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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:
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。空值和缺失值检查:使用COUNT(*)
与COUNT(column)
对比,找出含有空值的记录。例如:
- SELECT COUNT(*), COUNT(column_name)
- 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- SELECT *
- FROM table_name
- 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:
- SELECT column_name, COUNT(*) as count
- FROM table_name
- GROUP BY column_name
- 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- SELECT *
- FROM table_name
- WHERE column_name REGEXP '不合规的正则表达式';
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- CREATE TABLE cleaned_table AS
- SELECT *
- FROM original_table
- WHERE condition_to_filter_out_dirty_data;
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。
如要了解更多数据质量控制知识,请看下文:
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