Fast Modeling Language (FML) 使用教程

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Fast Modeling Language (FML) 使用教程

fast-modeling-language阿里云计算平台DataWorks(https://help.aliyun.com/document_detail/276018.html) 团队出品，快速建模语言项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-modeling-language

项目介绍

Fast Modeling Language (FML) 是由阿里云计算平台 DataWorks 团队开发的一种类 SQL 语言，专门为维度建模设计。FML 遵循“Kimball 维度建模技术理论”和“阿里巴巴的 OneData 理论”，旨在提供一种快速建模的解决方案。FML 继承了 SQL 的许多特性，例如在创建模型时研究并参考了标准 DDL 语法及其扩展。通过使用 FML，用户不再需要关心不同大数据引擎的具体规则。

项目快速启动

环境准备

在开始使用 FML 之前，确保您的开发环境已经安装了 Java 和 Maven。

快速启动代码示例

以下是一个简单的 FML 代码示例，展示了如何创建一个维度表：

import com.aliyun.fastmodel.parser.FastModelParser; import com.aliyun.fastmodel.parser.FastModelParserFactory; import com.aliyun.fastmodel.core.tree.statement.table.CreateDimTable; public class HelloFML { // 单例 private static final FastModelParser FAST_MODEL_PARSER = FastModelParserFactory.getInstance().get(); public static void main(String[] args) { String fml = "create dim table t_1 alias 'alias_name' (col bigint alias 'alias_name' comment 'col_comment') comment 'comment'"; CreateDimTable createDimTable = FAST_MODEL_PARSER.parseStatement(fml); // 执行您的操作 } } 

应用案例和最佳实践

应用案例

FML 在阿里巴巴内部被广泛应用于数据仓库的构建和维护。例如，在电商平台的用户行为分析中，FML 帮助快速构建了用户行为维度模型，从而支持了实时分析和决策。

最佳实践

• 标准化建模：遵循 FML 的语法和规则，确保模型的一致性和可维护性。
• 模块化设计：将复杂的模型拆分为多个模块，便于管理和扩展。
• 自动化测试：编写单元测试和集成测试，确保模型的正确性和稳定性。

典型生态项目

FML 作为阿里巴巴 DataWorks 平台的核心组件之一，与多个生态项目紧密集成，包括：

• DataWorks：提供数据集成、开发、运维的一站式数据开发平台。
• MaxCompute：阿里巴巴自主研发的大数据计算服务，支持海量数据存储和处理。
• DMS：数据管理服务，提供数据资产管理和数据安全保护。

通过这些生态项目的支持，FML 能够更好地服务于企业级数据仓库的建设和运维。

fast-modeling-language阿里云计算平台DataWorks(https://help.aliyun.com/document_detail/276018.html) 团队出品，快速建模语言项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-modeling-language