hive 去重 1千万条数据，怎么处理

在 Hive 中去重可以使用 DISTINCT 关键字，但是当数据量非常大时可能会导致性能问题。如果数据量非常大，可以考虑以下几种方法：

1. 使用 Hadoop MapReduce 程序实现去重，可以先按照某个字段进行排序，然后使用 MapReduce 程序去重。这种方式可以利用 Hadoop 的并行计算能力，处理速度比较快。

2. 如果数据量不是非常大，可以使用 Hive 的分桶表（Bucketed Table）来进行去重。首先将数据按照某个字段进行分桶，然后在每个分桶中进行去重操作。这种方式可以减少 Shuffle 操作的数据量，提高性能。

3. 如果数据量较大，但是可以容忍一定的误差，可以使用 Bloom Filter 进行去重。Bloom Filter 是一种高效的数据结构，可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中。可以使用 Bloom Filter 进行去重，虽然可能会存在一定的误差，但是可以大大减小去重的数据量，提高性能。

4. 可以考虑将数据导入到 HBase 或者 Cassandra 等分布式数据库中进行去重操作，这些数据库可以支持分布式计算和高并发访问，可以处理大规模的数据去重任务。

相关问题

hive 去重的方法

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，常用于大数据处理和分析。Hive中有多种方法可以进行去重，下面我列举几种比较常用的方法：

1. 使用DISTINCT关键字：使用SELECT DISTINCT语句可以对查询结果进行去重，例如：

SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table_name;

2. 使用GROUP BY语句：使用GROUP BY语句可以对查询结果进行分组，同时也可以去重，例如：

SELECT col1, col2 FROM table_name GROUP BY col1, col2;

3. 使用ROW_NUMBER()函数：ROW_NUMBER()函数可以给每条记录进行编号，通过判断编号是否为1来实现去重，例如：

SELECT col1, col2 FROM (
SELECT col1, col2, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY col1, col2 ORDER BY col1) row_num
FROM table_name
) t
WHERE t.row_num = 1;

希望这些方法可以帮到您。

hive 去重 为什么性能上group by优于distinct

在Hive中，使用GROUP BY语句和DISTINCT关键字都可以实现数据去重的功能。但是在性能方面，GROUP BY通常比DISTINCT更快。

这是因为在Hive中，DISTINCT会对所有列进行去重操作，而GROUP BY只需要对指定的列进行分组操作，因此GROUP BY可以更精细地控制去重的范围，从而减少处理的数据量。

此外，如果使用DISTINCT关键字，Hive会对所有数据进行一次全表扫描，然后进行排序和去重操作，如果数据量很大，这个过程会非常耗时。而使用GROUP BY语句，Hive可以先对数据进行分区，然后在每个分区内进行分组和聚合操作，这样可以减少处理数据的量，提高查询效率。

因此，在Hive中，如果只需要对部分列进行去重操作，或者需要对去重后的数据进行进一步的聚合计算，建议使用GROUP BY语句。