当前位置: 首页 > article >正文

二百七十二、Kettle——ClickHouse中增量导入数据重复性统计表数据(1天1次)

一、目的

在数据质量模块,需要对原始数据的重复性进行统计

Hive中原有SQL语句和ClickHouse现有SQL语句很大不同

二、Hive中原有代码

2.1 表结构

--41、八大类基础数据重复性统计表  事件+事件资源不需要重复
create  table  if not exists  hurys_db.dwd_data_duplicate(
    data_type      int        comment '1:转向比,2:统计,3:评价,4:区域,5:过车,6:静态排队,7:动态排队,8:轨迹,9:事件数据,10:事件资源',
    device_no      string     comment '设备编号',
    data_duplicate float      comment '数据重复率'
)
comment '数据重复性统计表'
partitioned by (day string)
stored as orc
;

2.2 SQL代码

insert  overwrite  table  hurys_db.dwd_data_duplicate partition(day)
select
       '6' data_type,
       device_no,
       round(sum(num)/count_num,2)  data_duplicate,
       day
from (select
       device_no,
       create_time,
       lane_no,
       count(1) num,
       count_num,
       day
from (select device_no,
             create_time,
             lane_no,
             count(device_no) over (partition by device_no,day) count_num,
             day
      from hurys_db.ods_queue
      where day = '2024-09-04'
    ) as t1
group by device_no, create_time, lane_no, count_num, day
having count(1) > 1
) as t3
group by device_no, count_num, day;

三、ClickHouse中现有代码

3.1 表结构

--41、八大类基础数据重复性统计表(长期存储)
create  table  if not exists  hurys_jw.dwd_data_duplicate(
    data_type      Int32            comment '1:转向比,2:统计,3:评价,4:区域,5:过车,6:静态排队,7:动态排队,8:轨迹,9:事件数据,10:事件资源',
    device_no      String           comment '设备编号',
    data_duplicate Decimal(10, 2)   comment '数据重复率',
    day            Date             comment '日期'
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY day
PRIMARY KEY day
ORDER BY day
SETTINGS index_granularity = 8192;

3.2 SQL代码

select
       '6' data_type,
       device_no,
       round(sum(num)/count_num,2)  data_duplicate,
       day
from (select
       device_no,
       create_time,
       lane_no,
       count(1) num,
       count_num,
       day
from (select device_no,
             create_time,
             lane_no,
             count(device_no) over (partition by device_no,DATE(create_time)) AS count_num,
             DATE(create_time) day
      from hurys_jw.ods_queue
      where day = '2024-10-22' -- where day > ?
    ) as t1
group by device_no, create_time, lane_no, count_num, day
having count(1) > 1
) as t3
group by device_no, count_num, day;

3.3 Kettle任务

3.3.1 newtime

3.3.2 替换NULL值

3.3.3 clickhouse输入1

select
       '6' data_type,
       device_no,
       round(sum(num)/count_num,2)  data_duplicate,
       cast(day as String) day
from (select
       device_no,
       create_time,
       lane_no,
       count(1) num,
       count_num,
       day
from (select device_no,
             create_time,
             lane_no,
             count(device_no) over (partition by device_no,DATE(create_time)) AS count_num,
             DATE(create_time) day
      from hurys_jw.ods_queue
     where day > ?
    ) as t1
group by device_no, create_time, lane_no, count_num, day
having count(1) > 1
) as t3
group by device_no, count_num, day
;

其他clickhouse输入控件代码类似

3.3.4 字段选择

3.3.5 clickhouse输出

3.3.6 执行任务

3.3.7 海豚调度(1天1次)

ClickHosue的SQL语句与Hive真的好多地方不一样,尤其是函数!


http://www.kler.cn/a/374472.html

相关文章:

  • 界面控件DevExpress WPF中文教程:Data Grid——卡片视图概述
  • 创意设计的起点:十大网页设计模板网站
  • 鸿蒙Harmony-矩形绘制组件Rect使用详解
  • 安全成为大模型的核心;大模型安全的途径:大模型对齐
  • 新需求编码如何注意低级错误代码
  • Go匿名结构体使用场景
  • Python中的PDF处理工具:PyPDF2和ReportLab使用指南
  • 慢sql优化和Explain解析
  • MySQL数据表导入到clickhouse数据库中
  • linux命令行的艺术
  • Spring Boot + Vue:打造高效图书借阅管理平台
  • 第三百零四节 Log4j教程 - Log4j配置
  • 微积分复习笔记 Calculus Volume 1 - 4.3 Maxima and Minima
  • 导出列表数据到Excel并下载
  • echarts 实现3D饼状图 加 label标签显示
  • Xcode 15.4 运行flutter项目,看不到报错信息详情?
  • 【Flask】四、flask连接并操作数据库
  • 深入理解跳出率:如何利用百度统计优化网站用户体验
  • redis的数据过期策略
  • 基于SSM演出道具租赁系统的设计
  • 初窥 HTTP 缓存
  • 完全透彻了解一个asp.net core MVC项目模板1
  • 【DBeaver】连接带kerberos的hive[Apache|HDP]
  • Rust 力扣 - 1456. 定长子串中元音的最大数目
  • 新品上市!让核酸酶质量和残留控制像测定蛋白浓度一样简单
  • C++20 时间转本地时间,时间转字符串以及字符串转时间的方法