图解并行思想HIVE获取消费金额topN的用户ID

Hive(四)——电商交易项目案例 电商交易项目案例 Sdate定义了日期的分类,将每天分别赋予所属的月份、星期、季度等属性, 字段分别为日期、年月、年、月、日、周几、第几周、季度、旬、半月; Stock定义了订单表头,字段分别为订单号、交易位置、交易日期; StockDetail文件定义了订单明细,该表和Stock以交易号进行关联, 字段分别为订单号、行号、货品、数量、价格、金额; CREATE TABLE 阅读详情

并行思想

  • 不使用并行,时间消耗约1500
  • 使用并行,并行度设为5,把500切成5个100
    分别从每个100找最大的3个,得到15个
    从这15个里找最大的3个
    时间消耗约300(≈5倍)

场景

从10亿用户中 获取 消费前5000的 用户ID

uidamount
123.48
27888.33
…
1000000000367.55

错误方案

  • 全局排序速度较慢
SELECT uid,amount FROM t ORDER BY amount DESC LIMIT 5000;

可行方案

  1. 按用户ID取余进行分区(此处设40)
  2. 分区内(并行)排序
  3. 筛选各分区topN
  4. 全局排序选取topN
WITH
-- 按用户ID取余进行分区(各分区并行排序)
t1 AS (
    SELECT
        uid,
        amount,
        RANK() OVER (PARTITION BY (uid % 40) ORDER BY amount DESC)r
    FROM t
),
-- 筛选各分区topN
t2 AS (
    SELECT uid,amount FROM t1 WHERE r <= 5000
)
-- 全局排序选取topN
SELECT uid,amount FROM t2 ORDER BY amount DESC LIMIT 5000;
用户消费行为分析(MapReduce实现,Hive分析) 一、题目要求 数据来自CDNow网站的一份用户购买CD明细,本数据集共有 6 万条 左右数据,数据为 CDNow 网站 1997年1月至1998年6月的用户行为 数据 阅读详情

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