一百八十六、大数据离线数仓完整流程——步骤五、在Hive的DWS层建动态分区表并动态加载数据

一、目的

经过6个月的奋斗,项目的离线数仓部分终于可以上线了,因此整理一下离线数仓的整个流程,既是大家提供一个案例经验,也是对自己近半年的工作进行一个总结。

二、数仓实施步骤

(五)步骤五、在Hive的DWS层建动态分区表并动态加载数据

1、Hive的DWS层建库建表语句

--如果不存在则创建hurys_dc_dws数据库

create database if not exists hurys_dc_dws;

--使用hurys_dc_dws数据库

use hurys_dc_dws;

--1.1、转向比数据内部表------动态分区------转向流量------5分钟周期 dws_turnratio_volume_5min

create table if not exists dws_turnratio_volume_5min(

device_no string comment '设备编号',

create_time timestamp comment '创建时间',

start_time timestamp comment '开始时间',

name string comment '场景',

direction string comment '雷达朝向',

volume_sum int comment '指定时间段内通过路口的车辆总数',

volume_left int comment '指定时间段内通过路口的左转车辆总数',

volume_straight int comment '指定时间段内通过路口的直行车辆总数',

volume_right int comment '指定时间段内通过路口的右转车辆总数',

volume_turn int comment '指定时间段内通过路口的掉头车辆总数'

)

comment '转向比数据表------动态分区------5分钟周期'

partitioned by (day string) --分区字段不能是表中已经存在的数据,可以将分区字段看作表的伪列。

stored as orc --表存储数据格式为orc

;

2、海豚执行DWS层建表语句工作流

对于刚部署的服务器,由于Hive没有建库建表、而且手动建表效率低,因此通过海豚调度器直接执行建库建表的.sql文件

(1)海豚的资源中心加建库建表的SQL文件
(2)海豚配置DWS层建表语句的工作流(不需要定时,一次就行)

3、海豚配置DWS层每日动态加载数据的工作流(指定分区名)

(1)海豚配置DWS层每日动态加载数据的工作流(需要定时,每日一次)

#! /bin/bash

source /etc/profile

nowdate=`date --date='0 days ago' "+%Y%m%d"`

yesdate=`date -d yesterday +%Y-%m-%d`

hive -e "

use hurys_dc_dws;

set hive.exec.dynamic.partition=true;

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;

set hive.exec.max.dynamic.partitions=1500;

insert overwrite table dws_evaluation_1hour partition(day='$yesdate')

select

dwd_ev.device_no,

lane_no,

cycle,

create_time,

concat(substr(create_time, 1, 14), '00:00') start_time,

dwd_te.name,

dwd_rc.direction,

dwd_rl.lane_direction,

dwd_ev.volume,

queue_len_max,

sample_num,

stop_avg,

delay_avg,

stop_rate,

travel_dist,

travel_time_avg

from hurys_dc_dwd.dwd_evaluation as dwd_ev

right join hurys_dc_dwd.dwd_radar_lane as dwd_rl

on dwd_rl.device_no=dwd_ev.device_no and dwd_rl.lane_num=dwd_ev.lane_no

right join hurys_dc_dwd.dwd_device_team as dwd_dt

on dwd_dt.device_no=dwd_ev.device_no

right join hurys_dc_dwd.dwd_team as dwd_te

on dwd_te.id = dwd_dt.team_id

right join hurys_dc_dwd.dwd_radar_config as dwd_rc

on dwd_rc.device_no=dwd_ev.device_no

where dwd_ev.create_time is not null and day= '$yesdate'

group by dwd_ev.device_no, lane_no, cycle, create_time, dwd_te.name, dwd_rc.direction, dwd_rl.lane_direction, dwd_ev.volume, queue_len_max, sample_num, stop_avg, delay_avg, stop_rate, travel_dist, travel_time_avg

"

(2)工作流定时任务设置(注意与其他工作流的时间间隔)
(3)注意点
3.3.1 动态加载数据的SQL需要指定分区名day='$yesdate',只加载前一天的数据

剩余数仓部分,待续!

相关推荐
IvanCodes6 小时前
十一、Hive JOIN 连接查询
大数据·hive
小飞敲代码8 小时前
【Hadoop 实战】Yarn 模式上传 HDFS 卡顿时 “No Route to Host“ 错误深度解析与解决方案
大数据·linux·运维·服务器·hadoop·分布式·hdfs
你的坚持终将美好,10 小时前
谷歌es插件elasticsearch-head.crx
大数据·elasticsearch·搜索引擎
小白的码BUG之路10 小时前
Elasticsearch-kibana索引操作
大数据·数据库·elasticsearch
QX_hao11 小时前
【Hadoop】--HA高可用搭建--3.2.2
大数据·hadoop·分布式
dianzouyou12345611 小时前
钉钉报销与金蝶付款单系统对接技术揭秘
大数据·数据库·钉钉
Ultipa12 小时前
云计算与大数据进阶 | 26、解锁云架构核心:深度解析可扩展数据库的5大策略与挑战(上)
大数据·数据库·云计算
资讯分享周12 小时前
让机房更可靠,让工程更简单!奥兰德智能微模块又添新军
大数据
IvanCodes13 小时前
十三、Hive 行列转换
大数据·hive·hadoop
线条113 小时前
深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn:架构、配置与实战
大数据·hadoop·架构