hive 多次replace hive 多次清洗任务

场景（简化）

现有文章表Article和评论表Comment；
一篇文章可以有多个评论；
文章表Article主要字段（articleId）；
评论表Comment主要字段（commentId，articleId，content，createTime，lastChangeTime）；

问题描述

发现很多文章下出现了评论内容一样的评论，所以需要对文章的评论进行数据清洗，即同一文章下相同内容的点评只保留修改时间最晚的一条（请忽略是不是同一个用户评论的问题）；

解决步骤

1. 接到需求当下的第一个想法是遍历Article表，然后通过UDF调用线上服务，线上服务再拿articleId去处理评论重复的问题，虽然这个方法简单，但是只适合小数据量，所以得继续观察；
2. 然后查一下设计清洗的数据量有多少（对于有数据仓库的请不要在生产库查询，防止数据量太大影响线上功能），查询的结果大概是两千万左右，数据量太大，起初的想法不合理，只能换其它的方法；
3. 询问了一下同事看有没有什么好的解决方案，同事说可以用SQL将需要清洗的数据筛选出来，由于我之前没有写过这么复杂的SQL语句，所以还心存怀疑，但事实证明SQL语句可以，让我知道了SQL的强大，不能因为没写过就质疑，这一点警醒了我；
4. 开始写SQL（Hive平台支持类SQL语句进行查询），语句如下：

SELECT
	udf_fun ( concat_ws( '&', concat_ws( ',', collect_list ( commentId ) ), concat_ws( ',', collect_list ( lastChangeTime ) ) ) ) 
FROM
	(
SELECT
	articleId,
	content,
	commentId,
	lastChangeTime
FROM
	content 
WHERE
	( articleId, content ) IN (
SELECT
	articleId,
	content 
FROM Comment
GROUP BY
	articleId,
	content 
HAVING
	count( * ) > 1 
	) AS ccc 
GROUP BY
	articleId,
	content

1. 执行Hive任务，在udf_fun中控制好访问生产环境时间间隔，不要无时间间隔，可能会影响生产环境；

总结

对于4步的SQL其实还可以进行一步完善，但是我嫌麻烦，而且本来就已经产生了几个临时表了，再继续增加临时表可能会拖慢性能，所以选择将commentId和最后修改时间连接成字符串发送给UDF，UDF再排一下序筛选一下这个方案，也是挺快的，当然选择这种方案你得看看你的最长拼接串是多长，如果太长，http请求可能传输不了。