在大数据(hive/doris)检测源数据中的脏数据和异常数据

在Hive中检测源数据中的脏数据和异常数据是一个重要的数据预处理步骤，它有助于提高数据分析的准确性和可靠性。以下是一些详细的解决方案和步骤：

1. 数据探索与理解

• 查看表结构与数据样本：首先，使用DESCRIBE命令查看表的结构，了解各字段的数据类型和含义。通过SELECT * FROM table LIMIT 10;查看前几行数据，初步了解数据质量。

2. 利用HiveQL进行数据质量检查

• 空值和缺失值检查：使用COUNT(*)与COUNT(column)对比，找出含有空值的记录。例如：

  Sql

  SELECT COUNT(*), COUNT(column_name) 
  FROM table_name;

• 异常值检查：根据业务逻辑，确定合理范围，使用条件筛选出异常值。例如，如果某列应该是正数，可以检查负数或非数字的情况：

  Sql

  SELECT * 
  FROM table_name 
  WHERE column_name < 0 OR column_name NOT BETWEEN lower_bound AND upper_bound;

• 重复数据检查：使用GROUP BY结合HAVING语句找出重复记录：

  Sql

  SELECT column_name, COUNT(*) as count 
  FROM table_name 
  GROUP BY column_name 
  HAVING count > 1;

• 数据格式一致性检查：对于日期、时间等格式化数据，检查其格式是否统一，例如：

  Sql

  SELECT * 
  FROM table_name 
  WHERE column_name REGEXP '不合规的正则表达式';

3. 使用UDFs和自定义函数

• 创建或使用现有的UDFs（用户自定义函数）：Hive支持Java编写自定义函数，可以用来检测特殊格式的数据错误或执行复杂的数据清洗逻辑。

4. 数据清洗

• 创建临时表或视图：基于上述检查的结果，创建临时表或视图，仅包含满足条件的记录，进行后续分析。

• 使用CTAS（CREATE TABLE AS SELECT）：创建一个新表，只保留清洗后的数据：

  Sql

  CREATE TABLE cleaned_table AS 
  SELECT * 
  FROM original_table 
  WHERE condition_to_filter_out_dirty_data;

5. 异常监控与报警

• 定期作业：通过调度工具（如Oozie、Airflow）设置定期运行上述检查脚本，并通过邮件或其他方式通知异常。

• 使用Hadoop生态中的监控工具：如Apache Nifi、Apache Atlas等，集成数据质量监控和异常报告功能。

6. 预防措施

• 源头控制：与数据提供者合作，改进数据收集过程，减少脏数据产生。
• 数据校验：在数据导入Hive前，利用数据质量框架（如Data Quality Frameworks）进行预处理和校验。

如要了解更多数据质量控制知识，请看下文：

数据中台/数据仓库必问的数量质量控制面试题