hive增量更新方案
方案一（總結出來業界可行方案）：
1、hive原始表提前規劃好以時間分割槽，初始化裝載源庫記錄為base_table（最新資料）
2、每個相關表都會有乙個timestamp列，對每一行操作做了修改，都會重置這列timestamp為當前時間戳；
3、新增資料通過sqoop（支援當天抽取）或者匯出當天檔案兩種形式，抽取或匯入到hive表，記錄為新增表incremental_table
4、（1）如果incremental_table表中資料不涉及到更新，直接匯入到以時間分割槽的base_table表中 （2）如果某幾個分割槽涉及到更新操作，將這段時間分區內的base_table和incremental_table資料進行合併，有相同主鍵的取timestamp最新的那條，合併後新資料重新寫回base_table分割槽中；
（3）如果涉及到刪除資料操作，分軟刪除（打標籤）和硬刪除；如果是軟刪除，記錄資料也會存在incremental_table，只是在合併base_table和incremental_table表中過濾掉此記錄寫回base_table即可。如果是硬刪除，需將刪除的資料行放入額外審計表中audit_table，與base_table和incremental_table一起進行合併過濾處理後，再寫回base_table。
採用oozie、nifi或者shell指令碼等方式，將上述流程統一做成乙個工作流，方便排程。
方案二（如有業務訴求，需要對hive表具體某條記錄進行delete或update操作）：
如果乙個hive表要實現update和delete功能，該錶就必須支援acid，需開啟acid，同時必須滿足以下條件：
1、表的儲存格式必須是orc（stored as orc）；
2、表必須進行分桶（clustered by (col_name, col_name, ...) into num_buckets buckets）；
3、table property中引數transactional必須設定為true（tblproperties('transactional'='true')）；
4、以下配置項必須被設定：
client端：
hive.support.concurrency – true
hive.enforce.bucketing – true
hive.exec.dynamic.partition.mode – nonstrict
hive.txn.manager – org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.dbtxnmanager
服務端：
hive.compactor.initiator.on – true
hive.compactor.worker.threads – 1
hive.txn.manager – org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.dbtxnmanager（經過測試，服務端也需要設定該配置項）
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