hiveSQL做ETL项目流程

HiveSQL做ETL项目的流程通常如下：

1. 需求分析：明确需求，梳理数据源和目标数据表的字段，确定数据清洗和转换规则。

2. 数据准备：收集和整理数据，导入到HDFS中，或将数据源直接挂载到Hive表中。

3. 创建Hive表：在Hive中创建目标表，表结构和字段类型与数据源和需求匹配。

4. 数据清洗和转换：使用HiveQL进行数据清洗和转换，例如数据去重、过滤、聚合、排序、联接、数据类型转换等。

5. 数据导入：将清洗和转换后的数据导入到目标表中，可以使用INSERT INTO语句或者Hive的INSERT OVERWRITE命令。

6. 数据质量检查：对导入的数据进行质量检查，例如检查数据的完整性、准确性、一致性等。

7. 数据分析和报告：使用HiveQL进行数据分析和报告，例如生成报表、可视化分析等。

8. 定期维护：定期进行数据清理和维护，例如删除过期数据、优化Hive表格等。

以上是一个简单的HiveSQL做ETL项目的流程。在实际项目中，可能需要根据具体需求进行调整和优化，例如加入数据校验、异常处理、任务调度等。