本文详细介绍了数据质量管理的重要性，提出了数据质量标准，包括数据完整性和一致性，并通过Shell命令和Hive脚本来实现数据质量的监控与管理。在ODS层，针对不同表进行了数据校验脚本的编写和应用，包括增量和全量数据的检查。而在DWD层，文章讲述了数据一致性检验的通用脚本和具体应用，以确保数据源表和目标表的一致性。
第1章数据质量管理
1.1 概述
数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期，只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块，主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。
1.2. 数据质量标准分类
① 数据完整性: 数据不存在大量的缺失值、不缺少某一日期/部门/地点等部分维度的数据，同时在ETL过程当中应保证数据的完整不丢失。验证数据时总数应符合正常规律时间推移，记录数总数的增长符合正常的趋势。
② 数据一致性: 数仓各层的数据，应与上一层保持数据一致，最终经过数据清洗转化（ETL）的宽表/指标能和数据源保持一致。
1.3 数据质量管理解决方案
本文通过Shell命令和Hive脚本的方式，通过验证增量数据的记录数、全表空值记录数、全表记录数是否在合理的范围之内，以及验证数据来源表和目标表一致性，确定当日的数据是否符合健康标准，达到数据质量的监控与管理。
第2章 ODS层数据校验
2.1 数据校验通用脚本
通过shell脚本调用hive，检验当日分区增加的记录数量和全表记录数量是否在合理的范围之内，同时检验关键字段为空的记录的记录数量。
1）创建数据检查脚本文件夹，用于存放数据校验shell脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir -p data_check/sh
[atguigu@ hadoop102 sh]$ pwd
2）在Hive中创建表数据质量校验记录表，记录数据校验的各个指标：
[atguigu@atguigu data_check]$ hive
创建数据库，用于存放数据质量校验的结果数据：
hive (default)> create database datacheck;
创建数据表，用于存放ods层的数据检验结果：
hive (datacheck)> create table datacheck.table_count_add_standard(
data_date string comment '数据时间分区dt',
database_name string comment '库名',
table_name string comment '表名',
table_type string comment '表类型（全量/增量）',
add_count bigint comment '当日增量数据的记录数',
null_count bigint comment '表空值记录数',
total_count bigint comment '全表记录数'
);
hive (datacheck)>quit;
3）在路径/opt/module/data_check/sh下创建数据检验增量表通用shell脚本
[atguigu@hadoop102 sh]$ vim increment_data_check_public.sh
在脚本中编写如下内容：
#!/bin/bash
# 增量数据所在的日期分区
do_date=$1
# 校验数据的表名
table_name=$2
# 需要校验空值的列名，以逗号’,’隔开
null_column=$3
# 初始化SQL查询语句
null_where_sql_str=''
# 将空值检验字符串切成列名数组
array=(${null_column//,/ })
# 遍历数组，拼接空值查询条件
for(( i=0;i<${#array[@]};i++)) do
if [ $i -eq 0 ];then
null_where_sql_str=" where ${array[i]} is null "
else
null_where_sql_str="$null_where_sql_str or ${array[i]} is null "
fi
done;
# 执行当日增量数据记录数量SQL查询语句
add_count_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$table_name where dt='$do_date'"`
# 取出当日增量数据记录数量
add_count=${add_count_query_result:3}
# 执行当日全表数据记录数量SQL查询语句
total_count_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$table_name"`
# 取出当日全量数据记录数量
total_count=${total_count_query_result:3}
# 执行全表空值数据记录数量SQL查询语句
table_null_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$table_name $null_where_sql_str"`
# 取出全表空值数据记录数量
null_count=${table_null_query_result:3}
# 将所有数据检验结果插入到表中
hive -e "insert into datacheck.table_count_add_standard values('$do_date','gmall','$table_name','increment_table',$add_count,$null_count,'$total_count')"
脚本参数注释：
第一个参数：传入时间分区参数( dt )
第二个参数：需要进行数据校验的表名( table_name )
第三个参数：需要判断是否为空值的字段名称用逗号‘ ，’隔开，例如：col1,col2,col3
给脚本/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh赋权限：
[atguigu@hadoop102 sh]$ chmod 777 increment_data_check_public.sh
脚本执行示例：
[atguigu@hadoop102 sh]$
./increment_data_check_public.sh 2020-06-14 ods_activity_rule id,activity_id
4）在路径/opt/module/data_check/sh下创建数据检验全量表通用shell脚本
[atguigu@hadoop102 sh]$ vim total_data_check_public.sh
在脚本中编写如下内容：
#!/bin/bash
# 增量数据所在的日期分区
do_date=$1
# 校验数据的表名
table_name=$2
# 需要校验空值的列名，以逗号’,’隔开
null_column=$3
# 将空值检验字符串切成列名数组
null_where_sql_str=''
# 遍历数组，拼接空值查询条件
array=(${null_column//,/ })
# 遍历数组，拼接空值查询条件
for(( i=0;i<${#array[@]};i++)) do
if [ $i -eq 0 ];then
null_where_sql_str=" where ${array[i]} is null "
else
null_where_sql_str="$null_where_sql_str or ${array[i]} is null "
fi
done;
# 执行当日全表数据记录数量SQL查询语句table_count_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$table_name"`
# 取出当日全量数据记录数量
table_count=${table_count_query_result:3}
# 执行全表空值数据记录数量SQL查询语句
table_null_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$table_name $null_where_sql_str"`
# 取出全表空值数据记录数量
null_count=${table_null_query_result:3}
