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| 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。
