数仓建模—OneID-技术圈

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，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。。。

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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

Spark实战—GraphX编程指南
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

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
重复建设：重复的开发、计算、存储，带来高昂的数据成本
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

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;
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

数仓建模—OneID