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...
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。 先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子:...
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.Distinct & 未分组 使用distinct 计算用户打开的 PU,UV: hive -e "select dt,sum(if(label='1',1,0)) as click_pv,count(dis...
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...
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。
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。
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 ...
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，因为count(distinct)是按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。排序...