hive数仓、数据中台数据核对的方法

大数据增量同步实现方案 目前做的项目使用阿里 DataX 作为不同数据源数据同步的实现工具。数据的批量一次性导入比较简单,对于增量数据需要对不同场景设计不同的方案。 会变的数据增量同步 阅读详情

采用hash函数

with a as(
select 1 as c1
			,null as c2
			,3 as id
	union all
	select 1 as c1
			,0 as c2
			,3 as id
			)
			,
with b as (
select 1 as c1
			,null as c2
	union all
	select 1 as c1
			,0 as c2
			)
select a.c1
		,b.c1
		a.c2
		b.c2
from a
left join b
 on a.id =b.id
 where hash(a.c1+1   --加1的目的是因为hash(0)=hash(null),这两个意义不一样
 					,b.c2+1
 					)
 					<>
 			hash(b.c1+1
 					,b.c2+1)
HIVE数仓数据血缘分析工具-SQL解析 一、数仓经常会碰到的几类问题: 1、两个数据报表进行对比,结果差异很大,需要人工核对分析指标的维度信息,比如从头分析数据指标从哪里来,处理条件是什么,最后才能分析出问题原因。 2、基础数据表因某种原因需要修改字段,需要评估其对数仓的影响,费时费力,然后在做方案。二、问题分析: 数据源长途跋涉,经过大量的处理和组件来传递,呈现在业务用户面前,对数据进行回溯其实很难。元数据回溯在有效决策、策略制定 阅读详情

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