数据仓库管理大量数据（数据治理四）
数据仓库管理大量数据（数据治理四）EDS 层质量校验分为对 DWD 层数据质量进行校验，对 DWS 层数据质量进行校验两个方面。对 DWD 层数据质量校验关注点在于是否与 ODS 层对应的数据来源表数据记录数是否一致、导入到 DWD 层的数据有效比例等，针对不同的 DWD 层的数据表也可以根据具体业务来决定质量检验的内容。#!/bin/bash # 数据检查执行的日期 current_dt=$1 # 校验数据的库名 db_name=$2 # 校验数据的表名 table_name=$3 # 表增量导入/全量导入 1-增量 2-全量 is_increment=$4 # 需要校验为空的列名，以逗号隔开 check_col=$5 # 切割列，获取数组 array=(${check_col// / }) #where sql where_sql="" #动态拼接SQL where 条件
数据仓库数据质量管理下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务：“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS 层，EDS 层（DWD 层、DWS 层）、DM 层几个方面，每层数据校验的内容不一样，我们可以通过自己编写通用 shell Hive 脚本或者使用质量监控工具 Griffin 来进行数据质量监控。
一、“商户营收统计”业务1、商户营收统计数据分层信息
以上业务涉及到的数仓所有表：
数据仓库分层设计：
源业务系统：
ycak - user_location - 用户上报经纬度信息表
ycak - user_machine_consume_detail - 机器消费订单明细表
ODS:
user_location -- TO_YCAK_USR_LOC_D :用户位置记录日增量表 【增量导入】
user_machine_consume_detail -- TO_YCAK_CNSM_D :机器消费订单明细增量表 【增量导入】
machine_baseinfo -- TO_YCAK_MAC_D :机器基本信息日全量表 【全量导入】
machine_local_info -- TO_YCAK_MAC_LOC_D :机器位置信息日全量表 【全量导入】
machine_admin_map -- TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D :机器客户映射关系资料日全量表 【全量导入】
machine_store_map -- TO_YCBK_MAC_STORE_MAP_D :机器门店映射关系日全量表 【全量导入】
machine_store_info -- TO_YCBK_STORE_D :门店信息日全量表 【全量导入】
province_info -- TO_YCBK_PRVC_D :机器省份日全量表 【全量导入】
city_info -- TO_YCBK_CITY_D :机器城市日全量表 【全量导入】
area_info -- TO_YCBK_AREA_D :机器区县日全量表 【全量导入】
user_alipay_baseinfo -- TO_YCAK_USR_ALI_D :支付宝用户全量表 【全量导入】
user_wechat_baseinfo -- TO_YCAK_USR_D :微信用户全量表 【全量导入】
user_qq_baseinfo -- TO_YCAK_USR_QQ_D :QQ用户日全量表 【全量导入】
user_app_baseinfo -- TO_YCAK_USR_APP_D :APP用户信息日全量表 【全量导入】
user_login_info -- TO_YCAK_USR_LOGIN_D :用户登录数据表日增量 【增量导入】
EDS:
TW_MAC_LOC_D - 机器位置信息日统计表
TW_CNSM_BRIEF_D - 消费退款订单流水日增量表
TW_MAC_BASEINFO_D - 机器基础信息日全量表 【第二个业务】
TW_USR_BASEINFO_D - 活跃用户基础信息日增量表 【第三个业务】
TW_MAC_STAT_D - 机器日营收情况统计表
DM:
TM_USR_MRCHNT_STAT_D - 商户日营收统计表【mysql中也有对应的表
ODS层：
TO_YCAK_USR_LOC_D :用户位置记录日增量表 【增量导入】
TO_YCAK_CNSM_D :机器消费订单明细增量表 【增量导入】
TO_YCAK_MAC_D :机器基本信息日全量表 【全量导入】
TO_YCAK_MAC_LOC_D :机器位置信息日全量表 【全量导入】
TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D :机器客户映射关系资料日全量表 【全量导入】
TO_YCBK_MAC_STORE_MAP_D :机器门店映射关系日全量表 【全量导入】
TO_YCBK_STORE_D :门店信息日全量表 【全量导入】
TO_YCBK_PRVC_D :机器省份日全量表 【全量导入】
TO_YCBK_CITY_D :机器城市日全量表 【全量导入】
TO_YCBK_AREA_D :机器区县日全量表 【全量导入】
TO_YCAK_USR_ALI_D :支付宝用户全量表 【全量导入】
TO_YCAK_USR_D :微信用户全量表 【全量导入】
TO_YCAK_USR_QQ_D :QQ用户日全量表 【全量导入】
TO_YCAK_USR_APP_D :APP用户信息日全量表 【全量导入】
TO_YCAK_USR_LOGIN_D :用户登录数据表日增量 【增量导入】
EDS层：
TW_MAC_LOC_D - 机器位置信息日统计表
TW_CNSM_BRIEF_D - 消费退款订单流水日增量表
TW_MAC_BASEINFO_D - 机器基础信息日全量表 【第二个业务】
TW_USR_BASEINFO_D - 活跃用户基础信息日增量表 【第三个业务】
TW_MAC_STAT_D - 机器日营收情况统计表
DM层：
TM_USR_MRCHNT_STAT_D - 商户日营收统计表2、清空之前业务执行的数据
#删除Mysql中ycak与ycbk库即可
#删除所有Hive表脚本
