二百八十、ClickHouse——用Kettle对DWD层补全的清洗数据进行记录

一、目的

在对DWD层清洗数据进行补全后,需要生成相应的补全记录,作为数据的标记

二、实施步骤

2.1 建表

复制代码
create  table  if not exists  hurys_jw.dwd_data_correction_record(
    data_type      Int32      comment '数据类型 1:转向比,2:统计,3:评价,4:区域,6:静态排队,7:动态排队',
    device_no      String     comment '设备编号',
    id             String     comment '唯一ID',
    create_time    DateTime   comment '创建时间',
    record_type    Int32      comment '记录类型 0:补全,1:修复',
    day            Date       comment '日期'
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY day
PRIMARY KEY (day,id)
ORDER BY (day,id)
SETTINGS index_granularity = 8192;

2.2 SQL语句

复制代码
--1.2统计数据补全记录
select
       '2' data_type,
       t2.device_no,
       t2.id,
       t2.create_time,
       '0' record_type,
       cast(t2.day as String) day
from hurys_jw.dwd_statistics as t2
left join hurys_jw.ods_statistics as t3
on t3.device_no=t2.device_no and t3.create_time=t2.create_time and t3.lane_no=t2.lane_no
       and t3.section_no = t2.section_no and t3.coil_no=t2.coil_no
where t2.day='2024-12-16'  and  length(t3.device_no)=0
;

注意红色部分,由于DWD清洗表的device_no没有设置允许非空,因此不能使用 t3.device_no is null 作为条件

2.3 Kettle任务

2.3.1 newtime

2.3.2 替换NULL值

2.3.3 clickhouse输入

2.3.4 字段选择

2.3.5 clickhouse输出

2.3.6 Kettle任务运行

搞定!

相关推荐
代码匠心1 天前
从零开始学Flink:Flink SQL四大Join解析
大数据·flink·flink sql·大数据处理
武子康2 天前
大数据-242 离线数仓 - DataX 实战:MySQL 全量/增量导入 HDFS + Hive 分区(离线数仓 ODS
大数据·后端·apache hive
SelectDB3 天前
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
大数据·agent·mcp
武子康3 天前
大数据-241 离线数仓 - 实战:电商核心交易数据模型与 MySQL 源表设计(订单/商品/品类/店铺/支付)
大数据·后端·mysql
IvanCodes3 天前
一、消息队列理论基础与Kafka架构价值解析
大数据·后端·kafka
武子康4 天前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台5 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康5 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台6 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
得物技术6 天前
深入剖析Spark UI界面:参数与界面详解|得物技术
大数据·后端·spark