1),("Bob",2),("Alice",3),("Bob",4),("Charlie",1)]columns=["name","id"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 计算近似的不同值数量distinct_count=df.selectExpr("approx_count_distinct(name)").collect()[0]
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spark sql语句性能优化及执行计划 一、优化点: 1、not in 替换为 not exist; 2、in 替换为 right join; 3、distinct 替换为 group by; 4、count(distinct) 替换为 count; 5、where条件中,等号左右两边的数据类型需要一致; 6、where条件中,等号左边不要有函数; 7、where条件上移; 8、优化点需要对照执行计...
with one count distinct more than one count distinct 这两种情况,sparksql处理的过程是不相同的 其中【with one count distinct】在sparksql源码系列 | 一文搞懂with one count distinct 执行原理 一文中详细介绍过啦,这篇主要分析一下【more than one count distinct】这种情况下的运行原理及优化手段。 运行过程...
hive往往只用一个reduce来处理全局聚合函数,最后导致数据倾斜;在不考虑其它因素的情况下,我们的优化方案是先group by再count。 在使用spark sql时,貌似不用担心这个问题,因为spark对count distinct做了优化: explainselectcount(distinctid),count(distinctname)fromtable_a ...
今天下午的源码课,主要是对上两次课程中留的作业的讲解,除了几个逻辑执行计划的优化器外, 重点是planAggregateWithOneDistinct(有一个count distinct情况下生成物理执行计划的原理)。 在面试时,或多或少会被问到有关count distinct的优化,现在离线任务用到的基本就是hivesql和sparksql,那sparksql中有关count distinct...
在面试时,或多或少会被问到有关count distinct的优化,现在离线任务用到的基本就是hivesql和sparksql,那sparksql中有关count distinct做了哪些优化呢? 实际上sparksql中count distinct执行原理可以从两个点来说明: with one count distinct more than one count distinct ...
简介:SPARK Expand问题的解决(由count distinct、group sets、cube、rollup引起的) 背景 本文基于spark 3.1.2 我们知道spark对于count(distinct)/group sets 以及cube、rollup的处理都是采用转换为Expand的方法处理, 这样做的优点就是在数据量小的情况下,能有以空间换时间,从而达到加速的目的。
HyperLogLog 计算出的 distinct count 可以合并。例如可以直接将两个 bin 的 HyperLogLog 值合并算出这两个 bin 总共的 distinct count,而无须从重新计算,且合并结果的误差可控 算子对数据集影响估计 对于中间算子,可以根据输入数据集的统计信息以及算子的特性,可以估算出输出数据集的统计结果。