Hive Distinct 和 Group By 查询效率分析 结果的可视化 此外,我们可以用饼状图来展示查询性能的比例: 55%45%查询性能比较DISTINCT 查询GROUP BY 查询 这个饼状图大致反映了在我们的测试中,DISTINCT的查询占据了更大的比例。 结尾 在Hive 中选择使用DISTINCT还是GROUP BY,并没有单一的答案。选择哪个更有效率,往往取...
这里你可能就要问了,不是通常说 group by 的效率高于distinct吗?为什么distinct 和 group by 都调用了 18 个 reduce 任务,distinct 的时间还花费的少一些,其实在数据量不大的情况下,distinct 和 group by的差别不是很大,但是对于count(distinct *) 来说会发生数据倾斜,因为 hive 默认在处理COUNT这种“全聚合(ful...
从这一点上看,GROUP BY做的工作应该比DISTINCT要多一些。 但实际上,GROUP BY 效率会更高 为什么呢?对于DISTINCT操作,它会读取所有的记录;而GROUP BY需要读取的记录数量与分组的组数量一样多,也就是说比实际的记录数要少很多。 默认情况下,distinct会被hive翻译成一个全局唯一reduce任务来做去重操作(数据倾斜) 而...
默认情况下,distinct会被hive翻译成一个全局唯一reduce任务来做去重操作,因而并行度为1。而group by则会被hive翻译成分组聚合运算,会有多个reduce任务并行处理,每个reduce对收到的一部分数据组,进行每组聚合(去重) 通过上述两个实验,我们可以得出这样一条结论:在重复量比较高的表中,使用DISTINCT可以有效提高查询效率,而...
A1: Group By在MapReduce中只需一次MapReduce任务,通过分组和聚合函数处理数据;而Distinct需要两次MapReduce任务,第一次去除重复记录,第二次生成最终结果,Group By的性能通常优于Distinct。 Q2: 如何在Hive中使用Group By优化Distinct操作? A2: 在Hive中,可以使用子查询和Group By组合来优化Distinct操作,使用GROUP BY...