spark5种去重方式,快速去重-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了spark5种去重方式,快速去重。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. count(distinct) 去重

sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差.因为distinct全局只有一个reduce任务来做去重操作,极容易发生数据倾斜的情况,整体运行效率较慢.
示例: (对uid去重)

select count(distinct uid) uv,name,age
from A
group by name,age

2. 双重group by 去重

双重group by将去重分成了两步,是分组聚合运算,group by操作能进行多个reduce任务并行处理,每个reduce都能收到一部分数据然后进行分组内去重,不再像distinct只有一个reduce进行全局去重.
并且双重group by使用了“分而治之”的思想，先局部聚合和再进行全局汇总,整体效率要比distinct高很多.

首先根据uid,name,age进行分区内去重
将分组内去重后的数据进行全局去重.

select count(uid) uv,name,age
from (
    select uid,name,age
    from A
    group by uid,name,age
) a
group by name,age

3. row_number() over() 窗口函数去重

窗口函数(开窗)同样可实现去重功能,相比distinct和group by, row_number() over()要更加灵活,我们在日常需求中,经常遇到需要保留多条重复数据中的某一条或者某几条. 如:

相同的用户名中我们需要年龄最大的那一个
相同数据中我们需要时间戳最小的那几个
这时候,row_number() over()可以完美解决我们的问题

row_number() over(partiiton by xxx order by xxx [asc / desc])

# 相同用户名只取年龄最大的那一个
select uname
from (
	select uname,row_number() over(partition by age desc) rn
	from A
) s
where rn = 1

# 相同数据中,只取时间戳最小的3条数据
select uid
from (
	select uid, row_number() over(partition by uid order by log_timestamp asc) rn
	from A
) s
where rn <= 3

4. sortWithinPartitions + dropDuplicates

DataFrame中,可以先将分区内数据进行排序,然后通过dropDuplicates将重复的数据删除.

sortWithinPartitions: 将分区内的数据进行排序,通过源码我们可以看出此算子和sql中sort by作用相同,并且此算子是对每个executor中数据进行排序,并不会发生shuffle,所以效率较高.但是此算子并没办法对排序的字段进行倒排(desc),默认是正排(asc).
dropDuplicates: 此算子是将排序中重复的字段进行去重,最终只保留第一条.
本人理解,此操作和sublime中先排序再通过正则去重的思路完全一致

根据logid排序并进行去重,最终只保留一条logid

val newExt = extractResDf
	.sortWithinPartitions(col("logid"))
	.dropDuplicates("logid")

5. mapPartitions + HashSet分区内去重

因为业务需要,上面的效率都有些慢,无法满足日常跑数,我们是不是可以省去对分区内数据的排序操作,直接进行去重操作呢?
于是,我就想到了 mapPartitions算子 + HashSet进行分区内去重,就省去了排序的步骤,效率更高.

val testSchema: StructType = testDf.schema
val testEncoder: ExpressionEncoder[Row] = RowEncoder(testSchema)
testDf.mapPartitions(line => {
  val rowBuf = new scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Row]()
  val logidSet = new mutable.HashSet[String]
  line.foreach(row => {
    if (logidSet.add(row.getAs[String]("logid"))) {
      rowBuf.append(row)
    }
  })
  rowBuf.iterator
})(testEncoder)

这里使用mapPartition遍历每个分区的数据, 然后每个分区中有一个HashSet,向HashSet中添加数据,如果

logidSet.add(row.getAs[String]("logid"))

方法返回结果为true,则说明HashSet中不存在此logid,不进行去重; 如果返回结果为false,则说明此logid已经存在,不放入到ArrayBuffer中即可,最终就能实现每个logid只在分区内保留一条的结果.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415023.html

注: 如果不加endocer,会报如下错:
Error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) are supported by importing spark.implicits._ Support for serializing other types will be added in future releases.