在传统数仓基于Hive表的实现中，处理SCD场景存在哪些主要问题？
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在传统数仓基于Hive表的实现中，处理SCD场景存在存储资源浪费（如每个分区保存全量数据）和查询效率低下（如需要合并基础表和增量表）等问题。
2024-08-20 18:05:45赞同 5 展开评论 打赏 -
传统数仓基于Hive处理SCD（Slowly Changing Dimension，慢变维）场景时，主要面临以下问题：
版本管理复杂：Hive不原生支持SCD类型的转换，需要自定义处理逻辑，如使用额外的列来存储不同版本的数据。
性能开销：进行SCD转换时，可能需要全表扫描或更新大量数据，导致性能低下。
数据一致性：在并发环境下，保证SCD更新时的数据一致性较为困难。
历史数据维护：维护历史版本的维度表会增加存储开销，并且查询时需要考虑时间范围。
复杂查询：实现SCD Type 2等复杂的变更类型，查询逻辑会变得复杂，影响查询效率。可参考文档2024-08-20 16:21:57赞同 3 展开评论 打赏
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