drop table TO_YCAK_MAC_D;
drop table TO_YCAK_MAC_LOC_D;
drop table TO_YCBK_AREA_D;
drop table TO_YCBK_CITY_D;
drop table TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D;
drop table TO_YCBK_MAC_STORE_MAP_D;
drop table TO_YCBK_PRVC_D;
drop table TO_YCBK_STORE_D;
drop table TW_MAC_BASEINFO_D;
drop table TO_YCAK_USR_D;
drop table TO_YCAK_USR_ALI_D;
drop table TO_YCAK_USR_QQ_D;
drop table TO_YCAK_USR_APP_D;
drop table TO_YCAK_USR_LOGIN_D;
drop table TW_USR_BASEINFO_D;
drop table TO_YCAK_USR_LOC_D;
drop table TW_MAC_LOC_D;
drop table TO_YCAK_CNSM_D;
drop table TW_CNSM_BRIEF_D;
drop table TW_MAC_STAT_D;
drop table TM_USR_MRCHNT_STAT_D;
drop table TM_MAC_REGION_STAT_D;
#执行以下命令，清空hdfs 目录即可
hdfs dfs -rm -r /user/Hive/warehouse/data/3、重新创建 Hive 各层数据表：
#执行如下脚本，直接创建，所有Hive中需要的表
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_MAC_D`(
`MID` int
`SRL_ID` string
`HARD_ID` string
`SONG_WHSE_VER` string
`EXEC_VER` string
`UI_VER` string
`IS_ONLINE` string
`STS` int
`CUR_LOGIN_TM` string
`PAY_SW` string
`LANG` int
`SONG_WHSE_TYPE` int
`SCR_TYPE` int)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCAK_MAC_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_MAC_LOC_D`(
`MID` int
`PRVC_ID` int
`CTY_ID` int
`PRVC` string
`CTY` string
`MAP_CLSS` string
`LON` string
`LAT` string
`ADDR` string
`ADDR_FMT` string
`REV_TM` string
`SALE_TM` string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCAK_MAC_LOC_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D`(
`MID` int
`MAC_NM` string
`PKG_NUM` int
`PKG_NM` string
`INV_RATE` double
`AGE_RATE` double
`COM_RATE` double
`PAR_RATE` double
`DEPOSIT` double
`SCENE_PRVC_ID` string
`SCENE_CTY_ID` string
`SCENE_AREA_ID` string
`SCENE_ADDR` string
`PRDCT_TYPE` string
`SERIAL_NUM` string
`HAD_MPAY_FUNC` int
`IS_ACTV` int
`ACTV_TM` string
`ORDER_TM` string
`GROUND_NM` string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCBK_MAC_STORE_MAP_D`(
`STORE_ID` int
`MID` int
`PRDCT_TYPE` int
`ADMINID` int
`CREAT_TM` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCBK_MAC_STORE_MAP_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCBK_STORE_D`(
`ID` int
`STORE_NM` string
`TAG_ID` string
`TAG_NM` string
`SUB_TAG_ID` string
`SUB_TAG_NM` string
`PRVC_ID` string
`CTY_ID` string
`AREA_ID` string
`ADDR` string
`GROUND_NM` string
`BUS_TM` string
`CLOS_TM` string
`SUB_SCENE_CATGY_ID` string
`SUB_SCENE_CATGY_NM` string
`SUB_SCENE_ID` string
`SUB_SCENE_NM` string
`BRND_ID` string
`BRND_NM` string
`SUB_BRND_ID` string
`SUB_BRND_NM` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCBK_STORE_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCBK_PRVC_D`(
`PRVC_ID` int
