增量合并全量

已于 2022-04-02 09:39:09 修改
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分类专栏： hive 文章标签： maven hive hadoop
于 2021-11-18 17:43:50 首次发布
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本文介绍了一种数据同步策略，通过从全量数据中移除增量数据中已存在的记录，并结合增量数据来更新目标表的方法。这种方法确保了数据的一致性和完整性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

insert overwrite table nfyy_tn_20210228_1_union.mr_observations PARTITION(dt='2021-03-01')
(
select obs_updatehospital_dr,obs_consult_dr,obs_ispartogram from nfyy_dhcapp_20210228_1_full.mr_observations a
where 0=(select count(1) from nfyy_dhcapp_20210301_1_incr.mr_observations b where a.obs_rowid=b.obs_rowid)
union all
select obs_updatehospital_dr,obs_consult_dr,obs_ispartogram from nfyy_dhcapp_20210301_1_incr.mr_observations
)

思路：

在全量里面去除增量里关联到的数据 + 增量里的全部数据

sqoop增量数据采集，并与全量数据的合并
kx306_csdn的博客
05-14 1435
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数仓中全量数据和增量数据的合并方案
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03-19 5873
两张表的字段都一样 base：全量表 log：增量表（包括新增和修改的数据） 1. **** select * from base a where 0=(select count(1) from log b where a.id=b.id) union all select * from log 先查出base表有但log表没有的数据,再查出增量log的数据，两份数据合并即可 2.开窗函数 ...
数仓模型-增全量合并
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03-29 2096
ods层数据同步时经常会遇到增全量合并的模型，即T-1天增量表 + T-2全量表 = T-1全量表。可以通过full outer join脚本来完成合并，但是数据量很大时非常消耗资源。本文将为您介绍在做增量数据的增加、更新时如何通过full outer join改写left anti join来实现的最佳实践。 常规合并方法： insert overwrite table tb_test partition(ds='${bizdate}') select case when a.id is not n
增量合并的用法
cuiyefei0265的博客
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本文初步解释了10G的新特性，合并增量的用法环境 windows 2000, oracle101041 RMAN里必须先存在数据文件的IMAGE COPY，F:ORACLEbin>rman target /Recovery...
全量和增量同步合并问题
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08-03 635
如淘宝交易订单表，每天新增、变更的增量数据多达几亿条，历史累计至今的全量数据则有几百亿条，面对如此庞大的数据量，如果每天从业务系统全量同步显然是不可能的 可行的方式是同步当天的增量数据，并与数据仓库中的前一天全量数据合并，获得截至当天的最新全量数据。另外，当业务系统的表有物理删除数据的操作，而数据仓库需要保留所有历史数据时，也可以选择这种方式，在数据仓库中永久保留最新全量数据快照 下面我们以淘宝订单表的具体实例来说明。数据较原有student的表，数据有新增也有修改。现有学生表student_temp。
数据仓库-增量转全量，全量转增量
hsl971105的博客
08-24 3747
增量转全量 ods增量抽取数据，dwd层增量转全量 思路：合并数据 = T-1的增量数据 + T-2的全量数据(排除T-1发生变化的数据) 实现： method1：left join INSERT OVERWRITE TABLE dwd_fyp_user_info_df PARTITION (biz_date='20200824') --T-1的增量数据 SELECT id ,name ,mobile
有关数仓增量和全量同步的一些思考
欲望以提升热忱 毅力以磨平高山
09-26 2648
背景 相信很多公司都是基于Hive做的数仓，从而对外提供数据服务。这里只讨论离线数仓，做数仓必然离不开对大量数据的ETL处理工作。目前的ETL种类繁多，可选择的工具也有很多，比如使用Sqoop, DataX做离线的T+1数据同步, Spark或者Flink做T+0的实时数据同步等。 目前有很多公司业务是T+1的，每天需要同步昨天的业务库（MySQL、mongodb等）的数据到Hive数据仓库中，...
ETL – 全量与增量
01-20
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Java增量与全量的案例,MaxCompute 实现增量数据推送(全量比对增量逻辑)
weixin_42301009的博客
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ODPS 2.0 支持了很多新的集合命令(专有云升级到3版本后陆续支持)，简化了日常工作中求集合操作的繁琐程度。增加的SQL语法包括：UNOIN ALL、UNION DISTINCT并集，INTERSECT ALL、INTERSECTDISTINCT交集，EXCEPT ALL、EXCEPT DISTINCT补集。语法格式如下：select_statement UNION ALL select_st...
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改写datax实现业务层mysql 全量,增量,多表合并同步kudu
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一.中间表 CREATE TABLE `xx_datax_status` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id', `dbname` varchar(64) NOT NULL COMMENT '数据库名', `tbname` varchar(64) NOT NULL COMMENT '表名', `xx_xx_data_create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '业务层表中数据创建
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Linux磁盘快照 开源工具源码 https://github.com/datto/dattobd 编译 将dattobd-master拷贝到对应操作系统，然后在对应系统下进行编译。操作系统在通过ISO安装时，选择最小化安装的同时再选择“DEBUG TOOLS”和“DEVELOPMENT TOOLS”软件包。 编译命令：make && make install 生成如下关键文件： 命令文件：dattobd-master/app/dbdctl，该文件放到系统/usr/local/bin/路径下
推荐：Datto Block Driver - 轻松实现Linux实时快照备份
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DM+大数据全量和增量同步解决方案，百万数据同步只需1秒
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