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...
开发中,使用了30d的数据,超过了上千亿的数据量,且有各种复杂的处理逻辑,单地区单任务运行时间超过6个小时,需要对任务进行优化 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 select count(if(b1_flag=1,a,null)) as a_num1, count(if(b3_flag=1,a...
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 visit_type,sum(cnt)from(SELECTvisit_type,count(distinct...
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...
2. 优化方法 为了提高count distinct操作的性能,我们可以考虑使用一些优化技术。例如,可以通过 HyperLogLog 算法来近似计算不同的值,或者通过数据分区和缓存来优化性能。 2.1 HyperLogLog HyperLogLog 是一种概率算法,可以在占用很少空间的情况下,近似计算不重复值的数量。Spark 自带的approx_count_distinct函数便是基于 Hyp...
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...
处理万亿级数据的Count-Distinct任务时，优化策略是关键。首先，对于单字段去重，如pv_id，原始的SQL可能会因数据量大而影响性能。通常的优化方法是通过分组避免过多数据shuffle。例如，先按visit_type和pv_id进行group by，再求和计数，但这可能导致第二层group by操作的shuffle量大。进一步优化是使用hash...
Hive:select count(distinct)优化以及hive.groupby.skewindata 原文链接:https://juejin.cn/post/6926536667877048333 问题引入 数据分析师小A接到需求,需要统计当日各个省份20岁以下的日活跃用户数(去重统计user_id,即UV) 现有一个Hive表存储着用户行为数据:user_behaviour_trace_info ...
count(distinct userid) from tmp1 group by pro 优化 对于单distinct的优化,我们的课程也提到过很多次,利用Hive对嵌套语句的支持,将原来一个MapReduce作业转换为两个作业,在第一阶段选出全部的非重复的字段id,在第二阶段再对这些已消重的id进行计数;这样在第一阶段我们可以通过增大Reduce的并发数,并发处理Map输出...