`PRVC` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCBK_PRVC_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCBK_CITY_D`(
`PRVC_ID` int
`CTY_ID` int
`CTY` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCBK_CITY_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCBK_AREA_D`(
`CTY_ID` int
`AREA_ID` int
`AREA` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TO_YCBK_AREA_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TW_MAC_BASEINFO_D`(
`MID` int
`MAC_NM` string
`SONG_WHSE_VER` string
`EXEC_VER` string
`UI_VER` string
`HARD_ID` string
`SALE_TM` string
`REV_TM` string
`OPER_NM` string
`PRVC` string
`CTY` string
`AREA` string
`ADDR` string
`STORE_NM` string
`SCENCE_CATGY` string
`SUB_SCENCE_CATGY` string
`SCENE` string
`SUB_SCENE` string
`BRND` string
`SUB_BRND` string
`PRDCT_NM` string
`PRDCT_TYP` int
`BUS_MODE` string
`INV_RATE` double
`AGE_RATE` double
`COM_RATE` double
`PAR_RATE` double
`IS_ACTV` int
`ACTV_TM` string
`PAY_SW` int
`PRTN_NM` string
`CUR_LOGIN_TM` string
)
PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TW_MAC_BASEINFO_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_USR_D`(
`UID` int
`REG_MID` int
`GDR` string
`BIRTHDAY` string
`MSISDN` string
`LOC_ID` int
`LOG_MDE` int
`REG_TM` string
`USR_EXP` string
`SCORE` int
`LEVEL` int
`WX_ID` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_USR_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_USR_ALI_D`(
`UID` int
`REG_MID` int
`GDR` string
`BIRTHDAY` string
`MSISDN` string
`LOC_ID` int
`LOG_MDE` int
`REG_TM` string
`USR_EXP` string
`SCORE` int
`LEVEL` int
`USR_TYPE` string
`IS_CERT` string
`IS_STDNT` string
`ALY_ID` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_USR_ALI_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_USR_QQ_D`(
`UID` int
`REG_MID` int
`GDR` string
`BIRTHDAY` string
`MSISDN` string
`LOC_ID` int
`LOG_MDE` int
`REG_TM` string
`USR_EXP` string
`SCORE` int
`LEVEL` int
`QQID` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_USR_QQ_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_USR_APP_D`(
`UID` int
`REG_MID` int
`GDR` string
`BIRTHDAY` string
`MSISDN` string
`LOC_ID` int
`REG_TM` string
`USR_EXP` string
`LEVEL` int
`APP_ID` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_USR_APP_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_USR_LOGIN_D`(
`ID` int
`UID` int
`MID` int
`LOGIN_TM` string
`LOGOUT_TM` string
`MODE_TYPE` int
)
PARTITIONED BY (`data_dt` string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_USR_LOGIN_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TW_USR_BASEINFO_D`(
`UID` int
`REG_MID` int
`REG_CHNL` string
`REF_UID` string
`GDR` string
`BIRTHDAY` string
`MSISDN` string
`LOC_ID` int
`LOG_MDE` string
`REG_DT` string
`REG_TM` string
