最近的问题是,宽表在上线之前,需要在测试环境进行试跑,试跑结束后如何跟线上正式数据进行比对呢?简单记录一下设计方案。

1、小表数据验证

一些字段比较少的表进行数据验证的方案之前出过

Hive 数据模型切换后的数据验证方案_小菜菜1223的博客-CSDN博客

select * from (select contr_no,user_id,unique_id,if_open_cooperatorfrom test.awhere dt='20220908'
) a
join (select contra_no,usr_id,prod_cd,if_open_cooperatorfrom test.bwhere dt='20220908'
) b
on a.contr_no=b.contra_no
where (coalesce(a.if_open_cooperator,'')!=coalesce(b.if_open_cooperator,'')
)
;

2、宽表数据验证

本次宽表数据验证我想得方法是讲两张表的数据进行union,然后group by 一下查看是否有!=1的数据,这样就能检测出数据有无差异。

select usr_id from (
select * from data_mart_tmp.cust_info_five_lgy_test
union
select * from data_mart_tmp.cust_info_five_lgy_test_2
)a
group by usr_id
having count(*)!=1;

本次宽表的痛点是,如果数据中包含了concat_ws组合出来的数据,本来两条数据是正确的,但是concat_ws的字段数据存在了顺序问题,这样怎么解决呢?

思路就是:

一般concat_ws的字段会比较少,我们可以把这几个字段不进行比较或单独比较,那么在一个几百字段的表格中,如何把剩余的字段拿出来比较呢?

还好Hive支持了这种功能

利用正则将不需要的字段过滤出去不取即可了

set hive.support.quoted.identifiers=none;
select usr_id from (
select `(his_coop_of_withdrawal|source_of_valid_contra)?+.+` from dmp.dm_dmp_cust_info where dt='20221010'
union
select `(his_coop_of_withdrawal|source_of_valid_contra)?+.+` from dmp.dm_dmp_cust_info_test where dt='20221010'
) a
group by usr_id
having count(*)!=1;

Hive 两张表数据验证方案、两张大表如何进行数据验证以及剔除部分字段进行数据验证相关推荐

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