# Spark优化 count distinct 的探索
在大数据处理和分析过程中，如何高效地计算唯一值的数量是一个常见的需求。尤其是在使用 Apache Spark 进行数据处理时，由于其强大的分布式计算能力，如何优化 `count distinct` 操作就显得尤为重要。本文将探讨如何在 Spark 中优化 `count distinct` 的操作，并通过代码示例和状态图来加深理解。
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原创
2024-09-02 03:18:31
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一 spark常用的join形式： 1 broadcast hash join （小表 大表 join）1.1）没有加hint, 满足如下条件，也会产生broadcast join： 1）被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，如果没有配置，则默认是10M。 &nb
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2023-08-31 15:49:16
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1.Spark的一些基本名词解释ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。 Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。 Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
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2023-10-05 16:16:27
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scala中的函数一些用法trim 开头和结尾的空白忽略map 对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象filter 过了scala 特殊符号用法::: 三个冒号运算符(list的连接操作):: 两个冒号运算符：表示普通元素与list的连接操作_N下划线数字运算符：用于访问元组的第N个元素，N的取值从1开始(元组的元素类型可以不同。)<- 用于遍历集合对象=> 匿名函数
sparkcore 优化数据倾斜处理1.etl处理 2.并行度
3.过滤倾斜key(需要null，聚合需求(随机分区预聚合，最终hash散列聚合)
拆分(单独拿出来处理，最终union起来))
4.reduce join 转mapjoin 5.两阶段聚合
6.无前缀聚合(随机前缀:大表加随机前缀 小表*3)自定
# 如何实现Spark中的count distinct
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要对大规模数据进行处理的情况。在Spark中，如果我们需要对数据进行去重并计算唯一值的数量，通常会使用count distinct方法。在这篇文章中，我将教你如何在Spark中实现count distinct操作。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-05-05 05:33:01
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1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
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2023-12-24 22:41:23
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# Spark Count Distinct List 及其应用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架，它提供了快速、易于使用的集群计算能力。在处理大规模数据集时，我们经常需要对数据中的不同元素进行计数，特别是当涉及到去重计数时。本文将介绍如何使用 Spark 进行去重计数，并展示如何将结果可视化为饼状图。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 Apache
原创
2024-07-27 10:23:33
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# Hive Count Distinct 优化指南
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以用于分析和查询大数据。在许多大数据分析场景中，我们常常需要对数据集进行去重操作，尤其是在计算某个列的“独立值”时，即常常需要执行 `COUNT(DISTINCT column_name)`。然而，在 Hive 中使用 `COUNT(DISTINCT ...)` 可能会非常耗时，因为它需要
福哥答案2020-09-11：[Hive调优及优化的12种方式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq)1.请慎重使用COUNT(DISTINCT col)。可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col)。2.小文件会造成资源的
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2023-07-31 15:21:30
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概述本文讲述如何使用checkpoint来保存rdd，并读取还原rdd的数据。checkpoint简介checkpoint可以把rdd持久化到磁盘上，可以是本地磁盘也可以是外部存储系统(比如：hadoop文件系统)。要注意的是：在rdd进行checkpoint时，会先把rdd的血缘(lineage)去掉。另外：在大数据量的情况下，保存和读取rdd数据也会十分消耗资源。所以，是选择使用checkpo
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2024-02-27 20:24:12
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背景 为什么需要调优？？ 程序都是能跑的，集群还是那个集群，但是有可能另外一个会调优的人和你写的代码的运行的速度要几倍甚至几十倍1.开发调优1.1 原则一：避免创建重复的RDD我们有一份数据 ，student.txt 第一个需求 ：wordCount val stuRDD = sc.textFile(“e://sparkData//student.txt”) 第二个需求：算有多少个学生 val s
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2024-06-21 09:18:38
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传统的关系型数据库中一般都提供sum/min/max/count/avg五种聚合函数的功能，在这方面MongoDB提供了更为全面的聚合统计函数、方法。CountMongoDB中的count和关系型数据库中的count聚合函数的功能一样，都是计算个数，只不过MongDB中计算的是集合中符合条件的文档数量，而关系型数据库中是计算记录的数量。使用方法：db.collection.count(queryD
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2023-09-28 13:12:07
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一、Hadoop 框架计算特性1、数据量大不是问题，数据倾斜是个问题2、jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次 汇总，产生十几个 jobs，耗时很长。原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的3、sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop 在 map 端的汇总合并优化，使 数据倾斜不成问题4、count
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2023-12-02 19:27:08
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1，概念开窗函数与聚合函数一样，都是对行的集合组进行聚合计算。它用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 2，开窗函数格式 函数名(列) OVER(partition by … order by …rows|range)3，具体解释3.1，分类1，聚
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2024-01-28 05:48:20
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# 如何在Spark中实现“count distinct collect set”
在处理大数据时，我们常常需要对某些字段进行去重统计。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，能够帮助我们高效地完成这项任务。本文将向你展示如何在Spark中使用`count distinct`和`collect_set`这两个函数来实现这个目标。
## 整体流程
下面是实现“count disti
原创
2024-09-03 03:34:17
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我们稍做修改
select partition_date,count(user_id),
count(distinct if(user_is_new = 1, user_id, 0)) --注意新增用户量的统计,加了distinct去重
from dw.nice_live_dw_user_active_day
where location_city like '%xxx%' and parti
# Spark Distinct 优化：提高数据去重效率
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。使用 Spark 时，`distinct` 操作是常见的需求之一，用于从数据集中去除重复项。然而，`distinct` 操作的性能可能会受到数据规模和集群资源配置的影响。本文将探讨 `distinct` 方法的优化策略，并通过代码示例来演示如何提高去重效率。
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原创
2024-08-27 04:21:26
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mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)1.distinct的实现：db.consumerecords.distinct("userId"):键值去重 类似于mysql中的select distinct userId from consumerecordsdb.consumerecords.disti
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2024-01-04 11:30:14
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/
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2023-12-27 22:49:07
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