为什么在Hive中计数（明显）慢于group by？

Question

在Hive上，我相信count（不同）将比group-by更可能导致减速器的工作量不平衡，并最终导致一个悲伤的减速器磨损。 下面的示例查询。

为什么？

示例查询：

select count(distinct user)
from some_table

分组版本（建议更快）：

select count(*) from
(select user
 from some_table
 group by user) q

注意： 本演示文稿的幻灯片26描述了该问题。

Answer 1

select count(distinct user)
from some_table;

此查询在地图方面进行计数。 每个映射器都会发出一个值，即计数。 然后必须聚合所有值以产生总计数，这是单个减速器的工作。

select count(*) from
(select user
 from some_table
 group by user) q;

此查询有两个阶段。 在阶段1，GROUP BY聚合地图侧的用户并为每个用户发出一个值。 输出必须在reduce侧汇总， 但它可以使用许多reducer 。 在阶段2，在地图一侧执行COUNT ，然后使用一个减速器聚合最终结果。

因此，如果您有大量的地图侧分割，那么第一个查询将必须聚合非常大量的一个值结果。 第二个查询可以在阶段1的缩减侧使用许多减速器，然后在阶段2，对于最后的单个减速器将具有较小的任务。

这通常不是优化。 您必须有大量的地图拆分才能使查询1 reducer成为问题。 第二个查询有两个阶段，仅此一个将比查询1慢（阶段2在第1阶段完全完成之前无法启动）。 所以，虽然我可以看到你得到的建议的一些推理，但我会怀疑，除非进行适当的测量并显示出改进。