總結平常工作中幾種校驗數據的思路
1、對比其他渠道數據結果
查詢需求：從Hive端查詢20190909當天的訂單量（簡單例子），需要校驗SQL結果是否正確
校驗方法：Hive的上游數據源爲Mysql，Mysql端會有一些產出數據可供校驗
如上數據流程下，如果在展現訂單數據量的情況下，Hive執行查詢結果需要驗證，可以從Mysql渠道的數據結果進行對比來校驗。
舉的例子比較簡單，但是屬於校驗數據結果的一個思路和方法。
2、分量累加比較總量
表結構：
訂單ID 訂單日期 訂單渠道
1 20190808 A
2 20190808 A
3 20190808 B
4 20190808 B
5 20190807 C
5 20190807 C
5 20190807 C
5 20190807 C
5 20190807 C
查詢需求：查詢每天，每個渠道的訂單量
校驗方法：可對每天，每個渠道的訂單量進行累加，看看是否與當天總訂單量相同
3、分步驗證結果（A left join B left join C的情況）
有訂單表，商品表，用戶表
查詢需求：查詢電子產品，用戶年齡小於18歲的訂單明細
校驗方法：遇到這類查詢場景，首先用訂單表 Join 商品表，確定符合電子產品的訂單明細以及數據量，這歸結爲第一步校驗；
在第一步校驗基礎上再關聯用戶表，篩選用戶年齡小於18歲的條件，進行第二部校驗。