아이디어는 보통 몇 패리티 데이터에서 작업 요약
데이터 결과의 다른 채널에 비해 (1)
쿼리 요구 사항 : 하루의 하이브 끝에서 문의 주문 (간단한 예) 20190909, 당신은 SQL 결과가 정확한지 확인해야
교정 방법 : MySQL을위한 하이브 업스트림 데이터 소스 MySQL의 최종 일부 출력 데이터가 될 것입니다 것은이 확인하기 위해
위의 데이터를 프로세스에 따라, 데이터의 양을 표시하는 순서의 경우 경우, 하이브 결과를 확인 MySQL의 데이터 소스에서 비교 될 수 있고, 질의 결과를 검증 할 필요가 실행한다.
예를 들어, 비교적 간단하지만, 개념 및 방법은 검사 결과 데이터에 속하는.
2 축적 성분 비교 총량
테이블 구조 :
주문 주문 주문 날짜 채널 ID
. 1 A 20190808
2 20190808
. 3 B 20,190,808
. 4 B 20,190,808
. 5 C 20,190,807
. 5 C 20,190,807
. 5 C 20,190,807
. 5 C 20,190,807
. 5 20,190,807 C
쿼리 요구 사항 : 1 일 기준, 쿼리, 각 채널에 대한 주문의 양을
교정 방법 : 매일 축적 할 수 보려면 각 채널을 주문하면 주문의 총 부피 같은 날
3 단계의 검증 결과 (A 왼쪽 C 조인의 경우 B의 왼쪽에 가입)
이 주문은 테이블, 상품 테이블은 사용자 테이블의
쿼리가 필요 : 전자 제품, 주문 정보 18 세 미만의 사용자가
방법을 확인 : 이러한 유형의 쿼리를 발생 ; 장면은, 먼저 주문 테이블과 첫 번째 단계를 확인 귀결 주문 세부 사항 및 전자 제품 라인에 데이터의 양을 결정하는 상품 테이블을 가입
한 후 18 세 미만인 심사 사용자를 기반으로, 첫 번째 단계에서 관련 사용자 테이블을 확인 조건, 제 2 체크 유닛을 포함한다.