# 将所有数据检验结果插入到表中
hive -e "insert into datacheck.table_count_add_standard values('$do_date','gmall','$table_name','total_table',null,$null_count,'$table_count')"
脚本参数注释：
第一个参数：传入数据校验日期( dt )
第二个参数：需要进行数据校验的表名( table_name )
第三个参数：需要判断是否为空值的字段名称用逗号’ , ‘隔开，例如：col1,col2,col3
给脚本/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh赋权限：
[atguigu@hadoop102 sh]$ chmod 777 total_data_check_public.sh
[atguigu@hadoop102 sh]$ ./total_data_check_public.sh 2020-06-14 ods_activity_rule id,activity_id
2.2 ODS层各表检验
1. 涉及表
增量检查
（1）订单详情表（ods_order_detail）
（2）用户表（ods_user_info）
（3）支付流水表（ods_payment_info）
（4）订单状态表（ods_order_status_log）
（5）商品评论表（ods_comment_info）
（6）退单表（ods_order_refund_info）
（7）活动订单关联表（ods_activity_order）
全量检查
（1）订单表（ods_order_info）
（2）SKU商品表（ods_sku_info）
（3）商品一级分类表（ods_base_category1）
（4）商品二级分类表（ods_base_category2）
（5）商品三级分类表（ods_base_category3）
（6）品牌表（ods_base_trademark）
（7）SPU商品表（ods_spu_info）
（8）加购表（ods_cart_info）
（9）商品收藏表（ods_favor_info）
（10）优惠券领用表（ods_coupon_use）
（11）优惠券表（ods_coupon_info）
（12）活动表（ods_activity_info）
（13）优惠规则表（ods_activity_rule）
（14）编码字典表（ods_base_dic）
2. ODS层数据检查脚本
1）在路径/opt/module/data_check/sh下创建ODS层数据检查脚本
[atguigu@atguigu sh]$ pwd
/opt/module/data_check/sh
[atguigu@atguigu sh]$ vim ods_data_check.sh
在脚本中编写如下内容：
#!/bin/bash
data_date=$1
# 增量检查
# 订单详情表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_order_detail id,order_id,user_id,sku_id,sku_name,order_price,sku_num,create_time
# 用户表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_user_info id,name,birthday,gender,email,user_level,create_time,operate_time
# 支付流水表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_payment_info id,out_trade_no,order_id,user_id,alipay_trade_no,total_amount,subject,payment_type,payment_time
# 订单状态表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_order_status_log id,order_id,order_status,operate_time
# 商品评论表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_comment_info id,user_id,sku_id,spu_id,order_id,appraise,create_time
# 退单表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_order_refund_info id,user_id,order_id,sku_id,refund_type,refund_num,refund_amount,refund_reason_type,create_time
# 活动订单关联表
/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh $data_date ods_activity_order id,activity_id,order_id,create_time
# 全量检查
# 订单表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_order_info id,final_total_amount,order_status,user_id,out_trade_no,create_time,operate_time,province_id,benefit_reduce_amount,original_total_amount,feight_fee
# SKU商品表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_sku_info id,spu_id,price,sku_name,sku_desc,weight,tm_id,category3_id,create_time
# 商品一级分类表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_base_category1 id,name
# 商品二级分类表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_base_category2 id,name,category1_id
# 商品三级分类表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_base_category3 id,name,category2_id
# 品牌表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_base_trademark tm_id,tm_name
# SPU商品表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_spu_info id,spu_name,category3_id,tm_id
# 加购表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_cart_info id,user_id,sku_id,cart_price,sku_num,sku_name,create_time,operate_time,is_ordered,order_time
# 商品收藏表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_favor_info id,user_id,sku_id,spu_id,is_cancel,create_time,cancel_time
# 优惠券领用表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_coupon_use id,coupon_id,user_id,order_id,coupon_status,get_time,using_time,used_time
# 优惠券表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_coupon_info id,coupon_name,coupon_type,condition_amount,condition_num,activity_id,benefit_amount,benefit_discount,create_time,range_type,spu_id,tm_id,category3_id,limit_num,operate_time,expire_time
# 活动表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_activity_info id,activity_name,activity_type,start_time,end_time,create_time
# 优惠规则表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_activity_rule id,activity_id,condition_amount,condition_num,benefit_amount,benefit_discount,benefit_level
# 编码字典表
/opt/module/data_check/sh/total_data_check_public.sh $data_date ods_base_dic dic_code,dic_name,parent_code,create_time,operate_time
