数据漂移的概念：
同一业务日期下的数据包含了不属于该业务日期的数据（上一天数据漂移到当天，或者当天数据漂移到下一天）或者缺失了该业务日期数据或该业务日期下的数据非最新
数仓常用4个时间介绍
（1）数据库表中用于记录具体业务过程发生时间的时间戳字段（假设这类字段叫create_time）；
（2）数据库表中用来表示数据记录更新时间的时间戳字段（假设这类字段叫update_time）；
（3）数据库日志表中用来表示数据记录更新时间的时间戳字段（假设这类字段叫log_time）；
（4）标识数据记录被抽取到时间的时间戳字段（假设这类字段叫extract_time）；
假设的场景：
一张订单业务表，按照上述某一个时间所对应的日期做分区，每个分区只存当天的数据
可能出现的问题及解决方案：
（1）以create_time抽取数据，用其对应的日期作为分区字段：
由于create_time为业务记录产生的时间，这个分区内只会有产生时刻的数据，对于不同更新策略所产生的问题也不同
①T+1更新：对于分区内所有产生更新的数据，都有1天的延迟，只有在T+2天才会更新T+1分区内的数据，且当天分区中会存在下一天数据，对于实时性及业务应用较高的情况下，影响较大
②H+1更新：若为每个分区覆盖写，每个分区更新的数据都有1小时的延迟，若为只当前时间分区插入，则每个分区更新的数据，不会产生更新
（2）以update_time对应的日期作为分区字段：
无论是T+1还是H+1更新，每个分区内只会有更新时间对应的日期的数，但是每个分区内会存在业务时间跨多天的数据
（3）以log_time对应的日期作为分区字段
对于操作记录表，操作记录是根据操作时间从前至后的，每个分区内会存在业务时间跨多天的数据
（4）工作中不常用
结合目前实际业务需求，工作中使用的方法：
对于有经常变更的业务数据，我们采用的办法是，维护一张同时具有T+1分区（全量）和一个H+1分区（当天更新）的业务表
其中，T+1分区用create_time限制创建时间小于当天的历史全量数据，这样可保证T+1分区皆为历史数据
H+1用update_time抽取更改时间为当天更改及新增全部的数据，这样可保证H+1分区中有变更的数据
在使用中结合历史数据与当天变更数据，以主键为分组用update_time倒序排列，取出每个主键唯一一条记录。
ps.此上为读《阿里巴巴大数据之路》数据漂移的一些浅显理解，并结合实际工作的一些感想，请多多指教~