hive.groupby.skewindata 对 count(distinct) 的优化是有限制的,当 hive.groupby.skewindata = true 时,SQL只能对一个列进行 count(distinct),否则会抛出异常: Causedby: org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException:DISTINCTondifferent columnsnotsupportedwithskewindata 复制代码 其实这很容易理解,在刚刚的手动...
最后还得行转列,如果几十个count(distinct) 写死也不为过。 二、省事法①先组合去重减少数据量 ②count(distinct) 第二步仍然是一个reduce,但是数据量减少了。 select count(distinct sid),count(distinct entity_id),count(distinct billing_status_code) from (select sid,entity_id,billing_status_code from ...
我们假定uuid是由字母和数字组成的：大写字母、小写字母和数字，字符总数为26+26+10=62。理论上，内层select进行group by时，会有 62^n 个分组，外层select就会进行 62^n 次求和，所以n不宜过大。当然，如果数据量十分巨大，n必须充分大，才能保证内层select中的COUNT(DISTINCT)能够计算出来，此时可以再嵌套一层se...
突然灵机一闪,既然可以使用group_concat函数,那其它函数能行吗? 赶紧用count函数一试,成功,费了这么多工夫,原来就这么简单。 现在将完整语句放出: select *, count(distinct name) from table group by name 结果: id name count(distinct name) 1 a 1 2 b 1 3 c 1 最后一项是多余的,不用管就行了,目...
当然,如果数据量十分巨大,n必须充分大,才能保证内层select中的COUNT(DISTINCT)能够计算出来,此时可以再嵌套一层select,这里不再赘述。 >> 优化2 其实,很多博客中都记录了使用group by操作代替COUNT(DISTINCT) 操作,但有时仅仅使用group by操作还不够,还需要加点小技巧。
上述SQL中,内层SELECT根据uuid的前3位进行GROUP BY,并计算相应的活跃用户数COUNT(DISTINCT),外层SELECT求和,得到最终的月活跃用户数。 这种方法的好处在于,在不同的reducer各自进行COUNT(DISTINCT)计算,充分发挥hadoop的优势,然后进行求和。注意,上面SQL中,n设为3,不应过大。 为什么n不应该太大呢?我们假定uuid是由...
2. LEFT SEMI JOIN的限制是, JOIN子句中右边的表只能在ON子句中设置过滤条件,在WHERE子句、SELECT子句或其他地方过滤都不行。 3. Hadoop和Hive中数据都是用UTF-8编码的,所以, 所有中文必须是UTF-8编码, 才能正常使用。 4.count(distinct)当前的Hive不支持在一条查询语句中有多Distinct。如果要在Hive查询语句中...
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME WHERE … ) t; 1. 在实际运行时,我们发现Hive还对这两阶段的作业做了额外的优化。它将第二个MapReduce作业Map中的Count过程移到了第一个作业的Reduce阶段。这样在第一阶Reduce就可以输出计数值,而不是消重的全部id。这一优化大幅地减少了第一个作...
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...
select *, count(distinct name) from table group by name 结果: id name count(distinct name) 1 a 1 2 b 1 3 c 1 最后一项是多余的,不用管就行了,目的达到。 原来mysql这么笨,轻轻一下就把他骗过去了,现在拿出来希望大家不要被这问题折腾。