首先count()是对数据进行计数,说白了就是你来一条数据我计数一条,我不关心你怎么分类,我只对数据计数 每条数据从if()函数出来,还是一条数据,所以count+1 所以count(user_id)跟count(if(user_id))没有任何的区别. 我们稍做修改 1 2 3 4 5 selectpartition_date,count(user_id), count(distinctif(user_...
HiveSQL书写1.count(*)、count(1)、count('字段名') 区别从执行结果来看count(*)包括了所有的列,相当于行数,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL 最慢的count(1)包括了忽略所有列,用1代表代码行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL 最快的count(列名)只包括列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为...
count(if(status=1,true,null))中count函数返回一个布尔值类型的数值,如果status=1,返回true,会计数;如果status不等于1返回null,不会计数。 代码解读 count(DISTINCT if(agent_begin_time < start_time AND unix_timestamp(t4.start_time) - unix_timestamp(t4.agent_begin_time) <= 259200 AND order_no I...
count(1)对所有行进行统计,包括null行,count(column_name)只对该列中非null的进行统计--Hive中要避免使用count(distinct),它无法进行聚合操作,只在一个reduce上完成,容易出现性能瓶颈甚至oom内存溢出,使用group by来替代--count distinct
COUNT(DISTINCT xxx)在hive中很容易造成数据倾斜。针对这一情况，网上已有很多优化方法，这里不再赘述。现在的需求是：每天统计当月的活用用户数——"月活跃用户数"（当月访问过app就为活跃用户）。我们以2016年1月为例进行说明，now表示当前日期。最简单的方法 这个问题逻辑上很简单，SQL也很容易写出来，例如：SELEC...
COUNT(DISTINCT xxx)在hive中很容易造成数据倾斜。针对这一情况,网上已有很多优化方法,这里不再赘述。 但有时,"数据倾斜"又几乎是必然的。我们来举个例子: 假设表detail_sdk_session中记录了访问某网站M的客户端会话信息,即:如果用户A打开app客户端,则会产生一条会话信息记录在该表中,该表的粒度为"一次"会话,其...
更重要的是,在这种情况下,“数据倾斜”是必然的,因为只有一个reducer在进行COUNT(DISTINCT uuid)的计算,所有的数据都流向唯一的一个reducer,不倾斜才怪。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,...
1.少用COUNT DISTINCT 数据量小的时候无所谓,数据量大的情况下,由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce Task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,一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换: SELECT day,COUNT(DISTINCT id)AS uv ...
BIGINT count(*), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr...]) count(*) - Returns the total number of retrieved rows, including rows containing NULL values.统计总行数,包括含有NULL值的行count(expr) - Returns the number of rows for which the supplied expression is non-NULL.统计提供非NULL...
先对数据进行去重减少数据量,再做count聚合,这一定程度上减少了数据量,从而减少了数据倾斜的可能性。 总结:在数据量很大的情况下,使用count+group by替换count(distinct)能使作业执行效率和速度得到很大的提升,一般来说数据量越大提升效果越明显。