1.Presto中SUM/COUNT踩坑
2.小技巧一：把roaring bitmap引入hive/spark，再也不怕count(distinct)了
3.Hive常用算子实现原理简述--MapReduce版

Presto中SUM/COUNT踩坑

       åŽŸå› ï¼šåœ¨presto中：两个value相除，至少有一个为浮点数才能返回正确结果

        解决方案：转为浮点型

        （1）select sum(case when storecode = '' then 1 else 0 end)*1. / count(1) from orders;

        （2）cast(value AS type)

        select * from table where date=

        在hive中正常执行，presto中会报错：operator equal(varchar, bigint) are not registered

        原因：Presto不支持隐式转换，要求什么格式的参数，就一定得是什么格式的参数

        改为select * from table where date=‘’

        在kylin中跑sum()/count() 和在presto中跑相同的sum/count结果不一致,原因分析:发现在kylin中count字段是不忽略null值的,应该怎么解决kylin中的这个问题(KYLIN中没有avg函数,真是不够用)

        目前的方法有:

        重新构建一个cube(忽略null值的)

        更改avg的口径问题(不可取....)

        更改cube中null字段的数据类型

小技巧一：把roaring bitmap引入hive/spark，再也不怕count(distinct)了

       小技巧一：引入Roaring Bitmap到Hive/Spark，解决count(distinct)问题

       在SQL中，`count(distinct xxx)`常用于计算去重数量。当`xxx`为byte,弘历短线通公式源码 shortint, int等数值类型时，可以将其转化为bitmap位运算，加速运算。对于非数值类型，可以考虑将其转换为一个唯一的数字，构建广义字典。Roaring Bitmap的基本思想是使用一个位图来唯一标记某个正整数，用于记录无重复的整数数组。

       例如，数组[2,3,4,5]可以通过一个字节记录。通过依次设置数字n在第n+1个位置的位，可以表示数组。胖鸟源码对于数字范围0到n，需要`n/ +1`字节的存储空间。与数组存储相比，Roaring Bitmap的存储空间通常更小，约为数组的1/。

       Roaring Bitmap适用于无法直接存储的其他类型数字，通过转换为唯一数字进行存储。在处理如`[0,心电图app源码]`的场景中，使用Roaring Bitmap需要字节的空间，而数组存储只需要8字节，因此不划算。Roaring Bitmap在底层采用数组存储，以适应数字分散的场景。

       当处理如`[0,]`和`[,0]`的场景时，Roaring Bitmap可能无法区分数字顺序或正确识别重复值。在大数据领域，ocr建站源码如活跃人数等去重指标的计算中，Roaring Bitmap可以加速计算过程，尤其是在离线执行引擎Hive/Spark中引入Roaring Bitmap来实现精准去重。

       考虑到Hive本身不支持Roaring Bitmap数据类型，可以将其序列化为`binary`类型使用。在函数体系方面，需要实现一系列的UDF和UDAF函数，如`bitmap_count`、轨迹监控源码`bitmap_and`、`bitmap_not`、`bitmap_union`、`bitmap_contains`、`range_bitmap`、`bitmap_to_array`、`array_to_bitmap`等，以支持bitmap的集合计数、交集、差集、并集和查询操作。

       在留存分析场景中，可以利用Roaring Bitmap构建活跃位图来加速计算，如连续N天登录问题。通过将用户活跃日期构建为位图，可以快速判断用户是否连续活跃。在用户画像和用户圈选场景中，Roaring Bitmap可以用于构建用户活跃画像，提高数据处理效率。在电商场景中，通过构建轻度汇总表并使用Roaring Bitmap存储去重人数，可以有效避免重复计算，提高数据聚合的准确性。

       对于大数值范围（如bigint），Roaring Bitmap也支持。考虑到实际应用中数值范围超过`2**`的情况较少，是否需要支持bigint取决于具体需求。在数据索引优化方面，可以考虑重新编码，使得连续分布，进一步提高查询性能。