`USR_EXP` string
`SCORE` int
`LEVEL` int
`USR_TYPE` string
`IS_CERT` string
`IS_STDNT` string
)
PARTITIONED BY (`data_dt` string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TW_USR_BASEINFO_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_USR_LOC_D`(
`ID` int
`UID` int
`LAT` string
`LNG` string
`DATETIME` string
`MID` string
)
PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_USR_LOC_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TW_MAC_LOC_D`(
`MID` int
`X` string
`Y` string
`CNT` int
`ADDER` string
`PRVC` string
`CTY` string
`CTY_CD` string
`DISTRICT` string
`AD_CD` string
`TOWN_SHIP` string
`TOWN_CD` string
`NB_NM` string
`NB_TP` string
`BD_NM` string
`BD_TP` string
`STREET` string
`STREET_NB` string
`STREET_LOC` string
`STREET_DRCTION` string
`STREET_DSTANCE` string
`BUS_INFO` string
)
PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TW_MAC_LOC_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TO_YCAK_CNSM_D`(
`ID` int
`MID` int
`PRDCD_TYPE` int
`PAY_TYPE` int
`PKG_ID` int
`PKG_NM` string
`AMT` int
`CNSM_ID` string
`ORDR_ID` string
`TRD_ID` string
`ACT_TM` string
`UID` int
`NICK_NM` string
`ACTV_ID` int
`ACTV_NM` string
`CPN_TYPE` int
`CPN_TYPE_NM` string
`PKG_PRC` int
`PKG_DSCNT` int
`ORDR_TYPE` int
`BILL_DT` int
)
PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TO_YCAK_CNSM_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TW_CNSM_BRIEF_D`(
`ID` int
`TRD_ID` string
`UID` string
`MID` int
`PRDCD_TYPE` int
`PAY_TYPE` int
`ACT_TM` string
`PKG_ID` int
`COIN_PRC` int
`COIN_CNT` int
`UPDATE_TM` string
`ORDR_ID` string
`ACTV_NM` string
`PKG_PRC` int
`PKG_DSCNT` int
`CPN_TYPE` int
`ABN_TYP` int
)
PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TW_CNSM_BRIEF_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TW_MAC_STAT_D`(
`MID` int
`MAC_NM` string
`PRDCT_TYPE` string
`STORE_NM` int
`BUS_MODE` string
`PAY_SW` string
`SCENCE_CATGY` string
`SUB_SCENCE_CATGY` string
`SCENE` string
`SUB_SCENE` string
`BRND` string
`SUB_BRND` string
`PRVC` string
`CTY` string
`AREA` string
`AGE_ID` string
`INV_RATE` string
`AGE_RATE` string
`COM_RATE` string
`PAR_RATE` string
`PKG_ID` string
`PAY_TYPE` string
`CNSM_USR_CNT` string
`REF_USR_CNT` string
`NEW_USR_CNT` string
`REV_ORDR_CNT` string
`REF_ORDR_CNT` string
`TOT_REV` string
`TOT_REF` string
)
PARTITIONED BY (data_dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/machine/TW_MAC_STAT_D';
CREATE EXTERNAL TABLE `TM_USR_MRCHNT_STAT_D`(
`ADMIN_ID` string
`PAY_TYPE` int
`REV_ORDR_CNT` int
`REF_ORDR_CNT` int
`TOT_REV` double
`TOT_REF` double
`TOT_INV_REV` DECIMAL(10 2)
`TOT_AGE_REV` DECIMAL(10 2)
`TOT_COM_REV` DECIMAL(10 2)
`TOT_PAR_REV` DECIMAL(10 2)
)
