定位排查工作流的计算结果数据量不符合预期的方法

近期有发现一些用户在咨询，为什么数据从数据源出来后，经过了一些计算，结果不符合预期了。最常见的是说，为什么我的数据在Mysql里有xx条，怎么到MaxCompute里算了下结果变了。因为这是两个不同的系统，我们又没办法拿两边的记录直接做个full outer join看看少的是哪些数据。本文拿2个实际的例子，做了简化方便理解，给出排查过程，希望能给大家带来一些思路。

问题1

场景模拟

这是一个常见的场景，为什么我数据同步过来后，就直接用SQL做了count，结果就不对了。
先在mysql里创建一张用户表，并插入一些数据：

create table myuser(uid int,name varchar(30),regTime DATETIME );
insert into myuser(uid,name,regTime) values (1,'Lilei','2017-01-22 01:02:03');
insert into myuser(uid,name,regTime) values (2,'HanMM','2017-01-22 22:22:22');

然后在MaxCompute里配置了个接受的表：

create table ods_user(uid bigint,name string,regTime datetime) partitioned by(ds string);

然后配置了一个同步任务和SQL任务用于统计结果数据条数如图：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_usercnt (
cnt BIGINT
)
PARTITIONED BY (ds STRING);

INSERT OVERWRITE TABLE dws_usercnt PARTITION (ds='${bdp.system.bizdate}')
SELECT COUNT(*) AS cnt
FROM ods_user;

最后做成工作流



任务上线后，跑了第一天，结果还是对的。

odps@ >read dws_usercnt;
+------------+------------+
| cnt        | ds         |
+------------+------------+
| 2          | 20170122   |
+------------+------------+

但是第二天插入几条新的数据后，为什么统计结果就不对了呢：

odps@ >read dws_usercnt;
+------------+------------+
| cnt        | ds         |
+------------+------------+
| 2          | 20170122   |
| 6          | 20170123   |
+------------+------------+

预期的是第二天的数据是4。

排查解决

我们需要先理清楚数据的走向。这个例子的思路很简单，数据从Mysql同步到MaxCompute的表里，然后针对结果表做了汇总。走向图为myuser(MySql)=>ods_user(MaxCompute)=>dws_usercnt(MaxCompute)。
目前我们通过在Mysql里查询，已经确认Mysql里就是4条记录，dws_usercnt里的结果也看到是6，那需要先定位到是ods_user里的结果是多少条，从而定位到是同步的时候出现的问题，还是同步后汇总出现的问题。
我们先看了一下ods_user，先用

select count(*) from ods_user;

看到为6。因为是分区表，对么个分区查一下，用

select count(*) as cnt,ds from ods_user group by ds;

，发现结果是

+------------+----+
| cnt        | ds |
+------------+----+
| 2          | 20170122 |
| 4          | 20170123 |
+------------+----+

然后配合同步任务的日志



我们可以看到，我们一共同步了4条数据（

如果是这里对不上的话，我们需要检查一下同步任务的where表达式对不对了

）。然后最后汇总的时候，我们看下日志：



我们可以看到我们在SQL里是访问了2个分区的数据做了汇总。
所以这个问题的原因是在同步的时候，是做了每天的全量同步，但是在SQL汇总的时候，当成是增量同步了，或者是忘记写分区的过滤条件了，导致汇总是查询了全部的数据。针对这个问题的解法是先要确定这个表到底是需要增量同步，还是需要全量同步。如果是需要增量同步，那需要修改同步的时候，在配置项里配置过滤条件只同步增量数据。如果是需要每天同步全量数据，那在汇总的时候，就只需要读最后一个分区就可以了。
另外关于增量同步的配置方法，可以参考这篇文档。

问题2

场景模拟

有一些用户希望针对数据的某个属性进行分区，比如希望根据学生的年级进行分区。
我们先在Mysql里创建一张学生表，插入一些数据

create table student(id int,name varchar(30),grade  varchar(1));
insert into student(id,name,grade) values(1,'Lilei',1);
insert into student(id,name,grade) values(2,'HanMM',2);
insert into student(id,name,grade) values(3,'Jim',3);

同样的，在MaxCompute这边也需要配置一个ODS表和一个DWD表

create table ods_student(id bigint,name string,grade string) partitioned by(ds string) ;
create table dwd_student(id bigint,name string)partitioned by(grade string) ;

然后配置一个同步任务:



和对应的SQL任务

insert overwrite  table dwd_student partition(grade )
select id,name,grade
from ods_student
where ds = '${bdp.system.bizdate}';

同步后看到第一天的结果是对的。
后来这些学生都到了新年级了，3年级的学生毕业了

update student set grade = grade+1;
delete from student where grade>3;--已经毕业的

再同步一下，不对了，数据怎么还是3条。

排查解决

我们这里测试的数据比较少，可以直接select出来一看就明白了。但是真实的业务里，我们的数据可能有数以亿计，根本没办法肉眼看出来。所以还是以前的思路，我们先理清楚数据的走向。数据是从student（Mysql）=>ods_student（MaxCompute）=>dwd_student（MaxCompute）。
第二天，Mysql里的student表里数据其实是只有2条了。而ods_student表里的最新的分区也是2条。但是dwd_student里是3条。这说明ods=>dwd的过程中，数据出了问题。这个就是一个SQL问题了。我们用SQL

--里面的ds的值记得换掉
select
ods.grade,dwd.grade,ods.cnt,dwd.cnt
from
(select count(*) as cnt,grade from ods_student where ds= '${bdp.system.bizdate}'  group by grade) ods
full outer join (select count(*) as cnt,grade from dwd_student group by grade) dwd
on ods.grade = dwd.grade
where coalesce(ods.cnt,0) <> coalesce(dwd.cnt,0) ;

+-------+--------+------------+------------+
| grade | grade  | cnt        | cnt        |
+-------+--------+------------+------------+
| NULL  | 1      | NULL       | 1          |
+-------+--------+------------+------------+

看到1年级，数据里ods表里没有1年级的数据了，但是dwd里还是有1条1年级的数据。这下就很清楚了，这条数据是第一天的数据。后来升了年级后，用Insert Overwrite覆盖写入的时候，2年级和3年级是有新数据进来的，所以数据被覆盖了。但是1年级因为没有数据进来，所以也没覆盖。我们也可以用desc partition命令看下每个分区的创建时间和修改时间来确认这个问题。
对于这种情况，其实这种分区方法有一些问题的。建议dwd表里不要做这样的分区。如果确实需要分区，也不要直接在历史分区上做覆盖写入，可以写到新的分区里，比如做2级分区，1级分区是日期字段，二级分区才是这样的业务分区字段。
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