Hive常用算子实现原理简述--MapReduce版

       Hive中的常用算子包括distinct、join、group by、order by、distribute by、sort by、count等，这些操作符在SQL中使用起来很方便，能快速达到我们想要的效果，但是这些算子在底层是怎么实现的呢？

        order by很容易想到执行原理，在一个reduce中将所有记录按值排序即可。因此order by在数据量大的情况下执行时间非常长，容易out of memory，非特殊业务需求一般不使用。distribute by也比较明显，根据hash值将distribute的值分发到不同的reduce。sort by是小号的order by，只负责将本reducer中的值排序，达到局部有序的效果。sort by和distribute by配合使用风味更佳，二者可以合并简写为cluster by。count则更加明晰，在combiner或reducer处按相同键累加值就能得到。

        比较复杂的是distinct、join、group by，本文重点讨论这三个算子在MapReduce引擎中的大致实现原理。班门弄斧，抛砖引玉。

        map阶段，将group by后的字段组合作为key，如果group by单字段那么key就一个。将group by之后要进行的聚合操作字段作为值，如要进行count，则value是1；如要sum另一个字段，则value就是该字段。

        shuffle阶段，按照key的不同分发到不同的reducer。注意此时可能因为key分布不均匀而出现数据倾斜的问题。

        reduce阶段，将相同key的值累加或作其他需要的聚合操作，得到结果。

        对group by的过程讲解的比较清楚的是这篇文章 /info-detail-.html 图文并茂，很生动。

        实例如下图，对应语句是 select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline;

        如果group by出现数据倾斜，除去替换key为随机数、提前挑出大数量级key值等通用调优方法，适用于group by的特殊方法有以下几种：

        （1）set hive.map.aggr=true，即开启map端的combiner，减少传到reducer的数据量，同时需设置参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval 规定在 map 端进行聚合操作的条目数目。

        （2）设置mapred.reduce.tasks为较大数量，降低每个reducer处理的数据量。

        （3）set hive.groupby.skewindata=true，该参数可自动进行负载均衡。生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group ByKey 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

        Hive中有两种join方式：map join和common join

        如果不显式指定map side join，或者没有达到触发自动map join的条件，那么会进行reduce端的join，即common join，这种join包含map、shuffle、reduce三个步骤。

        （1）Map阶段

        读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key。Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需要用到的)列；同时在value中还会包含表的Tag信息，用于标明此value对应哪个表。然后按照key进行排序。

        （2）Shuffle阶段

        根据key的值进行hash,并将key/value按照hash值推送至不同的reduce中，这样确保两个表中相同的key位于同一个reduce中

        （3）Reduce阶段

        根据key的值完成join操作，期间通过Tag来识别不同表中的数据。

        以下面的SQL为例，可用下图所示过程大致表达其join原理。

        SELECT u.name, o.orderid FROM user u JOIN order o ON u.uid = o.uid;

        关联字段是uid，因此以uid为map阶段的输出key，value为选取的字段name和标记源表的tag。shuffle阶段将相同key的键值对发到一起，reduce阶段将不同源表、同一key值的记录拼接起来，可能存在一对多的情况。

        如果指定使用map join的方式，或者join的其中一张表小于某个体积（默认MB），则会使用map join来执行。具体小表有多小，由参数 hive.mapjoin.smalltable.filesize 来决定。

        Hive0.7之前，需要使用hint提示 /*+ mapjoin(table) */才会执行MapJoin,否则执行Common Join，但在0.7版本之后，默认自动会转换Map Join，由参数 hive.auto.convert.join 来控制，默认为true。

        以下图为例说明map join如何执行，该图来自 /archives///.htm ，博主是一个水平深厚又乐于分享的前辈，图片水印上也有其网址。

        yarn会启动一个Local Task（在客户端本地执行的Task）--Task A，负责扫描小表b的数据，将其转换成一个HashTable的数据结构，并写入本地的文件中，之后将该文件加载到DistributeCache中。

        接下来是Task B，该任务是一个没有Reduce的MR，启动MapTasks扫描大表a,在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联，并直接输出结果。

        由于MapJoin没有Reduce，所以由Map直接输出结果文件，有多少个Map Task，就有多少个结果文件。

        distinct一般和group by同时出现。

        当distinct一个字段时，将group by的字段和distinct的字段组合在一起作为map输出的key，value设置为1，同时将group by的字段定为分区键，这可以确保相同group by字段的记录都分到同一个reducer，并且map的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。例如下面的SQL语句，过程可以下图示意。

        我暂时没有理解这是怎么实现的，别人写的也没有看明白。有善良的学富五车的大佬指点一下吗？