2、exists替换为in: 3、distinct替换为group by: 4、count(distinct)替换为group by: 5、where条件上移: 6、数据类型需要一致:
2.GROUP BY与DISTINCT去掉重复数据的对比 GROUP BY与DISTINCT类似,经常会有一些针对这两个哪个效率高的争议,今天我们就将这两个在不同重复数据量的效率作下对比。 A.重复数据量多的情况下,对UnitPrice进行去重 SELECT 1. 将上述两条语句一起执行,结果如下: 可以看出两条语句对应的执行时间GROUP BY比DISTINCT效率...
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...
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.streaming.Durations; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStr...
distinct:导致最终只有一个Reduce任务。 Hive数据倾斜解决 group by代替distinct 要统计某一列的去重数时,如果数据量很大,count(distinct)就会非常慢,原因与order by类似,count(distinct)逻辑导致最终只有一个Reduce任务。 对1再优化:group by配置调整 map端预聚合group by时,combiner在map端做部分预聚合,可以有效减少...
数据倾斜只出现在shuffle过程中,可能会触发shuffle操作的算子:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等 解决办法: 过滤少量导致数据倾斜的key (如果发现导致倾斜的key就少数几个,而且对计算本身的影响并不大的话) 提高shuffle操作的并行度(增加shuffle read task的数量,可以让原本...
答案: Spark的distinct是通过聚集去重的,可以简单理解为group by去重; 代码1:是先去重之后再排序取limit20是正确的, 代码2:是先排序之后再到各个节点进行去重之后再limit20,此时去重之后是无序的!!! 有时候测试时候是单个节点计算体现不出来问题2存在的问题,因
数据倾斜只会发生在shuffle过程中。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 ...
(1)创建一个RDD scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1)) distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at :24 (2)对RDD进行去重 scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct() unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] =...
(rdd2)// 求并集 : 只是合并不去重,要想去重可以使用 distinct 算子进行去重// val newRDD = rdd1.union(rdd2)// 求差集// val newRDD = rdd1.subtract(rdd2)// 拉链, 对应位置一对一映射,组成(key,value),需要每个对应分区上的数据个数相同val newRDD = rdd1.zip(rdd2)println(newRDD.collect(...