超多分析结果表 简单字段关联 生成大宽表 的 并发拓展

针对大数据量处理,本文探讨了单机处理的局限性及分布式处理的必要性。提出了一种在数据清洗流程中,通过并发化和分布式处理提高效率的方法。重点在于创建主表的优化,以及如何在分布式环境中合理分配任务。

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年前有些放纵了,一直没有完成该篇的节奏感。推延至今

 

大数据量面前单机显然是不合适的,所以尝试将前述逻辑 并发化 考虑 以适应 分布式处理。

 

回溯数据清洗流程,

1.流量数据区间圈定,

2.流量数据按要求筛选聚合

3.各汇总表按唯一标志联合

 

初步猜想中,需要一张包含所有唯一标志的主表,这也是减少匹配次数的关键。

主表的产生不应该到流程第三步,也完全没有必要。

 

清洗流程第二步流量数据聚合的同时,完全可以完成 该主表的去重和排序。

接下来按照 记录总数均匀分发主表数据到个 executor,并记录下个executor的首尾,

 

于是在清洗流程第三步中,将个聚合表按标志分发到相应executor,并按初步猜想中的逻辑完成表的组合。

 

后续会考虑,尝试实现和验证实际效果。

转载于:https://www.cnblogs.com/qq1144054302/p/10381334.html

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