Hive去重复数据

Hive数据去重
insert overwrite table store  
select t.p_key,t.sort_word from
( select p_key,
sort_word ,
row_number() over(distribute by p_key sort by sort_word) as rn
from store) t
where t.rn=1;

说明:
[list]
[*]p_key为去重所依据的key,sort_word表示多个p_key的排列顺序,这个关键字将决定哪个p_key将留下。
[*]t 为子查询的别名,Hive需要在每个子查询后面加别名
[*]t.rn=1表示重复的数据只保留第一个。
[*]distribute by 关键字指定分发的key,同一个key将分发到同一个reducer
[*]sort by 是单机范围内排序,因此配合distribute by 就可以对某一个关键字排序
[/list]
参考:
[url="http://www.alidata.org/archives/622"]写好Hive 程序的五个提示[/url]
[url="http://blog.youkuaiyun.com/limao314/article/details/14126391"]Hive 典型的中表内数据除重写法[/url]
<think>嗯,用户问的是Hive中主键重复数据过滤的问题。首先,我需要确认Hive本身是否支持主键约束。记得Hive主要是用于大数据处理,基于Hadoop的数据仓库工具,所以它不像传统的关系型数据库那样有主键的机制。Hive的设计更倾向于读模式,而不是写模式,所以数据质量更多依赖于ETL过程或者后续处理。 接下来,用户可能是在处理数据时遇到了重复记录的问题,想要知道如何去除重复数据。这时候需要考虑Hive中常用的去重方法。比如使用DISTINCT关键字,或者GROUP BY结合聚合函数。还有窗口函数row_number(),这在处理分区排序后去重时特别有用,尤其是在有逻辑上的“主键”需要按某些规则保留一条的情况下。 另外,可能需要提到数据写入时的策略,比如使用INSERT OVERWRITE来覆盖原有数据,或者在Hive表设计时使用ORC等文件格式结合事务功能,不过Hive的事务支持有限,需要特定的配置和表类型。 还要考虑用户的实际场景,他们是否有定期的去重任务,这时候可能会用脚本或调度工具定期清理。同时,提醒用户如果数据量很大,这些操作可能会有性能问题,需要优化或者分步骤处理。 最后,是否需要外部工具配合,比如在数据进入Hive之前就用Spark进行清洗,或者在查询时使用视图来过滤重复数据。总结下来,应该分步骤说明不同的方法,让用户根据具体情况选择合适的方式。</think>在Hive中处理主键重复数据的过滤方法主要有以下几种,按执行场景分步骤说明: 一、Hive的特性背景 1. Hive本身不支持主键约束(PK Constraints) 2. 数据去重需通过查询语句实现 3. 重复判定标准需自定义 二、常用过滤方法 1. 基础去重(全表扫描) ```sql -- 创建新表存储去重结果 CREATE TABLE dedup_table AS SELECT DISTINCT * FROM original_table; -- 或覆盖原表 INSERT OVERWRITE TABLE original_table SELECT DISTINCT * FROM original_table; ``` * 优点:简单直接 * 缺点:全表扫描代价高 2. 分组保留(GROUP BY策略) ```sql -- 示例:保留最新记录(假设有ts时间字段) INSERT OVERWRITE TABLE target_table SELECT id, MAX(col1) AS col1, MAX(ts) AS ts FROM source_table GROUP BY id; ``` * 适用场景:有明确保留逻辑的字段 3. 窗口函数(推荐方案) ```sql -- 使用ROW_NUMBER()实现 INSERT OVERWRITE TABLE dedup_table SELECT id, data, ts FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY id ORDER BY ts DESC ) AS rn FROM original_table ) tmp WHERE rn = 1; ``` * 优点:精确控制保留逻辑 * 参数说明: - PARTITION BY:相当于逻辑主键 - ORDER BY:决定保留优先级 三、进阶方案 1. 文件格式优化(预防重复) ```sql -- 使用ORC格式+ACID特性(需Hive 3+) CREATE TABLE optimized_table ( id INT, data STRING ) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ( 'transactional'='true' ); ``` * 需配合UPDATE/DELETE使用 * 注意事务特性对性能的影响 2. 数据写入控制 ```sql -- 使用MERGE语句(Hive 2.2+) MERGE INTO target_table AS T USING source_table AS S ON T.id = S.id WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (S.id, S.data); ``` * 类似SQL的UPSERT操作 * 需要Hive版本支持 四、方案选型建议 1. 小数据量:直接使用DISTINCT或GROUP BY 2. 中大数据量:优先选择窗口函数方案 3. 持续增量数据:建议使用事务表+合并操作 4. 极端大数据量:考虑在Spark等计算引擎预处理 五、注意事项 1. 执行前务必备份数据 2. 验证业务逻辑中的主键定义是否准确 3. 处理NULL值的一致性: ```sql SELECT COALESCE(id, 'N/A') AS id_key, ... ``` 4. 监控执行时间,避免长时间占用资源 实际案例演示: 假设有用户登录日志表user_logs: $$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline user\_id & login\_time & ip \\ \hline 101 & 2023-01-01 09:00 & 192.168.1.1 \\ 101 & 2023-01-01 09:05 & 192.168.1.2 \\ 102 & 2023-01-01 10:00 & 192.168.1.3 \\ \hline \end{array} $$ 保留每个用户最近登录记录: ```sql INSERT OVERWRITE TABLE user_logs_dedup SELECT user_id, login_time, ip FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY user_id ORDER BY login_time DESC ) AS rn FROM user_logs ) t WHERE rn = 1; ``` 执行后结果: $$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline user\_id & login\_time & ip \\ \hline 101 & 2023-01-01 09:05 & 192.168.1.2 \\ 102 & 2023-01-01 10:00 & 192.168.1.3 \\ \hline \end{array} $$ 建议根据实际业务需求选择合适方案,并定期执行数据质量检查。
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