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。 ...
使用distinct(key),会将所有的key都shuffle到一个reducer中,就会发生数据倾斜。 distinct(key)会将key 的所有值都加载到内存中,数据量太大时,容易OOM。即count(distinct key)内存消耗大,但查询快。 group by是将key排序,它的空间复杂度小,在时间复杂度允许的情况下,可以发挥他的空间复杂度优势。 因此,数据量太...
Group By Operator// 分组聚合操作aggregations:count(DISTINCT age)// 聚合函数keys:age(type:int)// 分组的字段mode:hash// 聚合模式,值有 hash:随机聚合,就是hash partition;partial:局部聚合;final:最终聚合outputColumnNames:_col0,_col1// 聚合之后输出列名Statistics:Num rows:126172096Data size:504688384Bas...
SELECTCOUNT(DISTINCTuser_id)ASunique_user_countFROMuser_data; 1. 2. 这条语句将返回user_data表中user_id列的不同值的数量。 GROUP BY后COUNT 与COUNT DISTINCT不同,GROUP BY后跟COUNT需要我们先对数据进行分组,然后对每个分组进行计数。例如,如果我们想要知道每个部门有多少员工,我们可以使用以下HiveQL语句: S...
一、Hive中的DISTINCT和GROUP BY的区别 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,支持使用类SQL语言查询存储在Hadoop集群中的数据。在Hive中,DISTINCT和GROUP BY都是用于对数据进行聚合操作的关键词,但是它们的作用不同。 DISTINCT:用于去重,返回数据集中少数的值,不进行任何聚合操作,它适用于查询中只需要查看不同值而不...
hive中groupby和distinct区别以及性能比较 Hive去重统计 先说核心: 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会快。 经常在公司还能看到。很多老人用distinct去重,很容易数据量
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。
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，...
count 的查询语义是完全不同的，distinct + count 统计的是去重之后的总数量，而 group by + count ...
count(DISTINCTuid)//聚集表达式bucketGroup:falsekeys:expr:counttype:intexpr:uidtype:stringmode:hash//hash方式outputColumnNames:_col0,_col1,_col2ReduceOutputOperatorkey expressions://输出的键expr:_col0//counttype:intexpr:_col1//uidtype:stringsort order:++Map-reduce partition columns://这里是按...