hive ip 地理编码（交叉连接半大表）

Posted 2023-02-23

【中文标题】hive ip 地理编码（交叉连接半大表）

【英文标题】：hive ip geocoding (cross join semi-big tables)

【发布时间】：2014-01-23 00:49:58

【问题描述】：

我的问题。

我有 500,000 个不同的 IP 地址需要进行地理编码。 Geocode 查找表有一个我必须比较的 ip-from 和 ip-to 范围，一个包含 180 万行的表。

所以基本上是这样的：

select *
/*+ MAPJOIN(a) */
from ip_address a
cross join  ip_lookup b
where a.AddressInt >= b.ip_from and a.AddressInt <= b.ip_to;

在 aws EMR 上，我正在运行一个 10 m1.large 的集群，并且在交叉连接阶段它在 0% 处卡住了 20 分钟，但有趣的是：

Stage-5: number of mappers: 1; number of reducers: 0

问题： 1）有人有比交叉连接更好的想法吗？我不介意再启动几个（十几个）实例，但我怀疑这会有所帮助并且 2) 我真的像在内存中存储 ip_addresses 那样进行交叉映射连接吗？

提前致谢。

【参考方案1】：

去年我遇到了你的（某种）问题。

由于我的地理编码表适合 RAM，这就是我所做的：

我编写了 Java 类（我们称之为GeoCoder），它可以将地理编码信息从光盘读取到 RAM 中并 在内存中进行地理编码。 我已将文件 geocode.info 添加到分布式缓存中（Hive add file 命令执行此操作）。 我在evaluate 方法中编写了UDF，它创建了（或者如果它已经创建，则使用）GeoCoder 实例。 HiveUDF可以通过getClass().getClassLoader().getResource("geocode.info").getFile()获取分布式缓存中文件的本地路径 现在我有了geocode.info的本地路径（现在是普通文件），剩下的就是历史了。

这种方法可能有点过头了（150 行 Java 代码），但它对我有用。

我还假设您确实需要使用 Hadoop（就像我一样）来完成您的任务。 500000 个 IP 的地理编码可能很快就可以在笔记本电脑上完成。