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,往往取决于具体的数据集和查询的复杂性。希望通过本文的分析与...
hive的group by与distinct的区别及性能测试比较 Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下。 ...
简介:给定数据表中包含用户 uid 和用户是否点击广告的标签 label,经常有需求统计用户的下发,打开 UV,PV,下面通过 Hive 实现统计并分析 distinct 与 group by 的性能与使用场景。 一.引言 给定数据表中包含用户 uid 和用户是否点击广告的标签 label,经常有需求统计用户的下发,打开 UV,PV,下面通过 Hive 实现统计...
可以看到group by较distinct的执行时长更短些。 原因: distinct会将所有的数据都shuffle到一个reducer里面,而group by将数据分布到多台机器上执行,效率更高。Hive 去重统计中都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个,group by可以有多个进行并行聚合,所以group by 会更快。 结论: 能使用group by代替distinc...
1. Group by代替 count(distinct)的原因 当要统计某一列的去重数时,count(distinct)会非常慢。因为count(distinct)逻辑只会用很少的reducer来处理。此时可以用group by来改写: --原始sqlselectcount(distinct age)fromdemo;--优化后selectcount(1)from(selectidfromdemogroupby id)tmp; ...
hive>selectdistinctname,agefromtest; OK zhao14zhao15zhao16Timetaken:39.131seconds, Fetched:3row(s) hive>selectdistinct(name),agefromtest; OK zhao14zhao15zhao16Timetaken:37.739seconds, Fetched:3row(s) 区别 如果数据较多,distinct效率会更低一些,一般推荐使用group by。
hive group by和distinct性能完全一致 先说结论,两者没有区别,先看执行计划 1、group by explain select prov_id from dim.dim_city group by prov_id ; STAGE DEPENDENCIES: Stage-1is a root stage Stage-0depends on stages: Stage-1STAGE PLANS:...
但是执行效率上，group by的执行或许更快。因为distinct 最终是会合成一个reduce ，group by 可以多个。
对于sql查询结果：select distinct order_id,amount from dw.topic_order 对于sql查询结果：select order_id,sum(amount) from dw.topic_order group by order_id 从实现效率来说：group by 在大数据量处理下要比distinct更高效。特别是使用count distinct时，count(distinct )在数据量大的情况下，效率较低，...
理解Hive中的DISTINCT与GROUP BY功能，需从它们各自的核心作用入手。DISTINCT功能旨在去除结果集中的重复行，确保返回的数据集不包含任何重复记录。具体而言，Hive在处理时，若未明确指定ALL或DISTINCT选项，则默认返回所有匹配行，而DISTINCT选项则确保结果集中只包含唯一行，多余重复的记录被去除。相比之下，...