大数据项目中的拉链表(hadoop,hive)

缓慢渐变维

拉链表

拉链表,可实现数据快照,可以将历史和最新数据保存在一起

如何实现:

在原始数据增加两个新字段 起始时间(有效时间:什么时候导入的数据的时间),结束时间(默认的结束时间为9999-99-99)

处理时间是处理昨天的数据 因为是今天处理昨天的时间 有效结束时间应该是昨天

如果有效时间为9999-99-99 说明当前数据为最新数据

数据导入数据仓中拉链表的流程:

首先需要使用where 条件过滤 查询哪些是新数据

接下来需要把新数据的拉链表与之前数仓中的拉链表进行结合

1- 先进行左关联(left join)

数据有变化会显示新数据,没有则显示null 数据没有变化

操作指令: select if(表名.字段 is null,结束时间,现在时间-1) as end_time

from 旧表名 left join 新表名 ;

2- left join 进行 union 操作

union all 进行数据合并

3- insert overweight 新数据覆盖导入旧数据

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,用于对大数据集进行联接、转换和查询。如果你需要跟踪连续登录的用户,可以采用以下设计思路: 1. **用户登录**: 创建一个名为`user_login`的,包含字段如 `user_id` (用户ID), `login_time` (登录时间) 和 `session_start` (会话开始时间,如果用户在同一会话中有多次登录,这个字段将记录第一次登录的时间)。 ```sql CREATE TABLE user_login ( user_id INT, login_time TIMESTAMP, session_start TIMESTAMP, PRIMARY KEY(user_id) ); ``` 2. **会话结束标志**: 如果有明确的会话结束机制,可以在用户最后一次登录时更新`session_end`;如果没有,则可能需要定期运行脚本检查长时间未操作的用户并设置`session_end`。 ```sql UPDATE user_login SET session_end = CURRENT_TIMESTAMP WHERE last_activity < DATE_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL '30 MINUTES') -- 比如设置为30分钟无活动自动结束会话 ``` 3. **关联用户登录信息**: 使用窗口函数 `LEAD()` 或 `LAG()` 来创建一个新的字段,例如`is_consecutive`,判断当前用户的登录是否是在上一次登录后的30分钟内。 ```sql SELECT user_id, login_time, session_start, LAG(login_time) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS prev_login, CASE WHEN LEAD(login_time, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) - login_time <= INTERVAL '30 MINUTE' THEN 1 ELSE 0 END AS is_consecutive FROM user_login; ``` 4. **连接会话列**: 对于每个用户的连续登录,你可以进一步计算他们的会话序列,并生成会话拉链。这可能涉及到多次SQL查询,甚至可能需要编写自定义UDF(用户定义的函数)或Python脚本来处理。 **相关问题--:** 1. Hive如何处理大规模的数据并发访问? 2. 如何在Hive中维护用户会话的生命周期管理? 3. 如何使用Hive优化连续登录用户的查询性能?
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