Hive SQL怎么利用标志性地点的经纬度算出距离该地点小于5000米以内的另一处标志性地点

有一张储存有标志性建筑的表，其中两个字段：标志性建筑ID(唯一)以及对应的经纬度(WGS-84坐标系)，需要算出所有标志性建筑之间经纬度小于5000米距离的数据并打上标签(任意两个标志性建筑之间的距离小于5000米都算)，鉴于该表数据量较大放弃使用笛卡尔积的方法，是否还有其它好方法

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇博客: hive sql 求所有用户和活跃用户的总数及平均年龄中的 第一步：因为同一个用户可以活跃多次(在不同时间段内都满足连续登陆2天)，但只算一个活跃用户，因此要先去重，先求出活跃用户的id和对应的年龄(去重)； 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  select
  	t4.user_id,
  	avg(t4.ag)
  from(
  	select 
  		t3.user_id,
  		min(t3.day_time),
  		max(t3.day_time),
  		count(*),
  		avg(t3.age) ag
  	from(
  		select 
  			t2.user_id,
  			t2.day_time,
  			t2.rk,
  			date_sub(t2.day_time,rk) ds,
  			age
  		from(
  			select 
  				t1.user_id,
  				t1.day_time,
  				row_number() over(partition by t1.user_id order by t1.day_time) rk,
  				t1.age
  			from(select distinct day_time,user_id,age from users) t1
  		) t2
  	) t3 group by t3.user_id,t3.ds having count(*)>=2
  ) t4 group by t4.user_id;
  

  user_id  	age
  test_2  	19.0
  test_4  	35.0
  

  连续登陆3天算活跃用户，就count(*)>=3;

  连续登陆4天算活跃用户，就count(*)>=4;

  连续登陆5天算活跃用户，就count(*)>=5;

  以此逻辑类推;

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

该回答引用gpt
可以使用Hive的地理信息扩展库（Spatial Extension）提供的ST_Distance函数来计算两点之间的距离，并利用Hive SQL的join操作来连接表并筛选出两点之间距离小于5000米的数据。

具体步骤如下：

1.确认使用的地理信息扩展库是否已安装。Hive常用的地理信息扩展库包括Hive-GeoMesa、geomesa-hive-storage、geohive等，可以根据具体情况选择合适的扩展库。

2.将经纬度列转换为Point类型的数据。可以使用ST_Point函数将经纬度转换为Point类型的数据，方便后续的计算和查询。例如，假设原表中经度列为longitude，纬度列为latitude，则可以使用如下语句添加一个新列point：

SELECT ST_Point(longitude, latitude) AS point, *
FROM landmarks_table;

3.进行自连接操作。使用自连接操作将表与自身连接，得到所有可能的点对组合。例如：

SELECT a.landmark_id AS landmark1_id, b.landmark_id AS landmark2_id, a.point AS landmark1_point, b.point AS landmark2_point
FROM landmarks_table a
JOIN landmarks_table b
ON a.landmark_id < b.landmark_id;

在本例中，使用landmark_id列来确定点的唯一标识，并使用a.landmark_id < b.landmark_id的条件限制只选择其中一个点作为符合条件的点对的起点。

4.计算距离并添加标签。使用ST_Distance函数计算两点之间的距离，并使用CASE语句添加标签。例如，假设要给距离小于5000米的点对打上标签为"nearby"，可以使用如下语句：

SELECT landmark1_id, landmark2_id,
       CASE WHEN ST_Distance(landmark1_point, landmark2_point) < 5000 
            THEN 'nearby' 
            ELSE 'not nearby' 
       END AS label
FROM point_pairs_table;

5.删除不必要的列。删除不需要输出的原始经纬度列和中间表中多余的列。例如：

SELECT landmark1_id, landmark2_id, label
FROM labels_table;

注意：由于计算距离的过程需要大量的计算资源，当数据量较大的时候可能会出现计算速度慢等问题。可以考虑采用分布式计算框架或者使用索引等技术对计算进行优化。