可以看出两条语句对应的执行时间GROUP BY比DISTINCT效率高一点点。 B.重复数据量少的情况下,对SalesOrderDetailID进行去重 SELECT 1. 也是同时执行上述两条语句,其结果如下: 作者对上述语句同时执行多次,针对重复量多的UnitPrice,GROUP BY总的处理效率比DISTINCT高一点点,但是针对重复量低的SalesOrderDetailID,DISTINCT...
可以看到group by较distinct的执行时长更短些。 原因: distinct会将所有的数据都shuffle到一个reducer里面,而group by将数据分布到多台机器上执行,效率更高。Hive 去重统计中都会在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 会更快。 结论: 能使用group by代替distinc...
1. count(distinct) 去重 sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差.因为distinct全局只有一个reduce任务来做去重操作,极容易发生数据倾斜的情况,整体运行效率较慢. 示例: (对uid去重) selectcount(distinct a.uid)uv,name,agefromAgroupby name,age 2. 双重group by 去重 双重group...
这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时,可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。 某个task执行特别慢的情况 首先要看的,就是数据倾斜发生在第几个stage中。 如果是用yarn-client模式...
程序实现: 比如说在 Hive 中,经常遇到 count(distinct)操作,这样会导致最终只有一个 reduce,我们可以先 group 再在外面包一层 count,就可以了;在 Spark 中使用 reduceByKey 替代 groupByKey 等。 参数调优: Hadoop 和 Spark 都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜,合理利用它们就能解决大部分问题。
参数优化:Hadoop 和 Spark 都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜,合理利用它们就能解决大部分问题。 程序优化:比如用 group 代替 count(distinct) 等。 过滤异常数据 直接过滤异常数据,对于有的情况下是有损的,但是对于部分情况,该方法也是可用的,比如本该在数据清洗阶段清洗的大量的NULL值、空值未被清洗。
9. distinct 将数据集中的数据去重。使用分布式处理方式实现,与内存集合使用HashSet去重方式不同。 例子: val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator"))val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 2, 3, 1),2)val distinctRDD = rdd.distinct()distinct...
因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销。 Broadcast与map进行join代码示例 // 传统的join操作会导致shuffle操作。// 因为两个RDD...
数据倾斜只会发生在shuffle过程中,所以我们需要定位到使用shuffle的算子,如: distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等 2.数据倾斜原理 spark在进行shuffle时,shuffle read需要将上一步shuffle write的结果数据拉取到节点的一个task上进一步处理,如:Join, group by等.如果某一个或...
磁盘IO和网络数据传输也是shuffle性能较差的主要原因。因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销。Broadcast与map进行join代码示例...