spark count函数
时间: 2023-08-08 16:06:05 浏览: 56
Spark的count函数用于计算DataFrame或Dataset中的行数。它返回一个Long类型的值,表示行的数量。在使用count函数时,可以对数据进行去重操作,即使用count(distinct column)来计算某一列的唯一值数量。\[1\]
在Spark中,对于count(distinct)的优化,可以使用grouping sets原理。首先,通过expand操作将数据展开,然后以指定的列作为key进行HashAggregate操作,相当于进行了group by操作,从而实现了去重。接下来,可以直接计算count(id)、count(name)等,将数据分而治之,从一定程度上缓解了数据倾斜的问题。\[2\]
总结起来,Spark对count(distinct)的优化是通过展开数据并进行HashAggregate操作来实现去重,然后进行分组计算,从而提高计算效率。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Spark Sql之count(distinct)分析&&学习&&验证](https://blog.csdn.net/Lzx116/article/details/126153664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Spark基础操作(一)](https://blog.csdn.net/weixin_44275820/article/details/119893892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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