电商数仓数据质量监控：Shell与HQL实践

"大数据项目之电商数仓（质量监控SH HQL）.docx" 大数据项目在电商数仓中，数据质量是确保业务分析和决策准确性的基石。文档中详细介绍了如何利用Shell命令和HQL（Hive SQL）进行数据质量管理，以确保数据的完整性、一致性和不重复性。 首先，数据质量的概述强调了其重要性，数据质量的高低直接影响到数据消费者的使用体验和管理层的决策效果。数据质量管理涵盖了数据的健康标准量化、监控和保障，确保数据满足使用预期。 数据质量标准通常分为三个主要类别： 1. 数据完整性：这是指数据不应存在大量缺失值，所有关键维度（如日期、部门或地点）都应完整。在ETL（提取、转换、加载）过程中，应避免数据丢失，且随着时间的推移，记录数的增长应符合预期趋势。 2. 数据一致性：数仓的各层级数据应与上一层保持一致，经过ETL处理后的宽表和指标应与源数据一致，确保数据在整个处理流程中的准确性。 3. 数据不重复性：同一数据集内不允许有重复记录，以保证数据的唯一性和有效性，避免冗余信息。 针对这些标准，文档提出了数据质量管理解决方案，即通过Shell命令和HQL脚本来验证数据质量。这种方法包括检查增量数据的记录数、全表空值记录数、全表记录数和全表重复值记录数，以及对比数据来源表和目标表的一致性。通过这种方式，可以确定每日数据是否符合预设的健康标准，实现数据质量的实时监控。 在实际操作中，首先创建一个数据检查的Shell脚本文件夹，存放用于数据校验的脚本。接着，在Hive环境中创建数据质量校验记录表，用于存储校验结果。这包括创建专门的数据库和表来存储ods层的数据检验指标，如数据日期、数据库名、表名、字段名、新增记录数、空值记录数和重复值记录数等。 此外，文档还提到了一个通用的Shell脚本模板，用于检查Hive分区中当日新增记录数和全表记录数是否在合理范围内，同时检查关键字段的空值和重复值。这一步骤有助于发现可能存在的数据质量问题，从而及时进行修正和优化。 总结来说，这个大数据项目中的电商数仓质量监控方案，通过Shell和HQL工具，实现了对数据完整性的检查、一致性验证和重复性控制，从而确保了数据的高质量，为电商决策提供了可靠的数据支持。