SparkSQL中最简单的去重方式是使用DISTINCT关键字。该关键字可以作用于单行或多行数据,去除完全相同的记录。例如,要去除user_table表中重复的user_id,可以使用以下SQL语句: SELECT DISTINCT user_id FROM user_table; 然而,当处理大规模数据集时,直接使用DISTINCT可能会成为性能瓶颈。为了优化性能,可以考虑以下策略: 缓...
Spark SQL支持多列distinct聚合。分析如下：实现机制：Spark SQL在处理包含distinct聚合的SQL语句时，采用了特定的聚合模式。对于多列distinct聚合，Spark SQL在逻辑计划优化阶段引入了转换，通过expand算子和aggregate算子进行处理。expand算子用于扩展数据行，将非distinct聚合列和每个distinct聚合列分为不同的组，...
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...
从上文验证结果中来看,spark SQL支持多列distinct是毋庸置疑的,但是在org.apache.spark.sql.execution.Aggregation中的代码却只允许只有一个distinct列,因此考虑在logical plan优化阶段,Spark SQL是不是做了一些转换或者优化。所以,这个时候考虑从logical paln的下手,对比只有单个distinct聚合的SQL语句和多个distinct聚合的SQ...
在Spark SQL中,去重通常可以通过DISTINCT关键字或groupBy操作实现。虽然它们在逻辑上都可以达到去重的效果,但在性能和适用场景上有所不同。 1. 使用DISTINCT关键字 DISTINCT是SQL中最直接的去重方式,它可以直接对指定的列进行去重。在Spark SQL中,DISTINCT操作会触发Shuffle操作,以确保所有相同的数据都被发送到同一个分...
distinct去重 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * 去除重复的元素,不过此方法涉及到混洗,操...
spark sql count distinct多列 在Spark SQL 中使用 COUNT DISTINCT 统计多列 Spark SQL 是一个强大的分布式数据处理引擎,特别适合进行大数据分析。在许多数据分析场景中,我们常常需要统计某些列的独特值。这时,COUNT DISTINCT功能就显得尤为重要。然而,当我们要统计多个列的独特值时,直观的统计方法需要一些技巧。本文将...
在分析取代count distinct的sql写法时, 发现分析函数可以嵌套,分享给大家! 运行环境 Apache Hive(version 3.1.0) 问题: 统计客户购买商品的种类数据,用count distinct的sql写法: with t as( select 'p1' pid, '1' cid union select 'p1' pid, '1' cid union ...
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;...
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/...