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在大数据(hive/doris)检测源数据中的脏数据和异常数据

在大数据(hive/doris)检测源数据中的脏数据和异常数据

在Hive中检测源数据中的脏数据和异常数据是一个重要的数据预处理步骤,它有助于提高数据分析的准确性和可靠性。以下是一些详细的解决方案和步骤:

1. 数据探索与理解

  • 查看表结构与数据样本:首先,使用DESCRIBE命令查看表的结构,了解各字段的数据类型和含义。通过SELECT * FROM table LIMIT 10;查看前几行数据,初步了解数据质量。

2. 利用HiveQL进行数据质量检查

  • 空值和缺失值检查:使用COUNT(*)COUNT(column)对比,找出含有空值的记录。例如:

     Sql 
    1. SELECT COUNT(*), COUNT(column_name)
    2. FROM table_name;
  • 异常值检查:根据业务逻辑,确定合理范围,使用条件筛选出异常值。例如,如果某列应该是正数,可以检查负数或非数字的情况:

     Sql 
    1. SELECT *
    2. FROM table_name
    3. WHERE column_name < 0 OR column_name NOT BETWEEN lower_bound AND upper_bound;
  • 重复数据检查:使用GROUP BY结合HAVING语句找出重复记录:

     Sql 
    1. SELECT column_name, COUNT(*) as count
    2. FROM table_name
    3. GROUP BY column_name
    4. HAVING count > 1;
  • 数据格式一致性检查:对于日期、时间等格式化数据,检查其格式是否统一,例如:

     Sql 
    1. SELECT *
    2. FROM table_name
    3. WHERE column_name REGEXP '不合规的正则表达式';

3. 使用UDFs和自定义函数

  • 创建或使用现有的UDFs(用户自定义函数):Hive支持Java编写自定义函数,可以用来检测特殊格式的数据错误或执行复杂的数据清洗逻辑。

4. 数据清洗

  • 创建临时表或视图:基于上述检查的结果,创建临时表或视图,仅包含满足条件的记录,进行后续分析。

  • 使用CTAS(CREATE TABLE AS SELECT):创建一个新表,只保留清洗后的数据:

     Sql 
    1. CREATE TABLE cleaned_table AS
    2. SELECT *
    3. FROM original_table
    4. WHERE condition_to_filter_out_dirty_data;

5. 异常监控与报警

  • 定期作业:通过调度工具(如Oozie、Airflow)设置定期运行上述检查脚本,并通过邮件或其他方式通知异常。

  • 使用Hadoop生态中的监控工具:如Apache Nifi、Apache Atlas等,集成数据质量监控和异常报告功能。

6. 预防措施

  • 源头控制:与数据提供者合作,改进数据收集过程,减少脏数据产生。
  • 数据校验:在数据导入Hive前,利用数据质量框架(如Data Quality Frameworks)进行预处理和校验。

如要了解更多数据质量控制知识,请看下文:

数据中台/数据仓库必问的数量质量控制面试题

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