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在传统数仓基于Hive表的实现中,处理SCD场景存在哪些主要问题?

在传统数仓基于Hive表的实现中,处理SCD场景存在哪些主要问题?

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格格的阿里云 2024-08-20 14:24:43 37 0
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  • 在传统数仓基于Hive表的实现中,处理SCD场景存在存储资源浪费(如每个分区保存全量数据)和查询效率低下(如需要合并基础表和增量表)等问题。

    2024-08-20 18:05:45
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  • 传统数仓基于Hive处理SCD(Slowly Changing Dimension,慢变维)场景时,主要面临以下问题:

    版本管理复杂:Hive不原生支持SCD类型的转换,需要自定义处理逻辑,如使用额外的列来存储不同版本的数据。
    性能开销:进行SCD转换时,可能需要全表扫描或更新大量数据,导致性能低下。
    数据一致性:在并发环境下,保证SCD更新时的数据一致性较为困难。
    历史数据维护:维护历史版本的维度表会增加存储开销,并且查询时需要考虑时间范围。
    复杂查询:实现SCD Type 2等复杂的变更类型,查询逻辑会变得复杂,影响查询效率。可参考文档

    2024-08-20 16:21:57
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