首先,我们需要创建一个数据表来存储数据;然后,向该表中插入数据;最后,使用COUNT DISTINCT语句和CONCAT函数来计算多个字段的distinct值。通过这个实例,我们可以更好地理解在Hive SQL中如何实现多个字段的distinct计数。
count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinct)是按group by字段分组,按distinct字段排序,一般这种分布式是很倾斜的,比如男uv,女uv,淘宝一天30亿的pv,如果按性别分组,分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 2.优化的常用手段 好的模型设计事半功倍。 解决数...
在第二阶段,由于id已经消重,因此COUNT(*)操作在Map阶段不需要输出原id数据,只输出一个合并后的计数即可。这样即使第二阶段Hive强制指定一个Reduce Task,极少量的Map输出数据也不会使单一的Reduce Task成为瓶颈。改进后的SQL语句如下: SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME WHERE … ) t; ...
经验证,调整了上述参数后,问题依旧没有得到解决。 2.2 SQL改写 上述SQL所代表的业务逻辑是求截止当前每分钟的用户访问数(如出现多次,只算一次) SQL也是因为 count(distinct)的存在,导致reduce数分配少了,进而出现数据性能问题。 所以首先我们想想能不能把count(distinct)去掉 因为本身是离线数据,此时可以借助临时表,...
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?
HiveSQL使用技巧与优化 SQL执行顺序:FROM->JOIN->WHERE->GROUP BY->HAVING->SELECT->ORDER BY->LIMIT distinct去重与count --distinct去重时,如果存在NULL,结果会异常,Hive不会将null值归为一个值处理,此时需要给NULL进行转换selectdistinctnvl(column1,''),nvl(column2,0)fromt;--count(*)、count(1)对所有...
hive sql count distinct case when 文心快码BaiduComate 在Hive SQL中,COUNT DISTINCT 用于统计某一列中不同值的数量,而 CASE WHEN 语句则用于根据条件对数据进行分类处理。将这两者结合起来使用,可以灵活地统计不同条件下的唯一值数量。 以下是如何在Hive SQL中将 COUNT DISTINCT 与CASE WHEN 结合使用的详细步骤和...
3)不同指标的 count distinct 放到多段 SQL 中执行,执行后再 UNION 或 JOIN 合并 多个Distinct 同时出现在 SQL 代码中时(如对 uid、order_id、shop_id等均需去重技术时),数据会被分发多次,导致节点效率低。 五、以上优化执行后仍不能解决的 SQL 优化 ...
改进后的SQL语句如下: SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME WHERE … ) t; 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...
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...