大資料增量同步實現方案

目前做的專案使用阿里 datax 作為不同資料來源資料同步的實現工具。資料的批量一次性匯入比較簡單，對於增量資料需要對不同場景設計不同的方案。

如人員表、訂單表一類的會發生變化的資料，根據資料倉儲的4個特點裡的反映歷史變化的這個特點的要求，我們建議每天對資料進行全量同步。也就是說每天儲存的都是資料的全量資料，這樣歷史的資料和當前的資料都可以很方便地獲得。

設定日分割槽，每天同步全量資料。

--全量同步

create table ods_user_full(
uid bigint,
uname string,
deptno bigint,
gender string,
optime datetime 
) partitioned by (ds string);

每天增量同步

真實場景中因為某些特殊情況，需要每天只做增量同步。又因為目前流行的大資料平台都不支援 update 語句進行修改資料，只能用其他方法來實現。

兩個表，結果表和增量表，用 full outer join 合併 + insert overwrite（阿里巴巴大資料實踐中阿里平台使用方案）

操作如下

--結果表

create table dw_user_inc(
uid bigint,
uname string,
deptno bigint,
gender string,
optime datetime 
);--增量記錄表
create table ods_user_inc(
uid bigint,
uname string,
deptno bigint,
gender string,
optime datetime 
)

insert overwrite table dw_user_inc 

select 
--所有select操作，如果ods表有資料，說明發生了變動，以ods表為準
case when b.uid is not null then b.uid else a.uid end as uid,
case when b.uid is not null then b.uname else a.uname end as uname,
case when b.uid is not null then b.deptno else a.deptno end as deptno,
case when b.uid is not null then b.gender else a.gender end as gender,
case when b.uid is not null then b.optime else a.optime end as optime
from 
dw_user_inc a 
full outer join ods_user_inc b
on a.uid = b.uid ;

這個場景，由於資料生成後就不會發生變化，因此可以很方便地根據資料的生成規律進行分割槽，較常見的是根據日期進行分割槽，比如每天乙個分割槽。

做法是按日期字段 where 過濾所需日期，增量 insert。

阿里大資料平台文件

大資料之路-阿里巴巴大資料實踐

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