Hive开发规范：空值处理与表管理

"这篇文档是关于Hive开发规范的，主要涵盖了表的命名规范、生命周期管理、分区字段命名、集群计算资源使用以及表的存储格式选择。" 在Hive开发中，规范是非常重要的，它有助于维护数据的一致性和提高团队协作效率。以下是详细的知识点解析： 1. **表的命名规范**： - `t_temptable` 用于临时表，这些表通常用于中间计算，定期会被清理，只保留最近一天的数据。 - `s_sourcetable` 源表，存储原始数据，不做删除，常用于数据同步。 - `r_resulttable` 结果表，用于导入其他系统或长期保存，一般不做删除，但全量结果表可按需保留最近一周或一月。 2. **表的生命周期管理**： - 临时表管理策略应确保仅保留最近一天的数据，以节省存储空间。 - 源表和结果表通常不删除，但如果存储空间有限，某些结果表可以根据业务需求定时删除。 3. **表分区字段命名**： - 分区字段统一定名为`pt`，简化书写，便于统一管理。 - 分区格式：按天分区使用`yyyy-MM-dd`，按小时分区采用`yyyyMMddHH`。 4. **集群计算资源利用**： - 查询时应包含分区限制，以缩小查询范围，提高查询效率。 - 使用集群资源监控页面（如`http://ubs-hadoop-01:50030/jobtracker.jsp`）跟踪作业状态。 - 如果不再需要运行的作业，应及时使用`hadoop job -kill`命令进行终止，释放资源。 5. **表存储格式**： - 推荐使用`rcfile`格式，因为它提供了较高的存储效率和读写性能。 此外，Hive开发规范还强调了对作业进度的监控，以及根据作业实际需求来管理和取消任务的重要性。遵循这些规范能有效地优化Hive环境，提高数据处理的效率和准确性。在大数据处理中，良好的数据组织和管理习惯是至关重要的，它们不仅能够提升工作效率，还能减少潜在的问题和错误。