hive编程笔记---多表关联使用感想

背景：

hadoop平台上通过hive整理模型预测数据，需要将多个表（行为表，大概20+张，以下简称“子表”）与注册信息表（简称“主表”）进行关联，需要每天凌晨5点前输出预测数据。关联不同方式可能影响最终建模数据表生成时间。整理过程中，主要经过了如下步骤。

感想：
使用left outer join 进行关联时，left的表越多，则运算需要的时间越多。所以尽可能将需要left的表进行合并。使得left 的记录数变小。

第一天：
简单粗暴，将注册信息表直接与20+表关联，其实没有复杂的运算，但是任务执行时间2小时40分钟。

第二天：
1） 分析需要关联的表运行完成时间，发现其中很多行为表都是凌晨1点完成的。
2） 将同类特征且运行完成时间早的表进行先组合，然后再与注册信息表关联。
3）剔除完成时间较晚的子表
4）发现运行完成时间还是有些晚。

第三天：

1） 分析昨天处理后的子表，发现union all 结果，id去重与未去重差异挺大的，说明进将同类特征先合并不够，需要将更多的行为表合并（通过union all ）减少记录数，然后再跟主表关联。
14114988 5433174

select    count(*)    ,count(distinct id)from (select        id      from t_a      where data_date=20170718      union all      select        id      from t_b      where data_date=20170718      )a

2） 分析大表（a,b）, 发现这两个表的记录数都是超过千万级别的，但实际应用中，其实我们只需要使用最近活跃的用户。这两个表，
解决方法： 将主表拆分为当天活跃+历史活跃。历史活跃则可t+2计算，t+1计算时，则只需要计算当天活跃的。然后再 将历史活跃和当天活跃合并。