Hive on Spark 离线数据仓库中拉链表全流程使用

在基于 Hive on Spark 的离线数据仓库中装载拉链表（SCD，Slowly Changing Dimension）通常是为了解决维度表中的历史变化跟踪问题（主要是 SCD2 类型的拉链表）。

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什么是拉链表？

拉链表用于记录维度表中数据的历史变化，通常结构如下：

• id（主键）
• 字段（维度字段，如姓名、地址等）
• start_date（有效开始时间）
• end_date（有效结束时间）
• is_active（是否当前生效，通常用布尔值或标志位表示）

拉链表的特性：

1. 历史记录不可修改。
2. 每次变化会生成一条新记录。
3. is_active=1 的记录是当前生效的记录。

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拉链表的装载场景

1. 初始装载： 第一次加载全量数据，生成拉链表。
2. 增量装载： 每日新增或更新数据对拉链表进行更新（可能需要处理多个版本记录）。

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在 Hive on Spark 中装载拉链表的思路

1. 数据准备

• 目标拉链表： 假设已有 dim_table_zip（拉链表），存储历史和当前记录。
• 增量数据表： 增量数据通常来源于事实表、Kafka 等流，存储在 dim_table_delta。

2. 拉链表装载的步骤

(1) 创建初始拉链表

对于首次装载，直接从原始维度表全量加载数据，设置初始的 start_date 和 end_date：

INSERT INTO TABLE dim_table_zip
SELECT 
    id,
    name,
    address,
    CURRENT_DATE AS start_date,
    '9999-12-31' AS end_date,
    1 AS is_active
FROM 
    source_dim_table;

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(2) 增量装载

对于每日的增量数据装载，需要以下步骤：

1. 提取增量数据：

   增量表 dim_table_delta 通常包含如下数据：

   • id
   • name
   • address
   • update_date（数据更新时间）

   示例：

   SELECT * FROM dim_table_delta;

2. 关联历史记录：

   将增量数据与当前的拉链表 dim_table_zip 进行关联（按 id 匹配）。

   SELECT
       z.id AS zip_id,
       d.id AS delta_id,
       z.name AS zip_name,
       d.name AS delta_name,
       z.address AS zip_address,
       d.address AS delta_address,
       z.start_date,
       z.end_date,
       z.is_active
   FROM
       dim_table_zip z
   FULL OUTER JOIN
       dim_table_delta d
   ON
       z.id = d.id;

3. 识别变化记录：

   • 比较 dim_table_zip（拉链表）和 dim_table_delta（增量表）数据的变化：
     • 如果增量数据中字段发生变化，需关闭旧记录，并生成新记录。
     • 如果增量数据没有变化，则保持原记录不变。

   示例逻辑：

   SELECT
       z.id AS zip_id,
       d.id AS delta_id,
       CASE
           WHEN z.name != d.name OR z.address != d.address THEN 'changed'
           WHEN d.id IS NULL THEN 'expired'
           ELSE 'unchanged'
       END AS status
   FROM
       dim_table_zip z
   FULL OUTER JOIN
       dim_table_delta d
   ON
       z.id = d.id;

4. 生成新的拉链记录：

   • 关闭旧记录：
     将旧记录的 end_date 设置为 update_date 并标记为 is_active=0。
   • 插入新记录：
     为增量记录插入新的拉链表记录。

   示例：

   -- 更新旧记录的 end_date 和 is_active
   INSERT INTO dim_table_zip
   SELECT
       id,
       name,
       address,
       start_date,
       d.update_date AS end_date,
       0 AS is_active
   FROM
       dim_table_zip z
   JOIN
       dim_table_delta d
   ON
       z.id = d.id
   WHERE
       z.is_active = 1
       AND (z.name != d.name OR z.address != d.address);
   
   -- 插入新的增量记录
   INSERT INTO dim_table_zip
   SELECT
       id,
       name,
       address,
       d.update_date AS start_date,
       '9999-12-31' AS end_date,
       1 AS is_active
   FROM
       dim_table_delta d;

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3. 优化建议

1. 分区设计：

   为拉链表设计按时间分区（如 start_date），提高查询和更新效率。

2. 存储格式：

   使用高效的存储格式（如 ORC 或 Parquet），提升 I/O 性能。

3. 避免全表扫描：

   每次装载增量时，仅更新受影响的记录，减少对拉链表的全表扫描。

4. 宽表更新：

   如果维度表字段很多，最好对字段变化生成哈希值（MD5/SHA）比较，避免逐字段检查。

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基于 Hive on Spark 的完整装载流程示例

下面是完整 SQL 示例：

-- 更新旧记录
INSERT INTO TABLE dim_table_zip
SELECT
    z.id,
    z.name,
    z.address,
    z.start_date,
    d.update_date AS end_date,
    0 AS is_active
FROM
    dim_table_zip z
JOIN
    dim_table_delta d
ON
    z.id = d.id
WHERE
    z.is_active = 1
    AND (z.name != d.name OR z.address != d.address);

-- 插入新的增量记录
INSERT INTO TABLE dim_table_zip
SELECT
    d.id,
    d.name,
    d.address,
    d.update_date AS start_date,
    '9999-12-31' AS end_date,
    1 AS is_active
FROM
    dim_table_delta d;

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总结

在 Hive on Spark 中装载拉链表的关键在于：

1. 增量数据的准确提取。
2. 与历史拉链表的字段比较。
3. 对变化数据进行关闭旧记录、插入新记录的处理。

通过合理设计分区和存储格式，可以显著提高装载性能。