时间语义

1. 时间锚点与术语

T = 任务日 = sched 当天 = DS 工作流被 cron 触发的当天（补数模式下 = 补数目标日）。所有时间变量都基于 T 展开。

T-1 / T-2 / T+1 是相对偏移，无别名。

避免用"业务日"描述 raw / ods 的 dt：raw / ods 用 update_time 字段切片，update_time 是业务库的系统更新时间（应用层 last-modified），不是真业务时间。真业务时间（下单 / 交易 / 支付完成等）从 dwd 层开始引入。raw / ods 这一层不要混用"业务日"。

2. DS 时间变量底层

${system.biz.*} 系列（基于 sched）：

变量	数值
`${system.biz.curdate}`	T
`${system.biz.date}`	T-1

$[yyyyMMdd±N] 系列（基于 sched 当天，不是基于 system.biz.date）：

变量	数值
`$[yyyyMMdd]`	T
`$[yyyyMMdd+N]`	T+N
`$[yyyyMMdd-N]`	T-N

⚠️ $[yyyyMMdd] 不是 ${system.biz.date} 的别名。这一点反复绊人，写表达式前先回这里核对。

数值上恒等关系：${system.biz.date} ≡ $[yyyyMMdd-1] = T-1。两者实现路径不同但值相同，可互换；项目当前 ${dt} 用 ${system.biz.date} 是历史选择。

实测验证

DS SHELL 任务跑：

echo $[yyyyMMdd-2]
echo ${system.biz.date}
echo ${system.biz.curdate}
echo $[yyyyMMdd+1]

定时跑 7 号（sched=2026-05-07）输出：

20260505    # T-2
20260506    # T-1
20260507    # T
20260508    # T+1

补数 1 号（sched=2026-05-01）输出：

20260429    # T-2
20260430    # T-1
20260501    # T
20260502    # T+1

3. 项目自定义全局参数

DS 项目级 globalParams（poyee-data-warehouse 项目，所有工作流继承）：

变量	DS 实现	数值
`${cdt}`	`${system.biz.curdate}`	T
`${dt}`	`${system.biz.date}`	T-1
`${tdt}`	`$[yyyyMMdd+1]`	T+1
`${pdt}`	`$[yyyyMMdd-2]`	T-2

四变量统一以 T 为锚点。命名仅为简短可读，不带业务语义。

4. raw 层 dt 语义

抓窗（OR 双锚）：create_time ∈ [${dt}, ${tdt}) OR update_time ∈ [${dt}, ${tdt})，即 [T-1, T+1) 48h 宽窗（raw ini reader.where）。不用 COALESCE——COALESCE(update, create) 取 update，会把 update < create 的脏单甩出窗漏掉；OR 双锚只要 create 或 update 任一落窗即抓（业务会改 create_time，二者皆活动性锚点，见 §5）
写入分区：dt = ${dt} = T-1
48h 宽窗设计目的：覆盖跨日漂移（详见 ADR-03 §零点漂移决策）
重跑幂等：DataX hdfs writer 写 dt=T-1 单分区，INSERT OVERWRITE 单分区语义 → 同 sched 重跑结果一致

5. ods 层 dt 语义

归位锚 = 活动日 = GREATEST(create_time, update_time)：业务会改 create_time，create / update 皆"活动性"时间戳、无可靠"创建日"概念，取较晚者 = 记录最后一次被动过的日子。Spark 侧写 GREATEST(create_time, NULLIF(update_time, ''))（空串当 null 跳过，避免 greatest 遇空返错）
来源：raw 双源 union — WHERE dt IN ('${dt}', '${pdt}') 即 raw dt=T-1 + raw dt=T-2 两个分区
过滤：DATE_FORMAT(GREATEST(create_time, NULLIF(update_time, '')), 'yyyyMMdd') = '${dt}'，只保留活动日落在 T-1 那天的记录
写入分区：动态分区 PARTITION (dt)，行级 dt = 活动日；过滤已保证活动日=T-1，实际只写到 dt=T-1 一个分区
跨日漂移修正：raw dt=T-2 因 48h 宽窗抓到的"活动日漂到 T-1"的部分，被 union 进 ods dt=T-1（详见 ADR-03）
dedupe：ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY GREATEST(create_time, NULLIF(update_time, '')) DESC) = 1，过滤已锁定单一活动日，分区内每单取最新一版
跨 ods dt 不去重：同 pk 多 dt 分区并存 = 上层拉链表（SCD Type 2）的底层
重跑幂等：动态分区 INSERT OVERWRITE 只覆盖 SELECT 出现的 dt，其他历史 dt 保留（实测见 §8 + tests/integration/spark/idempotence/）

