5.完成DWD层数据采集工作

完成 DWD 层数据采集工作一般需要以下几个步骤：

1.明确数据源：即需要采集哪些数据，数据在哪里存储。根据具体的业务需求和数据分析目的，选择合适的数据来源，并确定如何连接和访问该数据源。

2.数据抽取：数据抽取是将原始数据从数据源提取、转换并导入到目标系统的过程。具体可根据数据量大小、数据结构复杂度等因素综合考虑，选择合适的数据抽取方法，如全量抽取、增量抽取、定时任务、事件驱动等方式，以便高效地完成数据采集任务。

3.数据清洗与校验：为了提高数据质量和正确性，需要对采集到的原始数据进行清洗和校验。例如，去除重复数据、处理缺失值、修复错误数据等操作；同时需要对数据进行类型、格式、规范等方面的检查，确保符合业务需求和标准要求。

4.数据存储：数据存储环节包括选择存储介质和建立相应的数据库表结构，以便后续使用。需要根据业务需求和数据分析目的考虑选择哪种存储介质，比如 HDFS、Hive、MySQL 等，然后创建相应的表结构和分区方式。

5.数据同步：由于 DWD 层的数据通常会在后续多个环节中使用，因此需要将采集的数据进行同步，以便其他系统或环节能够实时访问最新的数据状态。可以采用定时调度或者事件驱动等方式，确保数据能够及时更新。

需要注意的是，在完成 DWD 层数据采集工作前，需要先对业务需求、数据分析目的、数据来源、数据质量等因素进行深入分析和评估，以便制定出相应的数据采集方案，确保数据能够满足业务需求和分析要求。

1 创建dwd库

创建 DWD 库一般需要以下步骤：

1. 打开数据库客户端，输入账号密码登录到 Hive 或其他的数据库系统中。

2. 在 Hive 中，可以使用