时空碰撞系列·终

时空碰撞系列·终

我决定放弃所有花里胡哨的发言，就简单直接的上干货吧

①业务场景：

1.需要计算时间和空间都在一定范围内的数据对，数据来源可能有多种类型，人、车、码等

2.单机计算，数据量上亿

②当前方案：

拆分join流程，把三个维度拆成2+1，先用in逻辑过滤一部分数据，再扩充一次，再join

③当前痛点：

1.步骤过于繁琐，会重复调用全量数据

2.join的时候是按时空块join的，按块join会导致每个join成功的块中数据量较大，集群版无所谓，单机版计算上亿数据量shuffle会比较吃力

④预期目标

1.减小计算量

2.减小shuffle内存

⑤优化思路

1.审视数据来源。数据来源于各种固定的采集设备。如果数据来源是卫星或者移动的采集设备，经纬度会存在无法确定个数量，但固定设备的情况下，所有输出的经纬度即为设备本身的经纬度。因此，我们能确定哪些设备之间的距离本身就在我们的要求范围内。

2.抽出核心计算。此前的计算我们都是对经纬度和时间进行全量计算，扩充的时候全字段会浪费很多内存，基于上一步我决定只使用经纬度对应的字段进行一次计算，得到一张虚拟设备关联表，这张表记录的是空间距离信息；再对时间进行全量计算，得到时间距离信息，最终通过时空距离信息join来得到最终的时空碰撞结果

⑥优化方案

test：原表，存储需要计算的数据

时间间隔10S

空间间隔100米

①初始数据处理，构建各种需要的字段

with event as (
select
id,
type,
time,
time_part,
lat,
lon,
lat_part,
lon_part,
location
from(selectid,type,time,floor(unix_timestamp(time)/10) as time_part,lat,lon,floor(lat/0.001) as lat_part,floor(lon/0.001) as lon_part,location,row_number() over(partition by id,time,location or