hive中groupby和distinct区别以及性能比较

Hive去重统计

先说核心:

都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快。

 

经常在公司还能看到。很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜。感谢上次冲哥的指正。

相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下。
先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子:

实际论证

order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.877GB,存储的是公司所有的订单信息,表的字段大概有20个,其中订单号是没有重复的,所以在统计总共有多少订单号的时候去重不去重结果都一样,我们来看看:
统计所有的订单有多少条条数,一个count函数就可以搞定的sql性能如何。

  • DISTINCT
select count(distinct order_no) from order_snap;
Stage-Stage-1: Map: 396 Reduce: 1 Cumulative CPU: 7915.67 sec HDFS Read: 119072894175 HDFS Write: 10 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 days 2 hours 11 minutes 55 seconds 670 msec
OK
_c0
763191489
Time taken: 1818.864 seconds, Fetched: 1 row(s)
  • GROUP BY
select count(t.order_no) from (select order_no from order_snap group by order_no) t;
Stage-Stage-1: Map: 396 Reduce: 457 Cumulative CPU: 10056.7 sec HDFS Read: 119074266583 HDFS Write: 53469 SUCCESS
Stage-Stage-2: Map: 177 Reduce: 1 Cumulative CPU: 280.22 sec HDFS Read: 472596 HDFS Write: 10 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 days 2 hours 52 minutes 16 seconds 920 msec
OK
_c0
763191489
Time taken: 244.192 seconds, Fetched: 1 row(s)

结论:第二种写法的性能是第一种的7.448499541
注意到为什么会有这个差异,Hadoop其实就是处理大数据的,Hive并不怕数据有多大,怕的就是数据倾斜,我们看看两者的输出信息:

# distinct
Stage-Stage-1: Map: 396 Reduce: 1 Cumulative CPU: 7915.67 sec HDFS Read: 119072894175 HDFS Write: 10 SUCCESS
# group by
Stage-Stage-1: Map: 396 Reduce: 457 Cumulative CPU: 10056.7 sec HDFS Read: 119074266583 HDFS Write: 53469 SUCCESS

使用distinct会将所有的order_no都shuffle到一个reducer里面,这就是我们所说的数据倾斜,都倾斜到一个reducer这样性能能不低么?

再看第二个,直接按订单号分组,起了457个reducer,将数据分布到多台机器上执行,时间当然快。

由于没有手动指定Reduce的个数,Hive会根据数据的大小动态的指定Reduce大小,但是可以手动指定

hive> set mapred.reduce.tasks=100

 

posted @ 2019-06-19 14:12  wqbin  阅读(2463)  评论(0编辑  收藏