基于DataArts Studio实现拉链表

拉链表是数据仓库设计中用来处理数据变化的一种技术，它允许保存历史数据，记录一个事物从开始到当前状态的所有变化信息，可以反映任意时间点数据的状态。

在华为云DataArts Studio中实现拉链表（也称为慢变化维度表）可以通过以下详细步骤进行操作。拉链表通常用于记录维度表中的历史变化，每个记录包含开始和结束时间，以表示该记录的有效时间段。

前提条件

已经在管理中心创建MRS Hive数据连接。详细操作请参见MRS Hive数据连接参数说明。
DataArts Studio云服务包含数据架构组件。该能力与数据架构维度表相关。

适用场景

在设计数据仓库的数据模型时，拉链存储技术可作为一种解决方案，满足以下需求：

数据量较大。
表中的部分字段被更新。
例如，用户的地址、产品的描述信息、订单的状态、交付日期和手机号码等。
需要查看某一个时间点或时间段的历史信息。
例如，学生信息（如成绩、课程选择等）可能会发生变化，需要记录这些变化的历史数据。
变化的比例不大或频率不高。
假设某平台总共有100万个会员，且每天新增和发生变化的会员只有1万左右，如果每天都在表中保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，极大地浪费了存储资源。

开发作业

登录DataArts Studio管理控制台。

详情请参考访问DataArts Studio实例控制台。
在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。
在左侧菜单栏选择“数据开发 > 脚本开发”，创建一个Hive SQL脚本。

编写Hive SQL脚本创建初始拉链表。假设原始维度表为dim_table，拉链表为dim_table_history，可以使用以下SQL脚本：
```
CREATE TABLE dim_table_history (
    id INT,
    name STRING,
    description STRING,
    start_date TIMESTAMP,
    end_date TIMESTAMP,
    current_flag BOOLEAN);
);
```
在左侧菜单栏选择“数据开发 > 作业开发”，创建一个新的数据开发批处理的Pipeline主作业。
配置MRS Hive SQL节点。
1. 在作业画布中，从左侧节点列表中拖动“MRS Hive SQL”节点到画布上。单击MRS Hive SQL节点，进入节点配置页面。
2. 创建初始拉链表。
  配置“SQL脚本”参数，需要新建Hive SQL脚本或者引用已创建的Hive SQL脚本。新建时，单击编写Hive SQL脚本创建初始拉链表。假设原始维度表为dim_table，拉链表为dim_table_history，可以使用以下SQL脚本：
```
CREATE TABLE dim_table_history (
    id INT,
    name STRING,
    description STRING,
    start_date TIMESTAMP,
    end_date TIMESTAMP,
    current_flag BOOLEAN);
);
```
  - 如果没有已创建好的脚本，单击“新建”按钮（），创建Hive SQL脚本，并引用该脚本。
  - 如果已创建好的脚本，直接引用已创建Hive SQL脚本。（3已创建）
  - 引用已创建的Hive SQL脚本时，数据连接、数据库等参数信息会自动同步已关联的脚本配置信息。
3. 初始化拉链表。
  将原始维度表中的数据初始化到拉链表中。假设原始维度表dim_table的结构为id、name、description，可以使用以下SQL脚本：
```
INSERT INTO dim_table_history (id, name, description, start_date, end_date, current_flag)
SELECT id, name, description, CURRENT_TIMESTAMP, '9999-12-31 23:59:59', TRUE
FROM dim_table;
```
配置拉链表更新逻辑。
1. 配置另一个MRS Hive SQL节点。
  在作业画布中，从左侧节点列表中拖动另一个“MRS Hive SQL”节点到画布上。将前一个MRS Hive SQL节点连接到另一个MRS Hive SQL节点，单击另一个MRS Hive SQL节点，进入节点配置页面。
2. 编写拉链表更新脚本。
  配置“SQL脚本”参数，需要新建Hive SQL脚本或者引用已创建的Hive SQL脚本。新建时，单击编写Hive SQL脚本更新拉链表。假设新的增量数据表为dim_table_new，可以使用以下SQL脚本：
```
-- 更新现有记录的结束时间和当前标志
UPDATE dim_table_history
SET end_date = CURRENT_TIMESTAMP, current_flag = FALSE
WHERE id IN (SELECT id FROM dim_table_new)
  AND current_flag = TRUE;

-- 插入新的记录
INSERT INTO dim_table_history (id, name, description, start_date, end_date, current_flag)
SELECT id, name, description, CURRENT_TIMESTAMP, '9999-12-31 23:59:59', TRUE
FROM dim_table_new;
```
  - 如果没有已创建好的脚本，单击“新建”按钮（），创建Hive SQL脚本，并引用该脚本。
  - 如果已创建好的脚本，直接引用已创建Hive SQL脚本。（上面6.b已创建）
  - 引用已创建的Hive SQL脚本时，数据连接、数据库等参数信息会自动同步已关联的脚本配置信息。
（可选）配置Shell节点。
1. 在作业画布中，从左侧节点列表中拖动“Shell”节点到画布上。
2. 将Shell节点连接到另一个MRS Hive SQL节点，将MRS Hive SQL节点的输出端口连接到Shell节点的输入端口，确保Shell节点在MRS Hive SQL节点执行成功后开始执行。
3. 编写Shell脚本。
  1. 单击Shell节点，进入节点配置页面。
  2. 在“Shell语句”中编写Shell脚本，例如用于日志记录或数据验证的脚本：
```
#!/bin/bash

# 记录日志
echo "拉链表更新完成，时间: ${date}"

# 验证数据
hadoop fs -cat /path/to/dim_table_history/* > /path/to/local/output/file

if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "数据验证成功"
else
    echo "数据验证失败"
fi
```
    在Shell脚本中，${date}是一个命令替换（Command Substitution）的语法，用于执行date命令并将其输出插入到脚本中。date命令用于显示或设置系统日期和时间。以下是对$(date) 的详细解释和如何获取及配置时间的步骤：
    
