count distinct在spark中的运行机制

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[预备数据和执行语句](#预备数据和执行语句)
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第一次HashAggregate
[Shuffle and Second HashAggregate](#Shuffle and Second HashAggregate)
最后结果
性能
原文

预备数据和执行语句

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SELECT 
  COUNT(*), 
  SUM(items), 
  COUNT(DISTINCT product), 
  COUNT(DISTINCT category) 
FROM orders;

假设源数据分布在两个1核的结点上，数据就8行

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spark把count distinct操作转换成count操作。

第一步是对每个要count distinct的列，生成新的行（这里是product和category列），当然原来不需要distinct聚合的列也在。

原来items列不需要distinct，product和category列要distinct，所以数据膨胀了2倍。原来8条数据，现在是8*(1+2)=24条

spark加了gid这一列，值为0代表所有非distinct聚合（这里是count(*)和sum(items)），值为1和2分别代表其他distinct聚合（这里1代表product，2代表category）。

NULL是怎么赋值的：对输入列来说，每行只有1个非空值。在spark的物理执行计划中，可以看到操作是这样的

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    Input: [product, category, items]
    Arguments: [
      [null, null, 0, items],
      [product, null, 1, null],
      [null, category, 2, null]]

第一次HashAggregate

Spark使用所有count distinct的列和gid作为关键字（product、category和gid）对行进行局部散列，并对非distinct的聚合（count（*）和SUM（items））执行局部局部聚合：

相当于执行了select product,category,gid,count(*) cnt,sum(items) items from 膨胀后的表 group by product,category,gid

这可以使得膨胀后的数据变小。

如果不同值的数量比较少，减少的数据是相当可观的，最终结果可能比原始数据还要少。

可以看到原来每个结点上有4行，膨胀后是12行，局部聚合后变成了6行。

Shuffle and Second HashAggregate

在每个结点内部HashAggregate后，经过shuffle后变成这样

重新再每个结点做局部shuffle，得到

（相当于执行了select product,category,gid,count(*) cnt,sum(items) items from 膨胀后的表 group by product,category,gid）

这一步使得所有键都变成了唯一的。

最后结果

现在所有行可以合并成一个partition，再次HashAggregation，但这次不用group by product, category和gid

现在再也没有重复值了，简单的count和根据gid筛选就可以得到想要的count distinct结果

  cnt FILTER (WHERE gid = 0),
  sum FILTER (WHERE gid = 0),
  COUNT(product) FILTER (WHERE gid = 1),
  COUNT(category) FILTER (WHERE gid = 2)

Result:

  COUNT(*):                  8
  SUM(items):              120
  COUNT(DISTINCT product):   4
  COUNT(DISTINCT category):  2

性能

如果不同值的数量比较少，那么即使膨胀后，最后要shuffle的行也很少，这样因为spark局部聚合的原因，count distinct是相对比较快的
如果不同值的数量很多，并且你在一个语句中使用多个count distinct对不同的列。那么要shuffle行因为膨胀会很多，局部聚合也不能有效遏制数据的膨胀，那么要让查询语句成功执行需要消耗更多的executor内存。

原文

Distributed COUNT DISTINCT -- How it Works in Spark, Multiple COUNT DISTINCT, Transform to COUNT with Expand, Exploded Shuffle, Partial Aggregations -- Large-Scale Data Engineering in Cloud (cloudsqale.com)