PARTITIONED BY (DATA_DT string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/data/user/TM_USR_MRCHNT_STAT_D';4、向 MySQL 中导入对应库的数据
向 MySQL 中导入 ycak 与 ycbk 两个库数据。
5、准备 ODS 层导入数据脚本：#在安装SQOOP的node3节点/root/test下，上传导入数据脚本
ods_mysqltohive_to_ycak_cnsm_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_mac_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_mac_loc_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_usr_ali_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_usr_app_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_usr_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_usr_loc_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_usr_login_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycak_usr_qq_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycbk_area_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycbk_city_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycbk_mac_admin_map_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycbk_mac_store_map_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycbk_prvc_d.sh
ods_mysqltohive_to_ycbk_store_d.sh6、将项目代码打包上传
将项目代码中本地执行改成集群执行，打包上传到 node4 节点/root/test 下
7、准备执行的任务脚本#在node5节点/root/test下上传执行任务脚本
produce1.sh
produce2.sh
produce3.sh
produce4.sh
produce5.sh
produce6.sh8、启动 Azkaban
#启动Azkaban-Executor
/software/azkaban/azkaban-exec-server/bin/start-exec.sh
#激活Azkaban Executor
http://node5:12321/executor?action=activate
#启动Azkaban-Server
/software/azkaban/azkaban-web-server/bin/start-web.sh
#访问Azkaban user:azkaban pwd:azkaban
http://node5:8081/9、编写 Azkaban job 并打包，提交到 Azkaban 执行：
由于 ODS 层数据是贴源层，是数仓开始的地方，所以这里检验时一般不需要验证与原始数据条目是否相同，在 ODS 层数据质量监控中一般验证当日导入数据的记录数、当日导入表中关注字段为空的记录数、当日导入数据关注字段重复记录数、全表总记录数指标即可。
1、在 Hive 中创建存储数据质量监控数据库“data_quality”hive> create database data_quality;2、创建存储 ODS 层数据质量监控数据表“check_ods_info”
create table data_quality.check_ods_info(
dt String comment '执行日期'
db String comment '数据库名称'
tbl String comment '校验表名'
tbl_type string comment '增量导入/全量导入'
check_col String comment '校验为空的列名'
current_dt_rowcnt bigint comment '当日导入数据记录数'
check_null_rowcnt bigint comment '当日检查列为空的记录数'
duplication_rowcnt bigint comment '重复记录数'
total_rowcnt bigint comment '表总记录数'
) row format delimited fields terminated by '\t';
注意以上中文注释在 Hive 中不支持，可以在 Hive 的 mysql 元数据对应的库中执行如下 SQL 支持中文显示：
alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
alter table INDEX_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;3、编写数据校验脚本
ods 数据质量校验脚本名称为：“ods_data_check.sh”编写的脚本需要传入 5 个参数：校验数据日期、Hive 库名、校验表名、是否增量（1 代表增量，2 代表全量）、校验为空的字段。脚本内容如下
#!/bin/bash
# 数据检查执行的日期
current_dt=$1
# 校验数据的库名
db_name=$2
# 校验数据的表名
table_name=$3
# 表增量导入/全量导入 1-增量 2-全量
is_increment=$4
# 需要校验为空的列名，以逗号隔开
check_col=$5
