Hive 是一个基于 Hadoop 的分布式数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供 SQL 查询功能
数据去重：在数据加载到 Hive 表时，可以使用 INSERT [OVERWRITE] TABLE table_name PARTITION (partition_key=value) SELECT ... 语句将数据插入到目标表中。这样，如果源数据中包含重复的行，Hive 只会将它们插入一次。
使用主键或唯一约束：在创建 Hive 表时，可以定义主键或唯一约束来确保数据的唯一性。例如：
CREATE TABLE table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
PRIMARY KEY (column1, column2)
) PARTITIONED BY (partition_key data_type);
使用 upsert 操作：Hive 不支持原生的 upsert 操作，但可以通过将数据先插入到一个临时表中，然后使用 INSERT [OVERWRITE] 语句将数据合并到目标表中。这样，如果目标表中已经存在相同的数据，它们将被覆盖。
使用窗口函数：在某些情况下，可以使用窗口函数（如 ROW_NUMBER()）来处理数据冗余。通过为数据集分配一个唯一的行号，可以根据特定条件（如时间戳、ID 等）对数据进行分组，从而消除重复项。
数据清理：在数据加载到 Hive 之前，可以使用数据清理工具（如 Apache NiFi、Talend 等）来删除或合并重复的数据。
总之，处理 Hive 数据冗余的关键是在数据加载、存储和查询阶段采取适当的策略。通过使用主键、唯一约束、窗口函数等方法，可以确保数据的完整性和准确性。
