sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题。 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...
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 如果通过缩小数据量和上述 3种数据倾斜优化仍不能达到足...
如果COUNT(DISTINCT ...)计算过程仍然速度缓慢,可以考虑自定义 MapReduce 程序,使用特定算法进行优化。 publicclassDistinctCountMapperextendsMapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{// implement map functionality}publicclassDistinctCountReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{// implement reduce func...
--hive自动进行负载均衡Sethive.groupby.skewindata=true; 二、count distinct优化 distinct是去重计数,由于需要去重hive会将Map阶段的输出全部输入到1个Reduce Task上,就很容引起性能问题。 解决办法: 先group by 去重,再计数。 三、join 优化 join优化主要分为mapjoin可以解决的优化(大表 join 小表) 和 mapjoin...
SQL很简单,但有一些需要注意的点: 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 ...
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。这一优化大幅地减少了第一个作业的Redu...
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,首先把每个用户首次访问的时间记录下来,这样就可以将处理的数据大大减少,最后再通过开窗函数处理即可。
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...
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...