如题所述
Distinct是一种在数据库SQL语言中至关重要的操作，尤其在Hive中，它通过MapReduce机制来实现。Distinct操作可以应用于单列或多列，其基本原理是对数据集按照指定列进行分组，去除每个分组内的重复值，最终合并成唯一值的结果集。
在最近的一次学习过程中，有位伙伴在研究count distinct时遇到了难题。虽然对单个count distinct原理理解尚可，但面对多字段count distinct时，讲解起来就变得复杂。下面将为大家总结这方面的内容。
在深入Distinct之前，先来了解一下group by操作的实现原理。group by操作适合与distinct紧密相关的聚合操作，因此，总结distinct之前，需要了解group by的具体实现。
在map阶段，将group by后的字段组合作为key，如果是单个字段，则key为一个。group by之后要进行的聚合操作字段作为值，如count则值为1；若sum另一个字段，则value是该字段值。shuffle阶段，按照key的不同分发到不同的reducer。reduce阶段，如果是count则将相同key的值累加，如果是其他操作，则按需要的聚合操作得到结果。
在map阶段如果出现数据倾斜，可以进行相应的处理，常见的方法有单独计算key、替换随机数等。针对group by的特殊方法有几种。
Distinct单字段原理：当执行Distinct操作时，Hive将其转化为MapReduce作业，并按指定列进行分组。Map阶段，每个Mapper读取输入数据，将指定列作为输出的key，通过Shuffle过程将具有相同key的数据发送到同一个Reducer中。由于使用了distinct，Map端的combine无法合并重复数据，因此必须将id作为Key输出，在Reduce阶段再进行消重。
对于count(distinct)全聚合操作，即使设置了reduce task的具体个数，Hive最终也只会启动一个reducer。这导致所有map端传来的数据都在一个tasks中执行，唯一的Reduce Task需要处理大量的数据，这成为整个作业的IO和运算瓶颈。
Distinct一个字段时，将group by的字段和distinct的字段组合作为map输出的key，value设置为1，同时将group by的字段定为分区键。这样就可以将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段利用mapreduce的排序，输入天然就是按照组合key排好序的。根据分区键将记录分发到reduce端后，按顺序取出组合键中的distinct字段，这时distinct字段也是排好序的。依次遍历distinct字段，每找到一个不同值，计数器就自增1，即可得到count distinct结果。
对于单distinct的优化，可以通过将原来一个MapReduce作业转换为两个作业，在第一阶段选出全部的非重复的字段id，在第二阶段再对这些已消重的id进行计数。这样可以在第一阶段通过增大Reduce的并发数来处理Map输出，在第二阶段，由于id已经消重，COUNT(*)操作在Map阶段不需要输出原id数据，只输出一个合并后的计数即可。
对于mult-distinct，如果按照上面一个distinct字段的方法，无法根据uid和date分别排序，也就无法通过LastKey去重，仍然需要在reduce阶段在内存中通过Hash去重。Hive会使用另一种处理方式，对所有的distinct字段编号，那么相同字段就会分别排序，这时只需要在reduce阶段记录LastKey即可去重。这种实现方式利用了MapReduce的排序，节省了reduce阶段去重的内存消耗，但缺点是增加了shuffle的数据量。
对于多重distinct的操作，可以按照一定步骤进行优化。
在最近的一次学习过程中，有位伙伴在研究count distinct时遇到了难题。虽然对单个count distinct原理理解尚可，但面对多字段count distinct时，讲解起来就变得复杂。下面将为大家总结这方面的内容。
在深入Distinct之前，先来了解一下group by操作的实现原理。group by操作适合与distinct紧密相关的聚合操作，因此，总结distinct之前，需要了解group by的具体实现。
在map阶段，将group by后的字段组合作为key，如果是单个字段，则key为一个。group by之后要进行的聚合操作字段作为值，如count则值为1；若sum另一个字段，则value是该字段值。shuffle阶段，按照key的不同分发到不同的reducer。reduce阶段，如果是count则将相同key的值累加，如果是其他操作，则按需要的聚合操作得到结果。
在map阶段如果出现数据倾斜，可以进行相应的处理，常见的方法有单独计算key、替换随机数等。针对group by的特殊方法有几种。
Distinct单字段原理：当执行Distinct操作时，Hive将其转化为MapReduce作业，并按指定列进行分组。Map阶段，每个Mapper读取输入数据，将指定列作为输出的key，通过Shuffle过程将具有相同key的数据发送到同一个Reducer中。由于使用了distinct，Map端的combine无法合并重复数据，因此必须将id作为Key输出，在Reduce阶段再进行消重。
对于count(distinct)全聚合操作，即使设置了reduce task的具体个数，Hive最终也只会启动一个reducer。这导致所有map端传来的数据都在一个tasks中执行，唯一的Reduce Task需要处理大量的数据，这成为整个作业的IO和运算瓶颈。
Distinct一个字段时，将group by的字段和distinct的字段组合作为map输出的key，value设置为1，同时将group by的字段定为分区键。这样就可以将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段利用mapreduce的排序，输入天然就是按照组合key排好序的。根据分区键将记录分发到reduce端后，按顺序取出组合键中的distinct字段，这时distinct字段也是排好序的。依次遍历distinct字段，每找到一个不同值，计数器就自增1，即可得到count distinct结果。
对于单distinct的优化，可以通过将原来一个MapReduce作业转换为两个作业，在第一阶段选出全部的非重复的字段id，在第二阶段再对这些已消重的id进行计数。这样可以在第一阶段通过增大Reduce的并发数来处理Map输出，在第二阶段，由于id已经消重，COUNT(*)操作在Map阶段不需要输出原id数据，只输出一个合并后的计数即可。
对于mult-distinct，如果按照上面一个distinct字段的方法，无法根据uid和date分别排序，也就无法通过LastKey去重，仍然需要在reduce阶段在内存中通过Hash去重。Hive会使用另一种处理方式，对所有的distinct字段编号，那么相同字段就会分别排序，这时只需要在reduce阶段记录LastKey即可去重。这种实现方式利用了MapReduce的排序，节省了reduce阶段去重的内存消耗，但缺点是增加了shuffle的数据量。
对于多重distinct的操作，可以按照一定步骤进行优化。
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