大数据技能大赛：离线数据处理与清洗实战

在这个大数据技能大赛的任务中，参赛者被要求使用Scala编程语言和Apache Spark框架来处理离线数据。具体任务围绕着ods库中的数据抽取和清洗展开，目标是将ods库中的customer_inf表数据清洗并迁移至Hive的dwd库中。 数据清洗是数据分析的关键步骤，它涉及检查数据的准确性、完整性和一致性。参赛者需要编写代码，确保时间戳字段（timestamp类型）按照指定格式（yyyy-MM-ddHH:mm:ss）处理，如果没有提供毫秒数，则需要填充为00:00:00。如果dwd库中的某些表之前没有数据，只需正常抽取即可。 挑战的核心在于合并ods.customer_inf表中前一天的分区数据与dwd.customer_inf表的最新分区数据。合并过程基于customer_id字段，通过查找dwd.customer_inf表中最新修改时间（modified_time）的记录进行更新。如果数据首次进入dwd层，dwd_insert_time和dwd_modify_time会记录当前操作时间，并进行数据类型转换。对于已经存在的数据，如果进行了合并修改，dwd_insert_time保持不变，而dwd_modify_time更新为当前时间，其他字段保留最新的值。 在实现过程中，参赛者需要利用Hive的命令行工具（hivecli）来验证分区表dwd.dim_user_info的正确性，通过执行`showpartitions dwd.dim_user_info`命令来确认数据的正确加载和分区。 实验表的介绍强调了这个任务的实践性，参赛者需要对Spark的SQL操作、Hive的数据模型以及数据清洗策略有深入理解，同时具备良好的编程习惯和数据处理能力，以便准确、高效地完成任务。 这个比赛题目要求参赛者掌握如何运用大数据技术（如Spark和Hive）进行数据抽取、清洗，以及如何进行数据的合并和维护，这是一次对数据处理能力和编程技能的综合考验。