMARY KEY(cell_id)
) WITH ('connector' = 'doris','table.identifier' = 'db.traffic_summary'
);INSERT INTO doris_sink
SELECT cell_id,SUM(traffic) OVER (PARTITION BY cell_id ORDER BY ts RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM kafka_source;
二、維度建模深度解析
2.1 電信業務建模方法論
四層建模體系：
- ODS層：原始話單數據（CDR）
- DWD層：用戶維度退化（星型模型）
- DWS層：基站聚合指標（流量、掉線率）
- ADS層：業務寬表（用戶流失預警）
[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-5FnhKnbe-1744851447625)(https://via.placeholder.com/600x200?text=電信數倉分層架構圖)]
2.2 典型模型設計示例
用戶主題域建模：
三、ETL流程優化實踐
3.1 增量同步技術選型
| 場景 | 技術方案 | 性能指標 |
|---|---|---|
| 核心業務系統同步 | Flink CDC + Hudi | 延遲<1秒 |
| 日志文件采集 | Flume + Kafka | 吞吐量10萬條/秒 |
| 外部數據導入 | DataX + OSS | 速度1TB/小時 |
3.2 數據清洗規范
異常數據處理規則：
def data_cleaning(record):# 時間有效性校驗if record['start_time'] > datetime.now():raise InvalidDataError("Future time")# 數值范圍校驗if not (0 <= record['duration'] <= 14400):record['duration'] = None# 關聯性校驗if record['cell_id'] not in valid_cells:record['is_valid'] = Falsereturn record
四、核心場景實現方案
4.1 用戶流失預警模型
特征工程流程：
- 基礎特征：在網時長、ARPU值
- 行為特征：近7天通話次數下降率
- 網絡特征：最近3次掉線率
- 模型訓練：XGBoost + SHAP解釋
-- 特征寬表構建
CREATE TABLE user_churn_features AS
SELECT u.user_id,DATEDIFF(NOW(), u.reg_date) AS tenure,AVG(c.duration) OVER (7d) AS avg_call_duration,COUNT(c.record_id) OVER (30d) AS call_count
FROM user_dim u
LEFT JOIN call_records c ON u.user_id = c.user_id;
五、數據治理實施指南
5.1 數據資產目錄建設
元數據管理架構：
5.2 安全防護體系
加密方案對比：
| 加密類型 | 算法 | 性能損耗 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| 列加密 | AES-256 | 8%-12% | 敏感信息字段 |
| 表加密 | SM4 | 15%-20% | 合規要求場景 |
| 文件加密 | ZStandard | 5%-8% | 冷數據歸檔 |
習題解析
問題1：如何選擇實時數倉的存儲格式？
答：需評估更新頻率（Hudi支持Upsert）、查詢模式（Parquet列式存儲適合分析）、壓縮率（Zstd壓縮比最高）
問題2：維度建模中緩慢變化維如何處理？
答：Type 2（新增版本記錄）+ Type 5（當前視圖與歷史視圖分離）組合方案最適用于電信用戶屬性變更
🎯下期預告：《交通運輸數倉》
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