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...
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! 这个例子告诉我们,有时候我们不要过度优化,调优讲究...
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 ...
01.请慎重使用COUNT(DISTINCT col); 原因: distinct会将b列所有的数据保存到内存中,形成一个类似hash的结构,速度是十分的块;但是在大数据背景下,因为b列所有的值都会形成以key值,极有可能发生OOM 解决方案: 所以,可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col) ...
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。
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...
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...