# 切割列，获取数组
array=(${check_col// / })
#where sql
where_sql=""
#动态拼接SQL where 条件
for((i=0;i<${#array[@]};i ))
do
if [ $i -eq 0 ];
then
where_sql=" where ${array[i]} is null"
else
where_sql="${where_sql} or ${array[i]} is null"
fi
done
#判断全量或增量来区分处理SQL
if [ ${is_increment} -eq 1 ];
then
is_increment='increment'
#HQL获取当日增量导入数据的记录数据
current_dt_rowcnt=`hive -e "select count(*) from ${table_name} where data_dt = '${current_dt}'"`
check_null_rowcnt=`hive -e "select count(*) from ${table_name} ${where_sql} and data_dt = '${current_dt}'"`
duplication_rowcnt=`hive -e "select nvl(sum(tmp.cnt) 0) from (select count(*) as cnt from ${table_name} where data_dt = '${current_dt}' group by ${check_col} having count(*) >1) tmp"`
else
is_increment='all'
#HQL获取当日增量导入数据的记录数据
current_dt_rowcnt=`hive -e "select count(*) from ${table_name}"`
check_null_rowcnt=`hive -e "select count(*) from ${table_name} ${where_sql}"`
duplication_rowcnt=`hive -e "select nvl(sum(tmp.cnt) 0) from (select count(*) as cnt from ${table_name} group by ${check_col} having count(*) >1) tmp"`
fi
# HQL获取全表总记录数
total_cnt=`hive -e "select count(*) from ${table_name}"`
echo "日期:$current_dt 库名:${db_name} 表名:${table_name} 是否增量:${is_increment} 需要校验的列:${check_col}"
echo "当日导入数据记录数:${current_dt_rowcnt} 当日检查列为空的记录数:${check_null_rowcnt} 当日导入数据重复数:${duplication_rowcnt} 表总记录数:${total_cnt}"
#将数据结果插入到 data_quality.check_ods_info 表中
`hive -e "insert into data_quality.check_ods_info values ('${current_dt}' '${db_name}' '${table_name}' '${is_increment}' '${check_col}' ${current_dt_rowcnt} ${check_null_rowcnt} ${duplication_rowcnt} ${total_cnt})"`
echo "------ finish ------"4、使用以上脚本对 ODS 部分表数据进行校验
#这里对ODS层部分增量表和全量表进行校验，部分表如下
#TO_YCAK_USR_LOC_D :用户位置记录日增量表 【增量导入】
#TO_YCAK_CNSM_D :机器消费订单明细增量表 【增量导入】
#TO_YCAK_MAC_D :机器基本信息日全量表 【全量导入】
#TO_YCAK_MAC_LOC_D :机器位置信息日全量表 【全量导入】
# 命令如下：
sh /root/test/ods_data_check.sh 20210315 default TO_YCAK_USR_LOC_D 1 UID MID
sh /root/test/ods_data_check.sh 20210315 default TO_YCAK_CNSM_D 1 MID PRDCD_TYPE PAY_TYPE ORDR_ID UID
sh /root/test/ods_data_check.sh 20210315 default TO_YCAK_MAC_D 2 MID SRL_ID
sh /root/test/ods_data_check.sh 20210315 default TO_YCAK_MAC_LOC_D 2 MID PRVC CTY5、查看 ODS 层校验结果
#登录Hive 切换data_quality库，查询数据
select * from check_ods_info;
EDS 层相当于数据仓库中的 DW 层，DW 层详细划分又分为 DWD、DWS 层，此业务中也有 DWD 和 DWS 层数据，只是在 EDS 层中没有详细区分，在 EDS 层中具体哪些是 DWD 层与 DWS 层数据可以参照数据分层图。
EDS 层质量校验分为对 DWD 层数据质量进行校验，对 DWS 层数据质量进行校验两个方面。对 DWD 层数据质量校验关注点在于是否与 ODS 层对应的数据来源表数据记录数是否一致、导入到 DWD 层的数据有效比例等，针对不同的 DWD 层的数据表也可以根据具体业务来决定质量检验的内容。
由于 DWS 层数据基于 DWD 层数据进行了聚合，所以对于 DWS 层数据质量校验关注点可以放在数据条目是否和上一层一致（需要分清主题重要字段），更重要的是这里检验 DWS 层表中数据总条数，某些重要字段为空的记录数，关注的聚合字段值异常条数等。针对不同的 DWS 层的数据表也可以根据具体业务来决定质量检验的内容。
以上 EDS 层中各层数据质量校验具体校验的内容一般根据业务不同是不同的，不能抛开业务来谈数据质量，可以使用具体脚本个性化校验。
