# Understanding Hive's Slowly Changing Dimensions with Zipper Tables
In the world of big data analytics, data warehouses play a crucial role in storing structured data. One of the popular tools used
一、问答介绍1.什么是拉链表？ 维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息（生命周期）。核心字段为生效开始日期与生效结束日期（粒度）。2.为什么用拉链表（应用场景决定）？ 1）原数据量
目录1.什么是拉链表2.拉链表的产生背景2.1数据同步2.1.1全量同步2.1.2增量同步2.2增量同步和拉链表3.拉链表的实现方式3.1数据准备3.2思路13.3思路21.什么是拉链表我们首先要知道，拉链表是一个逻辑上的概念。拉链表记录的是增量数据，它通过不断的同步增量数据来构成，不断进行数据清洗。拉链表有数据的开始日期和结束日期，记录着数据的生命周期。（有开始有结束，也因此被称为拉链）总而言之
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2023-09-04 21:11:36
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环境：Linux-CentOS7单机部署（windos虚拟机） 启动hadoop启动hive一、准备一份测试数据（原始表），并导入hive数据库1.准备数据有两种方法：1）直接在linux目录下创建文件：cd /home/atstudy/data
vim test_data.txt然后在文件中插入样例数据：1，2021-11-20，2021-11-20，新建 2，2021-11-20，2021-1
拉链表产生背景 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：1、数据量比较大；2、表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等；3、需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等；4、变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化
Hive中如何正确的使用拉链表
1 拉链表的使用场景在数据仓库的模型设计的过程中，通常我们会碰到那种非常大的业务基础信息表，如用户表；假如一个用户表有10亿条记录，50个列，就算使用orc压缩，但张表的存储也会超过100G，如果同步到Hive中按HDFS的默认备份，那就是300G，这样对磁盘的消耗也是非常大的。假设该表的某些字段在业务端会产生update操作，但是每次update的字段就那么1到2
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2023-09-16 22:16:36
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提示： 由于整个项目实现拉链表耗时太长所以只实现了一个拉链表，学会怎样使用就行5、数仓项目 - 商品维度数据装载 使用拉链表解决商品SCD问题拉链表解决了：缓慢变化维
拉链表的目的：既能保证数据没有冗余，也能保证有历史数据拉链表的流程图全量导入：
首先从mysql导入数据到hive的ods层
使用kettle导入所有历史数据到hive的ods层（）
将ods层历史数据导入到hive的dw层
增量
hive实现=================================================================以下方法注意点：切片表每个字段都不可为空，空值必须使用其他字符串代替！！（因为在求更新表时使用了等值关联）以下方法只反映了更新和增加，不能反映删除（可以增加一列将记录的删除转化为这一列的更新）每次将失效记录的失效时间定为昨天，生效记录的生效时间定为今天（这样
前言本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。全文由下面几个部分组成：先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。
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2021-08-07 10:55:54
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全文由下面几个部分组成：先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用，我们会以Hive场景下的设计为例)。分析一下拉链表的优缺点，并对前面的提到的一些内容进行补充说明，比如说拉链表和流水表的区别。0x01
文章目录1. 初始化数据1.1 建表1.2 加载数据1.3 验证同步数据2. 新增2020-06-21分区数据3. 加载数据到拉链表4. 新增2020-06-22分区数据5. 再次加载数据到拉链表6. 拉链表的使用 拉链表的实现需要借助一个分区表来实现，分区表的每个分区对应的是每天新增和变化的数据，注意每个分区只是新增和变化的数据，而拉链表本身可以是普通表也可以是分区表，拉链表中存的就是截止到当
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2023-07-14 12:58:05
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一、拉链表的定义及使用场景定义：所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。使用场景：举个栗子，现有一张内含1000万数据的订单表，每天都有100左右的订单状态会变化，因业务需求要回溯某个历史节点的一笔订单的状态。 现有两种处理方式： 1.比较原始的做法，对每天的数据做切片表，查看对应时间的切片表可以得到该订单的历史状态，但是若一笔订单在状态一天内多次变化，切片表只
一、什么是拉链表针对订单表、订单商品表，流水表，这些表中的数据是比较多的，如果使用全量的方式，会造成大量的数据冗余，浪费磁盘空间。所以这种表，一般使用增量的方式，每日采集新增的数据。在这注意一点：针对订单表，如果单纯的按照订单产生时间增量采集数据，是有问题的，因为用户可能今天下单，明天才支付，但是Hive是不支持数据更新的，这样虽然MySQL中订单的状态改变了，但是Hive中订单的状态还是之前的状
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2023-09-03 10:46:24
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拉链表在实际工作中还是有使用的必要，能够大量的节省存储空间，我这次主要使用在商户信息构建，商户姓名存在改名字的可能性，但是商户id不变，下面是一个商户信息表做拉链表的例子。 主要构建思路：1、首先，找到记录最早一天的商户信息作为初始状态，写入到最后使用的表中 &nbs
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2023-07-12 21:04:16
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1.为什么要做hive拉链表1.表数据量比较大，每天都保存全量占用空间过多。 2.每天更新、新增、删除的数据量比较小。 3.为了减少存储空间，将表做拉链处理。 以下方案未考虑到拉链效率问题，及查询拉链表效率问题。接下来说一下第一种情况（增量数据与删除数据在不同的表中，其中id为主键）的拉链实现方式：2.涉及到的表日增量表 table_tcreate table if not exists tabl
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2023-07-14 12:34:36
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hive 拉链表
原创
2022-12-28 15:23:58
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# 拉链表Hive：科普与示例
在数据处理中，拉链表（Zipper List）是一种常见的数据结构，用于存储有序的键值对。在Hive中，我们可以通过创建拉链表来提高数据处理的效率和性能。本文将介绍拉链表的概念，以及如何在Hive中使用拉链表来优化数据查询与处理。
## 拉链表的概念
拉链表是一种由键值对组成的数据结构，其中每个键值对包含一个键和一个值。键值对按照键的顺序排列，可以快速查找和访
背景拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的；顾名思义，所谓拉链表，就是记录历史。记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化的信息。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同时也是处理缓慢变化数据（SCD2）的一种常见方式。应用场景现假设有如下场景：一个企业拥有5000万会员信息，每天有20万会员资料变更，需要在数仓中记录会员表的历史变化以备分析使用，即
文章目录什么是拉链表？如何实现拉链？拉链表实现示例 什么是拉链表？一张存储历史数据的表，记录数据由 “生” 到 “死” 的过程，用于处理缓慢变化维。好处是拉链表可以保存每条数据的所有历史记录，轨迹十分清晰。如何实现拉链？我们在拉链表中常常通过定义 start_time 和 end_time 这两个字段来记录数据当前是否还在有效期内。具体实现逻辑：假如用户当前某个字段的值发生了变化，例如：昵称被用
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2023-07-14 12:55:29
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前言本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。全文由下面几个部分组成： 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。 举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表（因为现在Hive的大规模使用，我们会以Hive场景下
