python—比较来自s3存储桶的一天数据的速度更快

l3zydbqr 于 2021-06-26 发布在 Hive

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考虑下面的2个数据流

1. Front End Box ----> S3 Bucket-1

2. Front End Box ----> Kafka --> Storm ---> S3 Bucket-2

箱子里的原木被转移到s3桶里。要求用流2代替流1。
现在数据需要在 Bucket-1 以及 Bucket-2 以确保可以使用流2。
尝试了以下技术选择：

1. Python : boto3 Apis
2. Qubole

两者都工作在有限的数据集上，qubole比python脚本更具可伸缩性。但仍然需要很长的时间去做（从来没有完成，不得不杀后运行一夜）。我们在这里看到了5亿个条目。
查询

SELECT
    count(*)
FROM
    TableA LEFT OUTER JOIN TableB
        ON TableA.id = TableB.id
WHERE
    TableB.id IS NULL
    AND TableA.id IS NOT NULL

问题
有没有关于更快实现这一目标的工具和方法的建议？
有什么办法可以避免加入吗？

Hive python amazon-s3 validation qubole

来源：https://stackoverflow.com/questions/43620891/comparing-one-day-worth-of-data-from-s3-buckets-faster

1条答案

按热度按时间

s2j5cfk01#

终于可以避免加入了。下面的解决方案很好

select sum_cat, count(*)
FROM
(
   select id, sum(category) as sum_cat 
   from 
   (
       select distinct id, 1 as category
       from Table-1

       UNION ALL 

       select distinct id, 1 as category
       from Table-2 

       UNION ALL 

       select distinct id, 2 as category
       from Table-3

       UNION ALL 

       select distinct id, 2 as category
       from Table-4

  )all_ids
   group by log_id
)a
 group by sum_cat;

解释
将其与来自的数据进行数据比较 Table-1 以及 Table-2 有了它 Table-3 以及 Table-4 所以我们分配一个 category 从这组表中标识
集合a中的所有ID都将 category = 1 b组的记录 category = 2 现在我们求类别值的和，并按ID分组。所以当id在两个集合中都存在时，它的值为3。仅在集合a中存在的ID的值为1，这是丢失的记录。

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