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...
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...
group by子句中包含了多余的列,因为当e.express_invoice_code能唯一标识子句中其他列时,优化前后查询结果集相同。 知识点 1 只有当优化之后的group by子句中的列能唯一标识一行数据,且优化之前子句中其他列与其在同一张表中才能进行group by去重优化。 2 见MySQL5.6手册1.8.1 MySQL Extensions to Standard SQL章节中...
select distinct id,name from t;作用多行的时候多行要一起相等才行 group by操作 实际上这个要求去重列作为聚合字段,我们一般可以做聚合去实现 select count(*) as cnt,id,name from t group by id,name; 1. 当我们不关心聚合结果的时候得到的结果就是去重的结果了 row_number开窗操作 实际上我们要分开来看...
4. GROUP BY-数据去重 详情参见:数据去重 5. 排序 Order by:全局排序 SORT BY 和 DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY :局部排序 详情参见:数据排序 6. LIMIT-约束返回行数 示例:select * from DB表输入 limit 3 7. BETWEEN ... AND-约束返回行数 注:BETWEEN ... AND 用于行区间选择的前提是有自增序列号的时...
1. partition by和group by区别和联系 1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order...
1. partition by和group by区别和联系 1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order...
show() // 按照列名去重 } 1.1.8、集合操作 1)except 2)intersect 3)union 4)limit @Test def collection(): Unit = { val ds1 = spark.range(1, 10) val ds2 = spark.range(5, 15) ds1.except(ds2).show() ds1.intersect(ds2).show() ds1.union(ds2).show() ds1.limit(5).show() }...
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 ...
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: 代码语言:javascript 复制 explain