怎么查询hive表中有没有脏数据

要查询hive表中是否存在脏数据，可以使用如下语句：

SELECT * FROM table_name WHERE dirty_data = true;

其中，`table_name` 是待查询的表名，`dirty_data` 是表示是否为脏数据的列名。如果查询结果返回了数据，则说明该表中存在脏数据；如果结果为空，则说明该表中不存在脏数据。

需要注意的是，脏数据的定义可能因业务场景而异，可以根据实际情况来确定如何定义和查询脏数据。

相关问题

hive表中脏数据如何清洗

清洗Hive表中的脏数据有多种方法，以下是两种常用的方法：

1. 使用Shell命令过滤脏数据
可以使用grep命令过滤掉第一行的脏数据，具体操作如下：

hive -e "CREATE TABLE trains(order_id STRING, product_id STRING, add_to_cart_order STRING, reordered STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; LOAD DATA LOCAL INPATH 'order_products__train.csv' OVERWRITE INTO TABLE trains;"
sed -i '1d' order_products__train.csv

其中，sed命令用于删除文件的第一行。

2. 使用Hive内置函数过滤脏数据
可以使用Hive内置函数skip.header.line.count来跳过第一行，具体操作如下：

CREATE TABLE priors(order_id STRING, product_id STRING, add_to_cart_order STRING, reordered STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;
LOAD DATA LOCAL INPATH 'order_products__prior.csv' OVERWRITE INTO TABLE priors;
ALTER TABLE priors SET TBLPROPERTIES('skip.header.line.count'='1');

hive表里如果有脏数据怎么排查呢

如果 Hive 表里有脏数据，可以通过以下步骤进行排查：

1. 查看表的数据类型和格式是否与实际数据相符，例如日期格式、数值类型等。

2. 检查数据源是否存在问题，例如数据源格式错误、数据源中含有非法字符等。

3. 检查数据导入过程是否存在问题，例如导入过程中发生异常导致数据错误。

4. 使用 Hive 内置函数进行数据清洗，例如使用 trim 函数去除字符串前后空格、使用 regexp_replace 函数替换非法字符等。

5. 执行 SQL 语句进行数据清洗，例如使用 WHERE 子句过滤掉不合法的数据、使用 UPDATE 语句更新错误数据等。

6. 如果以上方法无法解决问题，可以考虑删除表并重新创建，或者使用 Hadoop 的 MapReduce 进行数据清洗。

在排查过程中，可以使用 Hive 的日志和错误信息进行定位和分析，以便快速解决问题。