HIVE- SCD缓慢变化

SCD缓慢变化维，比如一个用户维表，用户属性会变化，但是不会变化很剧烈，可能一年只会变化一两次，也不会所有用户的属性都会有变化，只有少量的数据发生变化，所以叫缓慢变化维。这种问题就是由于维度的变化所造成的。

解决方式：

• 是否保留历史数据
• 保留多久历史数据
• 历史状态如何与事实表关联

SCD1 保留最新状态

注册日期	用户编号	手机号码
2019-01-01	0001	111111
2019-01-01	0002	222222
2019-01-01	0003	333333
2019-01-01	0004	444444

注册日期	用户编号	手机号码	备注
2019-01-01	0001	111111	111111
2019-01-01	0002	233333	（由22222变成23333）
2019-01-01	0003	333333
2019-01-01	0004	433333	（由44444变成43333）
2019-01-02	0005	555555	（2019-01-02新增）

缺点：没有任何历史状态，历史发生的事情无法追溯，企业中不关心历史状态的数据，可以使用SCD1

SCD2 保留所有历史状态

注册日期	用户编号	手机号码
2019-01-01	0001	111111
2019-01-01	0002	222222
2019-01-01	0003	333333
2019-01-01	0004	444444

注册日期	用户编号	手机号码	t_start_date	t_end_date
2019-01-01	0001	111111	2019-01-01	9999-12-31
2019-01-01	0002	233333	2019-01-01	9999-12-31
2019-01-01	0003	333333	2019-01-01	2019-01-01
2019-01-01	0003	344444	2019-01-02	9999-12-31
2019-01-01	0004	433333	2019-01-01	9999-12-31
2019-01-02	0005	555555	2019-01-01	9999-12-31

出现问题：同一个用户编号的数据出现多次,与事实表关联时，每个订单就会被关联出多条记录，肯定会出错。

解决办法：加上时间限制条件，订单生成时间在用户表有效期内数据才做关联。

SCD3  只保留了最后一次变化记录，综合了SCD1和SCD2

注册日期	用户编号	手机号码
2019-01-01	0001	111111
2019-01-01	0002	222222
2019-01-01	0003	333333
2019-01-01	0004	444444

注册日期	用户编号	手机号码	先前手机号码
2019-01-01	0001	133333	111111
2019-01-01	0002	233333	222222
2019-01-01	0003	333333
2019-01-01	0004	444444

HIVE实现SCD2

如果关注历史状态基本上用SCD2，如果不关注历史状态就用SCD1，SCD3用得比较少。

SCD2

1，代理键：HIVE中如何实现自增ID

2，如何设计有效期时间

代理键的作用：给下表加一个代理ID，对于一个用户来说，如果状态发生3次变化，在这个表里有3条记录，分别有一个不同的ID。用代理键ID解决有效期问题。

除了在维表中有代理ID，在事实表里也会把用户ID用代理ID替换。关联的时候就不会出现数据重复的问题，就不需要根据有效期无能去做统计了。

注册日期	用户编号	手机号码	t_start_date	t_end_date
2019-01-01	0001	111111	2019-01-01	9999-12-31
2019-01-01	0002	233333	2019-01-01	9999-12-31
2019-01-01	0003	333333	2019-01-01	2019-01-01
2019-01-01	0003	344444	2019-01-02	9999-12-31
2019-01-01	0004	433333	2019-01-01	9999-12-31
2019-01-02	0005	555555	2019-01-01	9999-12-31

有效期开始时间设计成一个很小的时间，在业务开始之前的时间；

有效期终止时间设计成一个非常大的值，一个固定的值。

Hive中的自增ID

• 利用row_number()
• org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFRowSequence

利用row_number()

select row_number() over(order by empno), empno from emp;

利用org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFRowSequence

hdfs dfs -mkdir /user/hive/lib
hdfs dfs -put ${HIVE_HOME}/lib/hive-contrib-1.2.1.jar  /user/hive/lib/

添加Hive函数

hive>create temporary function row_sequence as 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFSequence';
hive>select row_sequence(), empno from emp limit 10;

添加Hive永久函数

hive>create function row_sequence as 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFSequence' using jar 'hdfs:///user/hive/lib/hive-contrib-1.2.1.jar';

准备数据

1,张三,US,CA
2,李四,US,CB
3,王五,CA,BB
4,赵六,CA,BC
5,老刘,AA,AA  

创建用户表

-- 可以建成分区表 ,使用文本文件存储格式，因为后面用load加载数据，parquet格式的不支持

drop table if exists ods_user_update;

create table ods_user_update (
    user_id INT,
    name STRING,
    cty STRING,
    st STRING
)
COMMENT '每日用户更新表'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'

建立用户维度表

-- 建立维度表 ,数据不能从外部文件加载，只能从一个hive表加载
create database test;

use test;

drop table if exists dim_user;

CREATE TABLE dim_user (
    surr_user_id bigint,
    user_id INT,
    name STRING,
    cty STRING,
    st STRING,
    version INT,
    ver_start_date DATE,
    ver_end_date DATE)
COMMENT '每日维度表'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS parquet
;

加载初始数据

-- parquet 的表不支持load 数据加载方式

load data local inpath '/root/test/user.txt' overwrite into table ods_user_update;

用户维度表加载初始数据

INSERT  INTO dim_user
SELECT
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ods_user_update.user_id) + t2.sk_max,
    ods_user_update.*,
    1,
    CAST('1900-01-01' AS DATE),
    CAST('2200-01-01' AS DATE)
from ods_user_update CROSS JOIN (SELECT COALESCE(MAX(surr_user_id),0) sk_max FROM dim_user) t2; 

更新维度表的数据

SET hivevar:pre_date = DATE_ADD(CURRENT_DATE(),-1);
SET hivevar:max_date = CAST('2200-01-01' AS DATE);

load data local inpath '/root/test/user_update.txt' overwrite into table ods_user_update;

INSERT OVERWRITE TABLE dim_user
SELECT * FROM
(
SELECT A.surr_user_id,
    A.user_id,A.name,a.cty,a.st,a.version,
    A.ver_start_date,
    CASE
      WHEN B.user_id IS NOT NULL  and A.ver_end_date = ${hivevar:max_date}  then ${hivevar:pre_date}
      ELSE cast(A.ver_end_date as string)
    END AS ver_end_date
FROM dim_user AS A LEFT JOIN ods_user_update AS B
ON A.user_id = B.user_id
UNION
select ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C.user_id) + D.sk_max,
    c.user_id,c.name,c.cty,C.st,
    0,
    ${hivevar:pre_date} AS ver_start_date,
    ${hivevar:max_date} AS ver_end_date
from ods_user_update as C cross join (SELECT COALESCE(MAX(surr_user_id),0) sk_max FROM dim_user)  D
) AS T
;