大数据开发中说的刷数是做什么？

最新推荐文章于 2025-11-28 22:41:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-28 22:41:02 发布 · 627 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

277 篇文章

订阅专栏

“刷数”和“取数”虽然只有一字之差，但在大数据开发中代表着完全不同的概念和工作性质。

如果说“取数”是从数据仓库里“读取”数据，那么“刷数”就是向数据仓库里“写入”或“更新”数据，通常特指重新计算和填充历史数据。

刷数，也常被称为 “数据回溯” 或 “数据重跑”，指的是通过重新执行数据处理程序（ETL/ELT任务），对过去某个时间范围的历史数据进行重新计算和生成的过程。

刷数通常不是计划内的常规任务，而是在特定情况下才需要执行的“补救”或“调整”措施。主要场景如下：

数据逻辑变更（最常见）
- 业务逻辑变化：比如，公司对“活跃用户”的定义从“7天内登录过一次”改为“7天内完成过某个特定行为”。为了统一口径，需要将过去一年的数据都按照新定义重新计算一遍。
- 指标计算逻辑修正：发现某个核心指标（如GMV、留存率）的计算代码有bug，修复bug后，需要把历史数据刷成正确的。
数据源本身被修正
- 上游业务数据库（如MySQL）因为某种原因对部分历史数据进行了订正。
- 数据采集（埋点）方案有误，修复后重新上报了历史数据。这时下游的数据仓库就需要根据新的数据源重新处理。
新数据模型上线
- 数据团队新建了一个数据仓库表或者一个数据中间层（如DWD/DWS层），这张表需要从业务开始的第一天初始化所有历史数据。
任务失败后的补刷
- 由于系统故障、资源不足等原因，某个常规的每日ETL任务失败了几天。在问题修复后，需要手动触发任务，把缺失的那几天的数据刷出来。

1. 如何刷数？

刷数本质上就是重新执行ETL任务，但需要指定一个历史时间范围（start_date 和 end_date），而不是像日常任务那样只处理前一天的数据。

2. 刷数面临的巨大挑战

刷数听起来简单，但在大数据环境下却是一个非常高成本、高风险的操作：

资源消耗巨大：日常任务可能只处理几十GB的数据，而刷一年的数据可能需要处理TB甚至PB级的数据。这会大量消耗集群的CPU、内存和IO资源，可能影响其他正常任务的运行。
耗时漫长：一个需要回溯一年的刷数任务，可能连续运行几天几夜。
依赖关系复杂：大数据开发中任务像链条一样环环相扣（任务D依赖于任务C，任务C又依赖于任务B…）。刷一张底层表的数据，可能会导致上游成百上千张表的數據都需要依次重刷，形成“连锁反应”。
数据一致性风险：在刷数过程中，如果处理不当，可能会出现“部分数据是新逻辑，部分数据是旧逻辑”的中间状态，导致数据混乱，给业务查询带来极大困扰。

背景：发现“订单事实表”中有一个字段 is_first_order（是否首单）的计算逻辑有误，需要修复。

识别问题：业务方报告数据异常，数据分析师定位到是底层表的计算逻辑错误。
修复代码：大数据开发工程师修改生成该表的ETL任务代码（可能是Spark SQL或Hive SQL）。
评估影响：
- 需要刷多久的数据？（比如：从2023年1月1日到今天）
- 有哪些下游表依赖这张表？（比如：日销售汇总报表、用户首单分析表等）
- 需要多少计算资源？预计运行多久？
协调资源与时间：为了避免影响白天业务的正常使用，通常会申请在业务低峰期（如深夜）进行刷数操作。
执行刷数：
- 在调度工具中，找到对应的ETL任务。
- 设置参数：start_date=20230101, end_date=20241027。
- 手动触发任务执行，并密切监控任务运行状态和集群资源。
验证结果：任务完成后，通知数据分析师或测试人员验证刷数后的数据是否正确。
通知下游：告知所有下游用户（如报表、业务系统）数据已更新，可能涉及的数据口径发生了变化。