--优化前selectcount(distinctid)fromtable_a--优化后selectcount(id)from(selectidfromtable_agroupbyid)tmp 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...
2、spark sql对count distinct做的优化 在hive 中我们对count distinct 的优化往往是这样的: 代码语言:javascript 复制 --优化前 selectcount(distinct id)from table_a--优化后 selectcount(id)from(select id from table_a group by id)tmp 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...
spark sql grouping sets grouping sets 、rollup 、cube 是用来处理多维分析的函数: grouping sets:对分组集中指定的组表达式的每个子集执行group by,group by A,B grouping sets(A,B)就等价于 group by A union group by B,其中A和B也可以是一个集合,比如group by A,B,C grouping sets((A,B),(A,C)...
group by sex; 如果SQL是在MapReduce上运行的话,进行这种改写可以减少中间结果的产生,即降低了读写(I/O)资源的消耗,提升程序的效率和速度。具体原理是减少了MapReduce作业数量。 2、使用grouping sets替代union all进行优化 (1)原SQL(目标是进行2个group by,但后一个的分组字段是前者的子集) select * from ( ...
2.Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致 示例: Hive: Spark: 3.regexp_extract未匹配上的话,在HIVE里回是null,但在Spark里返回是空字符 示例:regexp_extract('00000000', '^(0{1,})?([0-9a-zA-Z]+)?', 2),HIVE返回null,Spark返回空字符 ...
sqlContext.sql("select area,memberType,product,sum(price) as total from orderTempTable group by area,memberType,product grouping sets(area,memberType,product)") 上面的语句输出结果如下,可以看到使用grouping sets(area,memberType,product)会分别对这3个维度进行group by,也可以grouping sets ((area,member...
可以看到如下逻辑计划的变化(只截取grouping sets相关的): === Applying Rule org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations ==='Sort ['col1 ASC NULLS FIRST], true 'Sort ['col1 ASC NULLS FIRST], true+- 'GroupingSets [ArrayBuffer('col1), ArrayBuffer('col2)], ['col1, 'co...
之前简单总结了spark从sql到物理计划的整个流程,接下来就总结下Spark SQL中关于聚合的操作。 聚合操作的物理计划生成 首先从一条sql开始吧 1 SELECTNAME,COUNT(*) FRON PEOPLEGROUPBYNAME 这条sql的经过antlr4解析后的树结构如下: 在解析出来的树结构中可以看出来,在querySpecification下面多了aggregation子节点。这次我...
SparkSQL是基于RDD的,可以通过Schema信息来访问其中某个字段 RDD处理的不是结构化数据,所以不能进行类似HIve逻辑优化器的优化操作(条件传播) SparkSQL默认读取的类型都是 DataFrame Catalyst优化器1.解析SQL,并解析成AST(抽象语法树) 2.在树里面加入元数据信息 ...
解决多维分析的办法一般是:把逻辑拆开,分别计算指标,然后再 join 起来,这个也是上一篇【spark sql多维分析优化——细节是魔鬼】用到的一个办法。但这个办法有个缺点就是如果指标比较多的情况下,代码会写的很长,数据也会被多加载几遍。 对于这次案例来说,不用拆代码,因为5亿左右的量并不算很大,我们只用把task给...