6. dwd / dws / ads 层 dt 语义

dwd / dws 引入真业务时间作 dt 锚点（≠ ods 的 update_time 锚点），跨层会出现 dt 错位——同一笔订单在 ods 按 update_time 落分区、在 dwd 按业务时间落分区，两者通常不同。

dwd：dt = 业务事件时间（如订单支付 DATE(payment_success_time)）；每天滚动重算最近 30 天（见 93-架构决策.md ADR-09）
dws：dt = 对齐上游 dwd 业务时间；滚动窗与 dwd 一致（见 25-dws建模.md §1.4）
ads：待建

7. 补数（COMPLEMENT_DATA）语义

DS 补数把 sched 设为补数目标日，所有时间变量按补数日重算。补数与定时的变量取值规则完全一致，无特殊处理。

例：补 5/1 → sched=5/1 → cdt=5/1, dt=4/30, tdt=5/2, pdt=4/29 → raw 抓 create ∈ [4/30, 5/2) OR update ∈ [4/30, 5/2) 写 raw dt=4/30；ods 取 raw dt=4/30 + raw dt=4/29 → filter 活动日 GREATEST(create,update)=4/30 → 写 ods dt=4/30。

8. 串行重跑 / 日期递增幂等

raw / ods 都按 "sched 唯一锚定 + INSERT OVERWRITE 单 dt 分区" 模式：

任意 sched 重跑：覆盖该 sched 对应的单个 dt 分区，不影响其他 dt
日期递增串行（sched=5/1, 5/2, 5/3 ... 依次跑）：每次写自己的 dt 分区，互不干扰
✓ 幂等，✓ 任意顺序

Spark `partitionOverwriteMode` 实测

spark.sql.sources.partitionOverwriteMode 控制 Spark 在动态分区 INSERT OVERWRITE TABLE x PARTITION (col) 时的覆盖行为：

模式	动态分区 INSERT OVERWRITE 行为
STATIC	覆盖整张表所有分区，没在 SELECT 出现的历史 dt 全部消失
DYNAMIC	只覆盖 SELECT 实际产生的那些 dt，其他历史分区保留

PARTITION 子句静态指定值（如 PARTITION (dt='20260507')）不受此模式影响——无论 STATIC / DYNAMIC 都只覆盖指定的那个分区。

本环境实测（2026-05-07，tests/integration/spark/idempotence/partition_overwrite_default.sql）：Spark 2.4 + CDH 6.3.2 + Hive ORC EXTERNAL TABLE 不显式设置时默认即 DYNAMIC —— 灌 5 个 dt 后跑动态分区 INSERT OVERWRITE 只产 2 个 dt，剩 5 个分区（03/04 被覆盖，01/02/05 保留），符合 DYNAMIC 语义。

不需要在 dw_base/spark/spark_sql.py 显式设 DYNAMIC，也不需要在 ods SQL 顶部加 SET。本环境实测结果是这样，但 Spark / Hive 升级或 CDH 配置变更可能改变默认行为，回归靠 §"幂等测试"。

幂等测试（入仓守护）

幂等性必须由 tests/ 下集成测试守护：跑两次（或日期递增多次）验证 dt 分区集合一致、行数一致。具体测试设计见后续阶段。

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