COUNT DISTINCT用于统计指定列中不同值的数量。然而,在处理大量数据时,COUNT DISTINCT可能会导致性能问题,因为它需要对数据进行去重和计数操作,这些操作可能会消耗大量的计算资源和内存。 2. 常见的COUNT DISTINCT优化方法 2.1 使用索引 为查询中的列创建索引可以显著提高查询性能,特别是当这些列在WHERE子句或GROUP BY子...
如果COUNT(DISTINCT ...)计算过程仍然速度缓慢,可以考虑自定义 MapReduce 程序,使用特定算法进行优化。 publicclassDistinctCountMapperextendsMapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{// implement map functionality}publicclassDistinctCountReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{// implement reduce func...
3、sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4、count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(distinct userid,month)效率更低,因为 count(distinct)是按 group by 字段分组,按 distinct 字段排序, 一般这种分布方式是很 倾...
也就是将count distinct 转换为 group by 操作,第一层根据visit_type,pv_id分组,第二层根据visit_type 直接求和即可,使数据分布更加均匀。但是 这种方式在第二层group by 也可能会产生大量的数据shuffle操作,可以再次优化: selectvisit_type,sum(cnt)from(SELECTvisit_type,count(distinctpv_id)ascntfromexp_table...
核心思路 需求逻辑中有大量的去重计数逻辑,原实现中使用count(distinct xxx) 进行计算,对这部分进行优化 selectcount(if(b1_flag=1,a,null))asa_num1,count(if(b3_flag=1,a,null))asa_num2,count(if(b4_flag=1,a,null))asa_num3from(selecta,max(if(b=1,1,0))asb1_flag,max(if(b=3,1,0))...
也就是将count distinct 转换为 group by 操作,第一层根据visit_type,pv_id分组,第二层根据visit_type 直接求和即可,使数据分布更加均匀。但是 这种方式在第二层group by 也可能会产生大量的数据shuffle操作,可以再次优化: 代码语言:javascript 复制 select ...
元旦前一周到现在总共接到9个sparksql相关的优化咨询,这些案例中,有4个和count(distinct)有关。 本来以为count(distinct)是老知识点了,之前有总结过相关的内容: sparksql源码系列 | 一文搞懂with one count distinct 执行原理 spark sql多维分析优化——细节是魔鬼 ...
先上待优化代码: select count(distinct sid) as sid ,count(distinct entity_id) as entity_id ,count(distinct billing_status_code) as billing_status_code from c_detail where cal_dt='2020-03-30'; 因为count(disticnt)需要去重操作,需要将所有数据放到同一task去重,只会产生一个reduce task。如果数据...
简述优化调优[(Count(Distinct)去重统计] ? 在Hive中,优化调优是提高查询性能和数据处理速度的重要手段。对于去重统计(Count(Distinct))这种操作,可以通过以下几种方式进行优化: 使用桶表:桶表可以将数据按照特定的列值范围或哈希算法分成若干个桶,每个桶包含一部分数据。在去重统计之前,可以先对需要去重的列进行哈希...
SELECTuser_id,COUNT(DISTINCTproduct)ASproduct_countFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYproduct_countDESC; 1. 2. 3. 4. 通过添加索引,查询语句将会更快地执行,从而提高性能。 方法二:使用缓存 另一种优化多字段count distinct查询的方法是使用缓存。我们可以将查询结果缓存在内存中,避免每次查询都需要耗费大量的时间。