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...
groupBy操作在Spark SQL中也可以用来去重,它允许你对指定的列进行分组,并可以对每个组应用聚合函数(虽然去重时通常不需要聚合函数)。groupBy同样会触发Shuffle操作,但与DISTINCT相比,它提供了更多的灵活性,尤其是在需要同时进行分组和聚合时。 示例代码: SELECT column1, column2 FROM your_table GROUP BY column1, c...
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...
51CTO博客已为您找到关于spark sql去重的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及spark sql去重问答内容。更多spark sql去重相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 方案实现原理:增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来...
一般而言,一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词: select:指定查询字段 distinct:对查询结果字段进行去重 from:明确查询的数据库和表 join on:指定查询数据源自多表连接及条件 where:设置查询结果过滤条件 group by:设置分组聚合统计的字段 having:依据聚合统计后的字段进一步过滤 ...
通过UI甚至可以直接定位到是哪个过程发生的数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程,可能触发数据倾斜的算子有:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。 为了进一步定位数据倾斜是有哪些 key 导致的,可以对key进行统计,如果数据量大,可以进行抽样的形式。如果发现多数数据分布都较...
对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 方案实现原理:增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来...
对于Spark SQL中的shuffle类语句,比如group by、join等,需要设置一个参数,即spark.sql.shuffle.partitions,该参数代表了shuffle read task的并行度,该值默认是200,对于很多场景来说都有点过小。 方案实现原理:增加shuffle read task的数量,可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task,从而让每个task处理比原来...
SELECT a1, a2, count(distinct b), count(distinct c) FROM test_distinct group by a1, a2 with cube spark.sql.distinct.aggregator.enabled false dli.jobs.sql.resubmit.enable null 通过设置该参数可以控制在driver故障、队列重启时Spark SQL作业是否重新提交。 false:禁用作业重试,所有类型的命令都不重新提交...