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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-21 14:43 标签： 惠头条找不到任务中心
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Hive实现时间拉链功能
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到如下的业务需求：
1. 表的数据量很大，大几千万或上亿;
2. 表中的部分字段会被update更新操作，如用户的上级领导，产品的描述信息，订单的状态等等;
3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态;
4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有8000万的用户，每天新增和发生变化的有30万左右;
5. 如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费;
6. 时间拉链历史表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储空间。
一. 演示的数据
以及之前的订单表数据：
订单表数据：
订单表数据：
将上面所有的数据全部保存到如下文件中：
/home//hivetestdata/Time_zipper/orders.txt
二. 表结构
源系统中订单表结构：
在数据仓库的ODS层，有一张订单的增量数据表，按天分区，存放每天的增量数据：
在数据仓库的DW层，有一张订单的历史数据拉链表，存放订单的历史状态数据：
三. 全量数据初始化
在数据从源业务系统每天正常抽取和刷新到DW订单历史表之前，
需要做一次全量的初始化，就是从源订单表中指定某一天以前的数据全部抽取到ODW，并刷新到DW。
以上面的数据为例，比如在这天做全量初始化，那么我需要将以及之前的所有的数据都抽取并刷新到DW，步骤如下：
第一步：抽取全量数据到ODS：
第二步：从ODS刷新到DW：
四. 增量抽取历史数据并计算生成时间拉链结果表
从开始，需要每天正常刷新前一天（）的增量数据到历史表，步骤如下：
第一步：通过增量抽取，将的数据抽取到ODS：
第二步：通过DW历史数据(数据日期为(包含以及之前的数据))，和ODS增量数据()，刷新历史表：
先把数据放到一张临时表中：
UNION ALL的两个结果集中，
第一个是用历史表left outer join 日期为 ${yyy-MM-dd} 的增量表，能关联上的，并且dw_end_date & ${yyy-MM-dd}，说明状态有变化，则把原来的dw_end_date置为(${yyy-MM-dd} – 1),
关联不上的，说明状态无变化，dw_end_date无变化。
第二个结果集是直接将增量数据插入历史表，并将dw_end_date设为。
最后把临时表中数据插入历史表：
五. 同上面的步骤一样，增量抽取历史数据并计算生成时间拉链结果表
再看将的增量数据刷新到历史表：
六. 查看上面步骤生成的时间拉链结果表
按照上面的方法刷新完后，生成的时间拉链的历史表数据如下：
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完成 999-12-31
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比如我们查看订单8, 可以发现订单8从-号，状态变化了三次(创建-&支付-&完成)，因此历史表中有三条记录。
数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表
时间拉链表用法
时间拉链【数据仓库】
使用Hive实现时间拉链功能
Spark1.4.0-SparkSQL与Hive整合-支持窗口分析函数
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