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假设一个 Hive 有十列: primary_key, user_id, column1, column2, ..., column8
每天会产出一个分区，假设今天和昨天产出的分区分别是 partion1 和 partion2
问：每个分区的数据按照 user_id 进行聚合（ group by ）, 如何找到 partion1 和 partion2 有 diff 的那些 user_id?
diff 的定义：聚合后的行数不同，或者任何其他 column 的数据有 diff
举个例子，这个 Hive 的数据，是用户的订单记录，包括 用户 ID 、用户名称、快递公司、快递单号等数据。那么，针对每个用户，今天的分区都可能有新的订单记录，或者用户名称等 column 发生了变化。
最终需要的 user_id 就是:
- partion1 新增了了订单记录
- partion1 中的其他 column 发生了变化（用户名称更改;针对同一条订单记录，partion2 没有快递单号，但是 partion1 有了）
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chosenawp 2022-07-16 09:47:03 +08:00 via iPhone
left join 一下 where 条件带上对每个字段的判断
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FYFX 2022-07-16 12:10:59 +08:00
1. partition1 相比较 partition2 的数据是增加的吗，存在删除的情况吗
2. 要是你能拿到上游每天追加的 binlog(或者类似的数据库日志)直接落 binlog 就好了 3. partition1 left partition2 ，key 是 user_id+快递单号，where 里面用 or 连接所有字段的判断，如果还需要变化的列名名称，select 里面再加一列用 concat 和 if(t1.col=t2.col,'col','')把结果拼起来 |
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