    1. ${date}的解释
    
    命令替换：${...} 是Shell中的命令替换语法，它会执行括号内的命令，并将命令的输出替换到当前位置。
    
    date 命令：date命令用于显示当前的日期和时间。默认情况下，date命令会输出当前的日期和时间，格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。
    
    2. 示例
    
    在Shell脚本中，${date}会被替换为当前的日期和时间。例如：
    
    echo "当前时间: ${date}"
    
    执行上述脚本时，输出可能类似于：
    
    当前时间: 2023-10-05 14:45:32
    
    3. 获取和配置时间
    
    默认格式：date命令默认输出当前的日期和时间，格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。
    
    自定义格式：你可以使用date命令的-d选项和格式化选项来获取特定格式的日期和时间。例如：
    
    date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"：输出格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。
    
    date "+%Y-%m-%d"：输出格式为 YYYY-MM-DD。
    
    date "+%H:%M:%S"：输出格式为 HH:MM:SS。
    
    4. 示例脚本
    
    以下是一个示例Shell脚本，列举了时间格式的输入语法，获取当前时间并记录日志：
    
    echo "拉链表更新完成，时间: ${date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S'}"
作业配置完成后，保存并提交作业版本。运行作业以验证Hive SQL节点和Shell节点的执行结果。
对作业进行执行调度，在“批作业监控”查看作业运行结果。
- 监控作业的执行状态，确保Hive SQL节点和Shell节点都成功执行。
- 检查拉链表dim_table_history中的数据，确保数据更新正确。
- 如果有错误，根据日志信息进行调试和修正。
  上面实现拉链表的操作中，两个MRS Hive SQL节点与Shell节点的关系说明如下：
  1. 两个MRS Hive SQL节点的关系：
    
    第一个MRS Hive SQL节点：负责创建初始拉链表并初始化数据。
    
    第二个MRS Hive SQL节点：负责更新拉链表，处理新的增量数据。
  2. 两个MRS Hive SQL节点与Shell节点的关系：
  - 第一个Hive SQL节点：在作业开始时执行，创建并初始化拉链表。
  - 第二个Hive SQL节点：在第一个Hive SQL节点执行成功后执行，更新拉链表。
  - Shell节点：在第二个MRS Hive SQL节点执行成功后执行，进行日志记录或数据验证。
  详细关系图如下：
  
  作业开始 > 第一个Hive SQL节点 (创建并初始化拉链表) > 第二个Hive SQL节点 (更新拉链表) > Shell节点 (日志记录或数据验证) > 作业结束