1、DWD 层数据质量校验这里 DWD 层数据质量校验以“机器详细信息统计”业务为例，来说明 DWD 层数据质量如何校验。“机器详细信息统计”分层信息如下：
以上 ODS 层机器数据到 EDS 层机器数据，是由 ODS 层多张表数据“TO_YACK_MAC_D”、“TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D”合并统计得到 EDS 层“TW_MAC_BASEINFO_D”表数据，基于以上我们可以校验以下几个方面来确定数据质量：
- ODS 层源表记录总数
- EDS 层目标表记录总数
- 数据记录有效比例（由于 EDS 层数据一定来自于 ODS 层，可能中间会有清洗数据，导致 EDS 层数据缺少一部分，所以这里记录有效比例就是使用“目标表数据总记录/源表数据总记录”来反应质量情况）
- 目标表重复记录数（可能会由于 ODS 转到 EDS 层过程中，业务上关联其他表查询导致目标表数据会有重复）
基于以上方面，进行 EDS-DWD 层数据质量监控，步骤如下：
1）创建 DWD 数据质量结果存储表
create table data_quality.check_dwd_info(
dt String comment '执行日期'
db String comment '数据库名称'
check_cols String comment '校验字段'
source_tbl String comment 'ODS层源表表名'
source_tbl_rowcnt bigint comment '源表数据总记录数'
target_tbl String comment 'DWD层目标表表名'
target_tbl_rowcnt bigint comment '目标表数据总记录数'
rt Decimal(5 2) comment '数据有效比例'
target_duplication_rowcnt bigint comment '目标表数据重复记录数'
) row format delimited fields terminated by '\t';
2）编写 DWD 层数据校验脚本
DWD 层数据质量校验脚本名称为：“dwd_data_check.sh”编写的脚本需要传入 5 个参数：校验数据日期、Hive 库名、校验字段、ODS 层数据源表（可能多张）、EDS 层目标表。脚本内容如下：
#!/bin/bash
# 数据检查执行的日期
current_dt=$1
# 校验数据的库名
db_name=$2
# 校验字段，多个字段使用逗号隔开
check_cols=$3
# ODS层源表表名，多表用逗号隔开
ods_tbls=$4
# DWD层目标表表名
target_tbl=$5
# 切割多个源表，查询源表关注字段的总条数
tbl_arr=(${ods_tbls// / })
# 查询源表数据SQL
source_sql=""
# 动态拼接SQL union 各个源表数据
for((i=0;i<${#tbl_arr[@]};i ))
do
if [ $i -eq 0 ];
then
source_sql="select ${check_cols} from ${tbl_arr[i]} "
else
source_sql="${source_sql} union all select ${check_cols} from ${tbl_arr[i]} "
fi
done
# 查询SQL 获取源表关注字段总条数
source_tbl_rowcnt=`hive -e "select count(*) from ( ${source_sql} ) t1"`
# 查询SQL 获取目标表关注字段总条数
target_tbl_rowcnt=`hive -e "select count(*) from (select ${check_cols} from ${target_tbl}) t2"`
# 统计目标表与源表数据比例
rt=`awk 'BEGIN{printf "%0.2f" '${target_tbl_rowcnt}'/'${source_tbl_rowcnt}'}'`
# 查询SQL 统计目标表数据重复记录数
target_duplication_rowcnt=`hive -e "select nvl(sum(tmp.cnt) 0) from (select count(*) as cnt from ${target_tbl} where data_dt = '${current_dt}' group by ${check_cols} having count(*) >1) tmp"`
echo "日期:$current_dt 库名:${db_name} ODS源表表名:${ods_tbls} 目标表表名:${target_tbl} 需要校验的列:${check_cols}"
echo "源表数据记录总数:${source_tbl_rowcnt} 目标表记录数:${target_tbl_rowcnt} 目标表与源表数据比例:${rt} 目标表重复记录数:${target_duplication_rowcnt}"
#将数据结果插入到 data_quality.check_dwd_info 表中
`hive -e "insert into data_quality.check_dwd_info values ('${current_dt}' '${db_name}' '${check_cols}' '${ods_tbls}' ${source_tbl_rowcnt} '${target_tbl}' ${target_tbl_rowcnt} ${rt} ${target_duplication_rowcnt})"`
echo "------ finish ------"
3）使用以上脚本对 EDS-DWD 层数据部分表进行校验
#这里针对“机器详情统计”业务对应的ODS-EDS层的表进行校验，命令如下：
sh dwd_data_check.sh 20210315 default mid TO_YCAK_MAC_D TO_YCBK_MAC_ADMIN_MAP_D TW_MAC_BASEINFO_D
