SPARK Expand问题的解决(由count distinct、group sets、cube、rollup引起的)

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背景本文基于spark 3.1.2我们知道spark对于count(distinct)/group sets 以及cube、rollup的处理都是采用转换为Expand的方法处理,这样做的优点就是在数据量小的情况下,能有以空间换时间,从而达到加速的目的。但是弊端也是很明显,就是在数据量较大的情况下,...

如何在Spark中实现Count Distinct重聚合

背景 Count Distinct是SQL查询中经常使用的聚合统计方式,用于计算非重复结果的数目。由于需要去除重复结果,Count Distinct的计算通常非常耗时。 以如下查询为例,Count Distinct的实现方式主要有两种: SELECT region, COUNT(DISTINCT u...

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