我们知道sparksql处理count(distinct)时,分两种情况: 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 di...
3. 使用 COUNT DISTINCT 统计多列 为了统计多个列的独特组合,我们可以使用GROUP BY结合COUNT。假设我们想统计每个registration_date和country组合下的用户总数。 下面是代码示例: frompyspark.sql.functionsimportcount# 使用 GROUP BY 和 COUNT 统计多列的独特组合result=df.groupBy("registration_date","country").agg...
在使用spark sql 时,不用担心这个问题,因为 spark 对count distinct 做了优化: explain select count(distinct id), count(distinct name) from table_a 1. 2. 3. 4. 5. == Physical Plan == *(3) HashAggregate(keys=[], functions=[count(if ((gid#147005 = 2)) table_a.`id`#147007 else ...
functions=[partial_count(distinct b#4)],output=[a#3,count#16L])+-HashAggregate(keys=[a#3,b#4],functions=[],output=[a#3,b#4])+-Exchangehashpartitioning(a#3,b#4,5),ENSURE_REQUIREMENTS,[id=#24]+-HashAggregate(keys=[a#3,b#4],functions=[],output=[a#3,b#4])+-SerializeFromObje...
4、有其他非distinct聚合函数的情况下执行原理 5、关键点调试 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: ...
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 ...
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 ...
SparkSQL内置函数 -- countDistinct 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [root@centos00~]$ cd hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 展开表 CountDistinct(Column, Column[]) 返回组中非重复项的数目。 CountDistinct(String, String[]) 返回组中非重复项的数目。 CountDistinct(Column, Column[])
1.3 countDistinct // 计算姓名不重复的员工人数empDF.select(countDistinct("deptno")).show() 1.4 approx_count_distinct 通常在使用大型数据集时,你可能关注的只是近似值而不是准确值,这时可以使用 approx_count_distinct 函数,并可以使用第二个参数指定最大允许误差。