《数仓开发规范与流程指南》
一、开发流程规范
1. 需求阶段
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目标：明确业务需求与数据需求。
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文档：填写《数据仓库需求模板》，包含以下内容：需求名称、背景、业务诉求、数据域划分。指标口径定义（原子指标、复合指标、派生指标）。数据来源与抓手（如日志、数据库表）。
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关键动作：与业务方确认需求边界，避免需求漂移。评估数据可行性（如数据源是否可获取、字段是否完整）。
2. 设计阶段
（1）数据分层设计
根据阿里数仓分层规范，典型分层如下：
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（2）数据模型设计
维度建模：采用星型或雪花模型，明确事实表与维度表关系。
字段设计：金额字段用decimal(28,6)，明确单位（元/分）。字符串字段用string，状态字段用string并定义枚举值（如status: 'active', 'inactive'）。时间字段统一格式为string（如yyyy-MM-dd HH:mm:ss）。
主键与外键：DWD层明细表需定义唯一主键（如order_id）。维度表需定义自然主键（如user_id）和外键关联。
（3）ETL开发与设计
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文档：产出《ETL文档》，包含：字段生成逻辑（如
order_amount = SUM(pay_amount)）。表间关系图（如ODS到DWD的映射）。分区策略（所有表需按时间分区，如dt字段）。
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调度设计：
依赖关系：每个节点产出一张表，下游仅依赖上游产出表。并行优化：优先多并行任务（如多个DWD表可并行开发）。周期设置：T+1离线任务默认每日0点执行。
3. 开发阶段
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编码规范：遵循《阿里数据仓库编码规范》，如：SQL语句缩进4空格，避免使用
SELECT *。变量命名需清晰（如v_order_date）。
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代码评审：重点检查字段逻辑、分区策略、数据类型是否符合规范。避免跨层引用（如DWS直接依赖ODS）。
4. 测试阶段
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数据校验：
自动化校验：编写SQL脚本验证数据量、字段值合理性（如金额非负）。
对比测试：对比新表与旧表数据（如COUNT(*)、SUM(金额)）。
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文档：产出《测试分析方案报告》，记录测试用例与结果。《质量评估报告》需包含数据完整性、一致性、及时性指标。
5. 发布与运维
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发布规范：通过《发布操作文档》记录发布步骤与回滚方案。核心任务需设置监控告警（如延迟超时、失败率）。
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运维管理：
数据生命周期：ODS层保留14天，DWD事实表永久保留。DWS宽表按需保留（如仅保留月初数据）。
性能优化：使用列式存储（如华为云DWS）提升查询效率。对倾斜字段（如user_id）进行Hash分区。
二、核心规范与最佳实践
1. 命名规范
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2. 数据质量规范
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数据清洗：去除脏数据（如
WHERE amount > 0）。缺失值处理：NULL转默认值（如0或''）。
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一致性校验：
主键唯一性：SELECT COUNT(DISTINCT id), COUNT(*) FROM table。外键关联：LEFT JOIN维度表验证缺失记录。
3. 调度与依赖
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依赖设计原则：
禁止反向依赖（如DWM表依赖DWS表）。同一主题域内避免DWM表引用其他主题域表。
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容错机制：
设置任务重试次数（如失败后自动重试3次）。关键任务依赖成功状态，非关键任务可设置完成状态依赖。
4. 安全与权限
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数据加密：敏感字段（如身份证号）使用AES加密存储。参考HIPAA/GDPR要求设计脱敏策略。
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权限管理：采用RBAC模型（基于角色的访问控制）。不同层级表设置不同访问权限（如DWD层仅ETL用户可写）。
三、常见问题与避坑指南
1. 数据冗余问题
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规范：宽表冗余字段需满足：被3个及以上下游使用。不导致数据延迟超过1小时。冗余率不超过60%（如字段
user_name与user_id关联需谨慎）。
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反例：DWS宽表冗余 user_id和user_name，但通过JOIN可获取，造成存储浪费。
2. 数据倾斜与性能优化
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倾斜检测：使用华为云DWS的倾斜检测工具，定位高分区数据量。
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解决方案：对倾斜字段进行Hash分区（如
DISTRIBUTE BY user_id）。拆分大任务为小粒度任务（如按日期分批次处理）。
3. 分层反向依赖
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违规场景：DWD表引用DWS宽表字段。
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解决方案：将DWS字段拆分下沉到DWD层，确保数据流单向。
4. 数据生命周期管理
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策略：ODS层数据保留14天后自动删除。DWD维度表采用“极限存储”（保留最新数据）。业务方需明确表的生命周期，避免数据堆积。
四、工具与技术栈推荐
ETL工具：Informatica、Apache NiFi、BD-OS。
调度系统：Airflow、Oozie、华为云DWS。
Great Expectations（自动化数据校验）。
Apache Atlas（元数据管理与血缘追踪）。
阿里云MaxCompute：适合大规模离线计算。
华为云DWS：支持MPP架构，优化复杂查询。
五、博主留言
数仓开发需遵循“分层解耦、规范先行、质量为本”的原则，通过严格的流程管控与自动化工具减少人工失误。大家可以结合行业大厂方案与根据企业实际业务场景，可进一步完善化规范，确保数据仓库的高效、安全与可扩展性。
