1.需求分析 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表.那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 如上图,由于在之前的操作(BaseDbTask)我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存.那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整

支付宽表 支付宽表的目的,最主要的原因是支付表没有到订单明细,支付金额没有细分到商品上, 没有办法统计商品级的支付状况. 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上. 解决方案有两个 一个是把订单明细表(或者宽表)输出到 Hbase 上,在支付宽表计算时查询 hbase, 这相当于把订单明细作为一种维度进行管理. 一个是用流的方式接收订单明细,然后用双流 join 方式进行合并.因为订单与支付产 生有一定的时差.所以必须用 intervalJoin 来管理流的状态时间,保证当支付到达

MySQL数据库优化的八种方式(经典必看) 建表 CREATE TABLE if not EXISTS `bb` ( `id` int not null primary key auto_increment, `aab001` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '参保组织编号', `aab003` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '组织机构代码', `aae044` varchar(100) DEFAULT NULL COMMEN

昨天面对某客户域做表关联的时候发现了. 有两张相同内容的主表.但是表的设计结构并不相同: (每个领域都有主表,每次往这个领域(库)添加新表的时候一般都会join 主表,从而有唯一的主键id) 这两个表提供了这个领域的主键(id). 在这个 +------------+------------+----------+--+| col_name | data_type | comment |+------------+------------+----------+--+| id | int | |

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 HBASE宽表应用很多   比如BBS,可以用帖子的URL地址作为ROWKEY保存,而后面的每一个回复,作为单独的COLUMNS,回复越多,COLUMNS就越多,表就变宽了.COLUMNS的qualifier名称设计很简单 假设

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;

引用地址:https://blog.csdn.net/qq_30349961/article/details/82662550 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?

搭建宽表作用,就是为了让业务部门的数据分析人员,在日常工作可以直接提取所需指标,快速做出对应专题的数据分析.在实际工作中,数据量及数据源繁多,如果每个数据分析人员都从计算加工到出报告,除了工作效率巨慢也会导致服务器资源紧张.因此建设数据集市层,包含了该宽表层并在非工作时间做自动生成. 本文引用CDNow网站的一份用户购买CD明细数据,梳理业务需求,搭建一套数据宽表. 该CD数据包括用户ID,购买日期,购买数量,购买金额四个字段(此项目中用userid,datatime,products,amou

连表查询 JOIN ON 操作 描述 inner join 只返回匹配的值 right join 会从右表中返回所有的值, 即使左表中没有匹配 left join 会从左表中返回所有的值, 即使右表中没有匹配 -- ========== 连表查询 join ============ -- 查询参加了考试的同学 学号, 姓名, 分数 SELECT * FROM student SELECT * FROM result /* 查询两个表, 这两个表的交叉点 */ -- join 连接的表 on 判断

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get

1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致,join结果的rdd分区数量也一样,这个时候join api是窄依赖 除此之外的,rdd 的join api是宽依赖 2.Join的理解 3.举例 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2

=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 谢绝转载  请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/5071967.html 耻辱墙:http://www.cnblo

场景:在实际的项目中使用EntityFramework都会遇到使用Ef处理连接查询的问题,这里做一些小例子如何通过Linq语法处理内连接(inner join).外连接(left/right outer join): 废话不多说先看实体类:  1.内连接: Linq: var query = from st in context.SchoolBoys join gl in context.SchoolGirls on st.GirlfriendId equals gl.Id select new

背景 话说有这么一家子,老公养了一条狗,老婆养了一只猫. 数据库的设计 人表 宠物表 通过表可以知道,宠物通过Owner指向主人的Id. 问题来了,我要和故事开头一样,老公-狗,老婆-猫,对应起来,怎么查询呢? 有同学说这还不简单?两个遍历一下不就行了. 首先 取出 List<宠物>集合,再根据宠物的主人Id去查找对应的主人信息就好了. 如果这样设计,那么将会执行3次查询: l  查出所有的宠物. l  查出阿猫的主人. l  查出阿狗的主人. 数据量不大还好,数据量要是大一点这是非常影响速度

如果你对长篇大论没有兴趣,也可以直接看看结果,或许你对结果感兴趣.在实际应用中经过存储.优化可以做到在超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒.看上去是个不错的成绩,不过优化这条路没有终点,当我们的系统有超过几百人.上千人同时使用时,仍然会显的力不从心. 目录: 分区存储 优化查询 改进分区 模糊搜索 持续改进的方案 正文: 分区存储 对于超大的数据来说,分区存储是一个不错的选择,或者说这是一个必选项.对于本例来说,数据记录来源不同,首先可以根据来源来划分这些数据.但是仅仅这样还不够,因

* 首先要确保你的表和想要关联的表有外键连接 repository中添加接口JpaSpecificationExecutor<?>,就可以使用springboot jpa 提供的API了. @Repository public interface MyEntityRepository extends JpaRepository<MyEntity, Integer>, JpaSpecificationExecutor<MyEntity> { //... } 在查询方法中调

# 连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort # 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 # 连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort) INNER JOIN Mem

csdn中高手帮我给解决了,其实就是别名,给自己上了一堂别名的课,所谓别人是高手,其实就是自己是菜鸟吧! 表1:------------------------------ [人事表]     表名:[Man]     字段: Man_Id,Man_Name,Zw_Id              1     貂蝉       2              2     曹操       1 表2:------------------------------ [职务表]     表名:[Zw]   

/****** Script for SelectTopNRows command from SSMS ******/ SELECT B.[GOODSID] ,A.INDUSTRY_CNAME ,C.[PRODUCTTYPE_NAME] ,'TMALL' AS "??" ,D.[BRAND_NAME] ,E.[PROVINCE_NAME] ,[SHOPNAME] ,F.CITY_NAME ,[TITLE] ,[PRICE] ,[DISCOUNT] ,[SALE_VOLUME] ,[SA