DistinctCount有什么作用

这篇“Distinct Count有什么作用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Distinct Count有什么作用”文章吧。

专业领域包括网站建设、做网站、商城开发、微信营销、系统平台开发, 与其他网站设计及系统开发公司不同,成都创新互联的整合解决方案结合了帮做网络品牌建设经验和互联网整合营销的理念,并将策略和执行紧密结合,为客户提供全网互联网整合方案。

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

Hive

在大数据场景下,报表很重要一项是UV(Unique Visitor)统计,即某时间段内用户人数。例如,查看一周内app的用户分布情况,Hive中写HiveQL实现:

select app, count(distinct uid) as uv
from log_table
where week_cal = '2016-03-27'

Pig

与之类似,Pig的写法:

-- all users
define DISTINCT_COUNT(A, a) returns dist {
    B = foreach $A generate $a;
    unique_B = distinct B;
    C = group unique_B all;
    $dist = foreach C generate SIZE(unique_B);
}
A = load '/path/to/data' using PigStorage() as (app, uid);
B = DISTINCT_COUNT(A, uid);

-- 
A = load '/path/to/data' using PigStorage() as (app, uid);
B = distinct A;
C = group B by app;
D = foreach C generate group as app, COUNT($1) as uv;
-- suitable for small cardinality scenarios
D = foreach C generate group as app, SIZE($1) as uv;

DataFu 为pig提供基数估计的UDF datafu.pig.stats.HyperLogLogPlusPlus,其采用HyperLogLog++算法,更为快速地Distinct Count:

define HyperLogLogPlusPlus datafu.pig.stats.HyperLogLogPlusPlus();
A = load '/path/to/data' using PigStorage() as (app, uid);
B = group A by app;
C = foreach B generate group as app, HyperLogLogPlusPlus($1) as uv;

Spark

在Spark中,Load数据后通过RDD一系列的转换——map、distinct、reduceByKey进行Distinct Count:

rdd.map { row => (row.app, row.uid) }
  .distinct()
  .map { line => (line._1, 1) }
  .reduceByKey(_ + _)

// or
rdd.map { row => (row.app, row.uid) }
  .distinct()
  .mapValues{ _ => 1 }
  .reduceByKey(_ + _)

// or 
rdd.map { row => (row.app, row.uid) }
  .distinct()
  .map(_._1)
  .countByValue()

同时,Spark提供近似Distinct Count的API:

rdd.map { row => (row.app, row.uid) }
    .countApproxDistinctByKey(0.001)

实现是基于HyperLogLog算法:

The algorithm used is based on streamlib's implementation of "HyperLogLog in Practice: Algorithmic Engineering of a State of The Art Cardinality Estimation Algorithm", available here.

或者,将Schema化的RDD转成DataFrame后,registerTempTable然后执行sql命令亦可:

val sqlContext = new SQLContext(sc)
val df = rdd.toDF()
df.registerTempTable("app_table")

val appUsers = sqlContext.sql("select app, count(distinct uid) as uv from app_table group by app")

以上就是关于“Distinct Count有什么作用”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注创新互联行业资讯频道。


网页题目:DistinctCount有什么作用
分享网址:http://scyanting.com/article/jgscpe.html