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sql - 在两个大数据流中查找客户条目的有效方法

coder 2024-01-07 原文

如果我有一个数据流每天给我 1000 万条记录(流 A)，另一个数据流每天给我 10 亿条记录(流 B)，查看数据是否重叠的有效方法是什么？

更具体地说，如果流 A 中有一位客户访问了一个网页，而同一位客户访问了流 B 中的另一个网页，我如何判断该客户访问了这两个网页？

我最初的想法是将记录放入关系数据库并进行连接，但我知道这样效率很低。

执行此操作的更有效方法是什么？我如何使用 Hadoop 或 Spark 等工具来做到这一点？

最佳答案

联接应该是处理此问题的有效方法。您应该对两个数据集进行排序，或者对 CustomerID 进行索引(并且索引将按 CustomerID 进行排序)。由于索引，SQL 引擎会知道这些集合是有序的，并且应该能够非常有效地进行连接。

如果您只查找 CustomerID 在两者中都存在的实例，它可能是一个 SQL 查询:

Select Distinct A.CustomerID 
From A 
  Inner Join B 
    on A.CustomerID = B.CustomerID

关于sql - 在两个大数据流中查找客户条目的有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35047939/

大数条目sectionCustomerIDstackoverflowsqlhadoopapache-spark

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