#此外，针对“消费退款统计”业务可执行校验，命令如下：
sh dwd_data_check.sh 20210315 default MID PRDCD_TYPE TO_YCAK_CNSM_D TW_CNSM_BRIEF_D
4）查看结果
#登录Hive 切换data_quality库，查询数据
select * from check_dwd_info;
DWS 层数据质量校验，这里校验“机器详情信息”业务中，EDS-DWS 层表“TW_MAC_STAT_D”表的质量，这里由于 DWS 层数据由 EDS 层聚合而来组成的宽表，所以，这里校验时可以校验主题数据是否和上层一致，更重要的是校验 DWS 层表中数据总条数，某些重要字段为空的记录数，关注的聚合字段值异常条数等。
这里针对“TW_MAC_STAT_D”表我们校验表中以下内容：
- 表中数据总记录数
- 省份、城市字段为空的记录数
- 总营收不合理记录数
校验步骤如下：
1）创建 DWS 层校验结果存放表
create table data_quality.check_dws_info(
dt String comment '执行日期'
db String comment '数据库名称'
target_tbl string comment '校验表名'
check_null_cols String comment '校验空值字段'
null_row_cnt bigint comment '当日空值字段记录数'
check_value_cols String comment '校验值字段'
maxValue Decimal(10 2) comment '合理值最大值'
abnormal_rowcnt bigint comment '当日异常值记录数'
total_rowcnt bigint comment '当日表中总记录数'
) row format delimited fields terminated by '\t';
2）编写校验脚本
DWS 层数据质量校验脚本名称为：“dws_data_check.sh”编写的脚本需要传入 5 个参数：校验数据日期、Hive 库名、校验表名、校验 Null 值字段（可多列）、校验值字段（单列），标准值最大值。脚本内容如下：
#!/bin/bash
# 数据检查执行的日期
current_dt=$1
# 校验数据的库名
db_name=$2
# 校验表名
dws_tbl_name=$3
# 校验null值字段，多个字段使用逗号隔开
check_null_cols=$4
echo "${check_null_cols}"
# 校验值字段
check_value_col=$5
# 标准值的最大值
max_value=$6
# 切割校验null值字段
array=(${check_null_cols// / })
# 查询DWS表数据SQL
check_sql=""
# 动态拼接SQL 检查null值条数
for((i=0;i<${#array[@]};i ))
do
if [ $i -eq 0 ];
then
check_sql="select count(*) from ${db_name}.${dws_tbl_name} where data_dt=${current_dt} and ${array[i]} is null "
else
check_sql="${check_sql} and ${array[i]} is null "
fi
done
# 查询SQL 获取DWS表中空值数据记录数
null_row_cnt=`hive -e "${check_sql}"`
# 查询SQL 获取校验值异常记录数
abnormal_rowcnt=`hive -e "select sum(if(${check_value_col}>${max_value} 1 0)) from ${db_name}.${dws_tbl_name} where data_dt = ${current_dt}"`
# 统计当前日期下表中统计总记录数
total_rowcnt=`hive -e "select count(*) from ${db_name}.${dws_tbl_name} where data_dt = ${current_dt}"`
echo "日期:$current_dt 库名:${db_name} DWS校验表名:${dws_tbl_name} 需要校验为null的列:${check_null_cols} 检验值是否合理的列:${check_value_col} 合理值最大值:${max_value}"
echo "当日空值字段记录数:${null_row_cnt} 当日异常值记录数:${abnormal_rowcnt} 当日表数据总记录数:${total_rowcnt}"
#将数据结果插入到 data_quality.check_dws_info 表中
`hive -e "insert into data_quality.check_dws_info values ('${current_dt}' '${db_name}' '${dws_tbl_name}' '${check_null_cols}' ${null_row_cnt} '${check_value_col}' ${max_value} ${abnormal_rowcnt} ${total_rowcnt})"`
echo "------ finish ------"
3）使用以上脚本对 EDS-DWS 数据进行校验
#对 EDS-DWS层数据表“TW_MAC_STAT_D”进行校验
sh dws_data_check.sh 20210315 default TW_MAC_STAT_D PRVC CTY TOT_REV 10000
4）查看结果数据
#登录Hive 切换data_quality库，查询数据
select * from check_dws_info;
DM 层存放数仓中对宽表进行聚合统计得到的结果值数据，所以这里对 DM 层数据进行质量校验时，无法使用通用的脚本处理，而是每个报表数据都要不同的校验指标，DM 层主要校验数据值是否在合理范围内，与 DWS 层校验类似，这里不再校验“商户营收统计”业务中 DM 层表“TM_USR_MRCHNT_STAT_D”。
