# 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](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsstudio/dataartsstudio_01_1306.html)。
- 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
1. [登录DataArts Studio管理控制台](https://console.huaweicloud.com/dayu/)。
   
   详情请参考[访问DataArts Studio实例控制台](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsstudio/dataartsstudio_01_0001.html)。
   
   
2. 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。
3. 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
   );
   ```
   
   
4. 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。
5. 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![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/zh-cn_image_0000002592797262.png)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
      );
      ```
      ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
      - 如果没有已创建好的脚本，单击"新建"按钮（![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/zh-cn_image_0000002623236823.png)），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;
      ```
      
   
   
   
   
6. **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![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/zh-cn_image_0000002623398805.png)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;
      ```
      ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
      - 如果没有已创建好的脚本，单击"新建"按钮（![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/zh-cn_image_0000002592957182.png)），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。
        
   
   
   
   
7. （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 [ $? -eq 0 ]; then
             echo "数据验证成功"
         else
             echo "数据验证失败"
         fi
         ```
         ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
         在Shell脚本中，${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'}"
         ```
         
       
   
   
   
   
8. 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。
9. 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。
     ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dataartsstudio/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
     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