2）给脚本/opt/module/data_check/sh/ods_data_check.sh赋权限：
[atguigu@atguigu sh]$ chmod 777 ods_data_check.sh
第3章 DWD层数据校验
3.1 数据校验通用脚本
1）创建数据表，用于存放dwd层的数据检验结果：
hive (datacheck)> create table datacheck.dwd_table_data_check(
data_date string comment '数据时间分区dt',
database_name string comment '库名',
source_table_name string comment '数据源表表名',
source_column string comment '数据源表字段名',
target_table_name string comment '数据目标表表名',
target_column string comment '数据目标表字段名',
consistent_data_count bigint comment '全表数据一致记录数',
source_table_count bigint comment '数据源表全表记录数',
target_table_count bigint comment '数据目标表全表记录数'
);
hive (datacheck)>quit;
2）在路径/opt/module/data_check/sh下创建dwd层数据一致性检验通用shell脚本
[atguigu@hadoop102 sh]$ vim table_consistent_check_public.sh
在脚本中编写如下内容：
#!/bin/bash
# 增量数据所在的日期分区
do_date=$1
# 校验数据源表的表名
source_table_name=$2
# 检验数据源表的字段（与目标表顺序一致才能对比两个字段）
source_column=$3
# 检验数据目标表的表名
target_table_name=$4
# 检验数据目标表的字段（与源表顺序一致才能对比两个字段）
target_column=$5
# 初始化SQL查询语句
join_on_sql_str=''
# 将检验数据源表的字段切成列名数组
source_column_array=(${source_column//,/ })
# 将检验数据目标表的字段切成列名数组
target_column_array=(${target_column//,/ })
# 遍历数组，拼接表关联条件，输入字段全部关联
for(( i=0;i<${#source_column_array[@]};i++)) do
if [ $i -eq 0 ];then
join_on_sql_str=" on $source_table_name.${source_column_array[i]}=$target_table_name.${target_column_array[i]} "
else
join_on_sql_str="$join_on_sql_str and $source_table_name.${source_column_array[i]}=$target_table_name.${target_column_array[i]} "
fi
done;
echo "-------------ods-dwd 一致性检查-------------"
# 执行数据源表和目标表关联查询SQL语句，查询数据一致的条数
consistent_data_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$source_table_name join gmall.$target_table_name $join_on_sql_str"`
# 取出全表查询数据一致的条数
consistent_data_count=${consistent_data_query_result:3}
echo "---------------ods层记录条数-----------------"
# 执行查询数据源表的记录条数
source_table_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$source_table_name"`
# 取出全表数据源表的记录条数
source_table_count=${source_table_query_result:3}
echo "---------------dwd层记录条数-----------------"
# 执行查询数据目标表的记录条数
target_table_query_result=`hive -e "select count(*) from gmall.$target_table_name"`
# 取出全表数据目标表的记录条数
target_table_count=${target_table_query_result:3}
# 将所有数据检验结果插入到表中
hive -e "insert into datacheck.dwd_table_data_check values('$do_date','gmall','$source_table_name','$source_column','$target_table_name','$target_column','$consistent_data_count','$source_table_count','$target_table_count')"
脚本参数注释：
第1个参数：传入时间分区参数( dt )
第2个参数：需要进行数据校验源表的表名(source_table_name )
第3个参数：需要校验的数据源表字段名称用逗号‘ ，’隔开，例如：col1,col2,col3
第4个参数：需要进行数据校验目标表的表名(target_table_name )
第5个参数：需要校验的数据目标表字段名称用逗号‘ ，’隔开，例如：col1,col2,col3
给脚本/opt/module/data_check/sh/increment_data_check_public.sh赋权限：
[atguigu@hadoop102 sh]$ chmod 777 table_consistent_check_public.sh
脚本执行示例：
[atguigu@hadoop102 sh]$ ./table_consistent_check_public.sh 2020-06-14 ods_base_province name dwd_dim_base_province province_name
3.2 DWD层各表检验
1. 业务数据表数据检验
- 优惠券信息表
数据源表：ods_coupon_info
源表字段：id,coupon_name,coupon_type,condition_amount,condition_num,activity_id,benefit_amount,benefit_discount,create_time,range_type,spu_id,tm_id,category3_id,limit_num,operate_time,expire_time
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