hive 分区字段获取10天账期数据

假设你的 Hive 表名为 `my_table`，分区字段为 `account_date`，需要获取最近 10 天的数据，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，获取当前日期并减去 10 天，得到起始日期，比如：

   start_date=$(date -d "10 days ago" +"%Y-%m-%d")

2. 接下来，使用 Hive 查询语句从分区中筛选出符合条件的数据。查询语句如下：

   SELECT *
   FROM my_table
   WHERE account_date >= '${start_date}'

这个查询语句会返回 `account_date` 大于等于起始日期的所有数据。

如果你想要精确到账期，比如 `2022-01-01` 到 `2022-01-10` 这个账期范围内的数据，可以将起始日期和结束日期分别作为查询条件：

   SELECT *
   FROM my_table
   WHERE account_date >= '2022-01-01' AND account_date <= '2022-01-10'

这个查询语句会返回 `account_date` 在 `2022-01-01` 到 `2022-01-10` 之间的所有数据。

相关问题

抽取 db 库中 table4 的增量数据进入 Hive 的 ods 库中表 table4，增量字段 取 ods.table4 表中 time1、time2 中的返回一个最大者，只将新增的数据抽入，字段 名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为 etl_date，类型为 String， 且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为 yyyyMMdd）。用纯sql语法详细步骤代码

假设 db 库中的表 table4 的结构如下：

+----+--------+--------+----------+
| id | field1 | field2 | datetime |
+----+--------+--------+----------+
| 1  | abc    | xyz    | 2022-10-01 10:00:00 |
| 2  | def    | uvw    | 2022-10-02 10:00:00 |
| 3  | ghi    | rst    | 2022-10-03 10:00:00 |
+----+--------+--------+----------+

ods 库中的表 table4 的结构如下：

+--------+--------+------------+
| field1 | field2 | etl_date   |
+--------+--------+------------+
| abc    | xyz    | 2022-10-02 |
+--------+--------+------------+

以下是抽取 db 库中 table4 的增量数据进入 Hive 的 ods 库中表 table4 的 SQL 代码：

INSERT INTO TABLE ods.table4 PARTITION(etl_date='${hiveconf:etl_date}')
SELECT
  field1,
  field2,
  '${hiveconf:etl_date}' AS etl_date
FROM db.table4
WHERE datetime > (
  SELECT 
    MAX(COALESCE(time1, time2))
  FROM ods.table4
);

其中 `${hiveconf:etl_date}` 是从外部传入的变量，表示当前比赛日的前一天日期，格式为 yyyyMMdd，需要在执行 SQL 前设置该变量的值。例如，如果当前比赛日为 2022 年 10 月 5 日，则 `${hiveconf:etl_date}` 的值应该为 20221004。执行 SQL 的命令为：

hive -hiveconf etl_date=20221004 -f /path/to/sql/file.sql

在hive中将表格进行时间分区

在Hive中，时间分区是一种常用的数据组织策略，它允许你按照日期或其他时间戳字段对数据表进行划分，以便更好地管理和查询大规模的时间序列数据。这种分区通常基于某种时间间隔，比如天、周、月、季度或年。

以下是创建时间分区表的基本步骤：

1. **创建表时指定时间分区**: 使用`CREATE TABLE`命令创建表，并在列定义部分添加`PARTITIONED BY`子句，指定按日期列分区。例如：

   CREATE TABLE sales (
       order_id INT,
       product STRING,
       sale_date TIMESTAMP,
       amount DECIMAL(10, 2)
   )
   PARTITIONED BY (sale_date STRING);

2. **插入数据**: 插入数据时，不需要显式指定分区，但Hive会自动将其分配到相应的分区。如果数据中有多个日期，则可以根据需要选择一个进行插入。

3. **分区路径**: 每个时间分区会被存储在特定目录下，通常是`<database_name>/<table_name>/YYYY/MM/DD`这样的结构，其中`YYYY-MM-DD`是分区键的实际值。

4. **查询优化**: 分区能帮助提高查询性能，因为Hive可以在存储引擎级别直接定位到包含所需数据的分区，而无需扫描整个表。

5. **动态分区**: 如果你想处理不断增长的新日期，可以创建动态分区，如`PARTITION (sale_date = date_format(current_timestamp(), 'yyyy-mm-dd'))`。