为减少COUNT(DISTINCT ...)的计算时间,可以采用以下几种优化策略: 1. 使用 Approximate Count Distinct Hive 提供了近似计数的功能,通过approx_count_distinct()函数,可以在大幅度减少计算时间的同时获得接近真实的独立值数量。 SELECTapprox_count_distinct(column_name)FROMtable_name; 1. 2. 预先定义映射表 使用映...
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...
最后还得行转列,如果几十个count(distinct) 写死也不为过。 二、省事法①先组合去重减少数据量 ②count(distinct) 第二步仍然是一个reduce,但是数据量减少了。 select count(distinct sid),count(distinct entity_id),count(distinct billing_status_code) from (select sid,entity_id,billing_status_code from ...
当在数据量比较大的情况下,由于COUNT DISTINCT操作是用一个reduce任务来完成,这一个reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个job很难完成,这也可以归纳为一种数据倾斜。 优化方法:将COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换。例如: 代码语言:javascript 复制 selectcount(id)from(select id from bigtable group...
最新的Hive 3.0中新增了 count(distinct) 优化,通过配置hive.optimize.countdistinct,即使真的出现数据倾斜也可以自动优化,自动改变SQL执行的逻辑。 第二种方式(distinct)比第一种方式(group by)代码简洁,表达的意思简单明了,如果没有特殊的问题,代码简洁就是优!
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。在第二阶段,由于id已经消重,因此COUNT(*)操作在...
Hive SQL性能问题基本大部分都和join有关,对于和join无关的主要有group by相关倾斜和count distinct相关的优化。 一、group by 引起的倾斜 group by引起的倾斜,主要是分类的条目不均,比如部分商家订单很多,大部分商家订单少,group by按照商家分配Reduce Task,这样有的Reduce Task数据量大,大部分小,就形成数据倾斜。
去重性能:group by 的去重性能要比 select distinct 要好,所以使用 group by 去重 数据过滤:因为要计算的 uv 指标有条件,所以需要对数据进行过滤 null值:因为 count(distinc user_id) 不会计算 user_id 为 null 的数据,所以在去重时需要过滤 null 值 ...
五、慎用count(distinct) 因为count(distinct) 无论设置几个reduce 只会生成一个reduce任务,这就造成一个Reduce处理的数据量太大,导致整个Job很难完成 所以一般使用count+gruopby的方式来进行代替 六、避免笛卡尔积(漏斗模型除外) join的时候不加on条件,或者无效的on条件,Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。
优化1 其实,在COUNT(DISTINCT xxx)的时候,我们可以采用“分治”的思想来解决。对于上面的例子,首先我们按照uuid的前n位进行GROUP BY,并做COUNT(DISTINCT )操作,然后再对所有的COUNT(DISTINCT)结果进行求和。 我们先把SQL写出来,然后再做分析。 --外层SELECT求和SELECTSUM(mau_part)mau FROM(--内层SELECT分别进行COU...