Spark操作Hive表幂等性探索
前言
旁边的实习生一边敲着键盘一边很不开心的说：做数据开发真麻烦，数据bug排查太繁琐了，我今天数据跑的有问题，等我处理完问题重新跑了代码，发现报表的数据很多重复，准备全部删了重新跑。
我：你的数据操作具备幂等性吗？
实习生：啥是幂等性？数仓中的表还要考虑幂等性吗？
幂等性
数据幂等性是指在多次执行相同操作时，最终的结果与执行一次操作的结果相同。具体来说，无论重复执行多少次相同的操作，操作的结果应该保持一致。
在数据处理和数据操作中，保持数据幂等性非常重要。如果操作不具备幂等性，可能会导致数据的重复、丢失或不一致。例如，向数据库中插入数据的操作如果没有幂等性，则在多次执行操作时可能会导致重复插入相同的数据。
幂等性对于保证数据一致性和可靠性非常重要，特别是在分布式系统或并发环境下。在这些环境中，多个相同操作可能同时或近乎同时执行，因此操作的幂等性能够保证数据的正确性。
在数据处理流程中，可以使用一些技术或设计策略来实现数据的幂等性，例如使用唯一标识符来避免重复处理，使用幂等操作来保证数据操作的一致性，或者使用事务来保证操作的原子性和幂等性等。
实习生看到这说：我们大数据用的是Hive表，不是那种关系型数据库的表。关系型数据表我可以在每次操作之前，根据某些条件（比如时间区间等）删除掉对应的数据，可是我用Spark开发完，要写入Hive表，这怎么实现幂等性？
我：你应该静下心来学习Spark基础了。<
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