hive中为什么distinct和group by的效率慢

这可能是因为在执行distinct和group by时，需要对数据进行排序和聚合操作，而这些操作会消耗大量的计算资源和时间。另外，如果数据量很大，也会导致效率变慢。为了提高效率，可以考虑对数据进行分区或者使用更高效的算法。

相关问题

hive中distinct和group by的效率

在Hive中，DISTINCT和GROUP BY都可以用于去重，但它们的执行方式和效率略有不同。

DISTINCT操作会将所有数据都读入内存中进行去重，因此适用于数据量不大的情况。它的效率较高，但会占用较多的内存资源。如果数据量很大，可能导致内存溢出。

GROUP BY操作则是在MapReduce的过程中对数据进行分组，然后对每组进行操作，因此适用于大规模数据的去重。它的效率相对较低，但可以处理大量的数据，不会导致内存溢出。

因此，如果数据量较小，可以优先考虑使用DISTINCT操作；如果数据量较大，则需要使用GROUP BY操作。同时，还要根据具体情况进行优化，如使用索引等方式提高效率。

hive distinct和group by区别

Hive中的distinct和group by都是用于去重的，但是它们的使用场景和效果略有不同。

distinct用于返回唯一的值，它可以用于单个列或多个列，但是它不会对数据进行分组，只是简单地去重。例如：

SELECT DISTINCT col1 FROM table;

这条语句会返回table表中col1列的唯一值。

而group by则是用于对数据进行分组，然后对每个组进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。它可以用于单个列或多个列，但是必须要有聚合函数的配合。例如：

SELECT col1, SUM(col2) FROM table GROUP BY col1;

这条语句会对table表中的数据按照col1列进行分组，然后对每个组的col2列进行求和操作。

因此，distinct和group by虽然都可以用于去重，但是它们的使用场景和效果是不同的。