多个distinct会造成map端数据膨胀吗

是的，多个distinct会造成map端数据膨胀。在MapReduce中，当使用distinct操作时，Map任务会将所有数据发送到Reduce任务中，以去重。如果数据中有大量重复数据，则会导致Map端输出的数据量非常大，从而对网络带宽和磁盘空间造成压力。为了减少Map端数据膨胀，可以考虑在Reduce端进行去重操作，或者采用其他优化方式，如使用Bloom Filter等。

相关问题

hive 对不同的字段进行count（distinct）会造成数据膨胀吗

在Hive中，对不同的字段进行`count(distinct)`操作会增加聚合操作的开销，但不会导致数据膨胀。数据膨胀通常指的是在数据处理过程中数据量的增加，例如在数据转换或者处理过程中生成了大量的中间数据，从而导致数据存储和计算资源的浪费。而`count(distinct)`操作只是对已经存在的数据进行聚合计算，不会增加数据量，因此不会导致数据膨胀。但是需要注意的是，对于较大的数据集和较多的字段进行`count(distinct)`操作可能会导致性能问题，需要谨慎使用。

hive 同时count（distinct ）多个数据列的执行计划

在 Hive 中同时使用 COUNT(DISTINCT) 函数对多个数据列进行计数时，执行计划将会包含以下步骤：

1. 首先执行 Map 阶段，对数据进行切分和映射操作。

2. 然后按照 GROUP BY 子句中指定的字段进行分组，对每个分组执行聚合操作。

3. 在聚合过程中，对于每个 COUNT(DISTINCT) 函数，Hive 将会使用单独的哈希表来存储不同的值，以便进行去重操作。

4. 最后将统计结果输出到 HDFS 或其他存储系统中。

示例代码如下：

SELECT COUNT(DISTINCT col1), COUNT(DISTINCT col2), COUNT(DISTINCT col3)
FROM table
GROUP BY col1, col2, col3;

以上代码将会对表中的 col1、col2 和 col3 字段进行分组，并分别统计每个分组中的不同值个数。在聚合过程中，Hive 将会使用三个单独的哈希表来存储每个 COUNT(DISTINCT) 函数的结果，以确保计数的准确性。