最近在做一个项目时遇到一个问题，是关于大数据量的数据，具体为一个800亿的轻度汇总数据，去关联一个7亿左右的另一个轻度汇总数据。
主要遇到的问题有：
1，800亿的轻度汇总数据读写困难，耗费时间、资源大；
2，两表进行关联处理数据计算慢。
背景：（完全假设来说）
A表是以用户、城市维度的出现次数数据，字段主要有uid、city_id，cnt
B表是以用户、城市维度的出现次数标准数据，字段主要有uid、city_id，city_cnt
主要是求用户是否在某个省份达到出现次数标准的进度，比如说小明在济南出现2次，在青岛出现5次，
但是在济南出现的标准次数应该为4次，在青岛出现的标准次数为4次。所以在山东出现的标准次数为8次，而小明达标的次数分别为2次和4次（超过标准按照标准统计），所以小明在山东出现的次数进度为67%。
针对以上数据量，目前想到的方案有以下三种：
方案一：拆分数据、分散资源，建立多个计算task
（1）由于目的是对用户进行统计，所以对A、B表以及目标表根据uid首位数字设置分区，将数据量拆分；
首先需要对uid首位数进行数据量查询，然后按照数据量的大小进行合理分配分区。
（2）根据分区建多个task，跑入对应目标表的分区；
对相同分区下的用户数据进行数据计算，然后建立多个task进行跑数，分散资源。
方案二：维度进行高粒度汇总，减小数据量
（1）维护一张城市和省份的维度表，在A表的计算过程中进行聚合，直接输出用户到省份维度，省略用户对城市的维度（A表)。
这样的话，就获取不到A表，得不到用户对城市维度的明细数据，对与数仓建设和后期数据维护不友好，但是对于本次项目的统计确实性能得到很好的提升。如果效果不好的话可以再重复方案一在用户对省份维度上建立分区。
（2）再与其用户到省份维度的表进行关联。
方案三：维度直接汇总到最高用户维度，建立数组存储省份信息，最大粒度减小数据量。
（1）涉及到的底层表聚合到用户维度，其余对应的城市和次数字段做成数组进行存储。
建立以uid作为主键，其余字段作为数据map的表，最大限度的满足当前需求，但是不利于数仓基础表的维护，再做新需求利用到同样数据源还需要进行同样的操作
（2）解析数组，再进行关联，输入到目标表。
对所有汇总到用户维度的底层表进行解析数组，然后进行关联再计算。
针对以上方案，如果既需要满足本需求，又有利于数仓建设的话，推荐方案一，如果是敏捷开发，满足此需求的话推荐方案三，对于数据集市建设，如果没必要细致到用户到城市维度的话，建议方案二，三种方案各有利弊，具体选择需要根据实际情况定夺。
如果大家有更完美的方案的话，欢迎留言！
插曲：对于如何分区的话，可以参考一下本福特定律，但是对于有规则化的uid，没啥意义。
