1、使用distinct去重

distinct用来查询不重复记录的条数，用count(distinct id)来返回不重复字段的条数。用法注意：

• distinct【查询字段】，必须放在要查询字段的开头，即放在第一个参数；
• 只能在SELECT 语句中使用，不能在 INSERT, DELETE, UPDATE 中使用；
• DISTINCT 表示对后面的所有参数的拼接取不重复的记录，即查出的参数拼接每行记录都是唯一的
• 不能与all同时使用，默认情况下，查询时返回的就是所有的结果。

distinct支持单列、多列的去重方式。

• 作用于单列

  • 单列去重的方式简明易懂，即相同值只保留1个。

    select distinct name from A    //对A表的name去重然后显示
    

• 作用于多列

  • 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行，即只有所有指定的列信息都相同，才会被认为是重复的信息。
  • 注意，distinct作用于多列的时候只在开头加上即可，并不用每个字段都加上。distinct必须在开头，在中间是不可以的，会报错，`select id,distinct name from A //错误

    select distinct id,name from A   //对A表的id和name去重然后显示
    

• 配合count使用

  select count(distinct name) from A  //对A表的不同的name进行计数
  

• 按顺序去重时，order by 的列必须出现在 distinct 中

  • 出错代码
    

  • 改正后的代码
    

  • 讨论：若不使用Distinct关键字，则order by后面的字段不一定要放在seletc中
    

MySQL中使用去重distinct方法的示例详解
【Hive】数据去重

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2、使用group by

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数，形式为select 重复的字段名 from 表名 group by 重复的字段名;

• group by 对age查询结果进行了分组，自动将重复的项归结为一组。
  
• 还可以使用count函数，统计重复的数据有多少个
  

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3、使用ROW_NUMBER() OVER 或 GROUP BY 和 COLLECT_SET/COLLECT_LIST

说到要去重，自然会想到 DISTINCT，但是在 Hive SQL 里，它有两个问题：

• DISTINCT 会以 SELECT 出的全部列作为 key 进行去重。也就是说，只要有一列的数据不同，DISTINCT 就认为是不同数据而保留。
• DISTINCT 会将全部数据打到一个 reducer 上执行，造成严重的数据倾斜，耗时巨大。

2.1 ROW_NUMBER() OVER

DISTINCT 的两个问题，用 ROW_NUMBER() OVER 可解。比如，如果我们要按 key1 和 key2 两列为 key 去重，就会写出这样的代码：

WITH temp_table AS (
  SELECT
    key1,
    key2,
    [columns]...,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY key1, key2
      ORDER BY column ASC
    ) AS rn
  FROM
    table
)

SELECT
  key1,
  key2,
  [columns]...
FROM
  temp_table
WHERE
  rn = 1;

这样，Hive 会按 key1 和 key2 为 key，将数据打到不同的 mapper 上，然后对 key1 和 key2 都相同的一组数据，按 column 升序排列，并最终在每组中保留排列后的第一条数据。借此就完成了按 key1 和 key2 两列为 key 的去重任务。注意 PARTITION BY 在此起到的作用：

• 一是按 key1 和 key2 打散数据，解决上述问题 (2)；
• 二是与 ORDER BY 和 rn = 1 的条件结合，按 key1 和 key2 对数据进行分组去重，解决上述问题 (1)。

但显然，这样做十分不优雅（not-elegant），并且不难想见其效率比较低。

row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) as num 表示根据 COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，此函数计算的值num就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)

2.2 GROUP BY 和 COLLECT_SET/COLLECT_LIST

ROW_NUMBER() OVER 解法的一个核心是利用 PARTITION BY 对数据按 key 分组，同样的功能用 GROUP BY 也可以实现。但是，GROUP BY 需要与聚合函数搭配使用。我们需要考虑，什么样的聚合函数能实现或者间接实现这样的功能呢？不难想到有 COLLECT_SET 和 COLLECT_LIST。

SELECT
  key1,
  key2,
  [COLLECT_LIST(column)[1] AS column]...
FROM
  temp_table
GROUP BY
  key1, key2

对于 key1 和 key2 以外的列，我们用 COLLECT_LIST 将他们收集起来，然后输出第一个收集进来的结果。这里使用 COLLECT_LIST 而非 COLLECT_SET 的原因在于 SET 内是无序的，因此你无法保证输出的 columns 都来自同一条数据。若对于此没有要求或限制，则可以使用 COLLECT_SET，它会更节省资源。

相比前一种办法，由于省略了排序和（可能的）落盘动作，所以效率会高不少。但是因为（可能）不落盘，所以 COLLECT_LIST 中的数据都会缓存在内存当中。如果重复数量特别大，这种方法可能会触发 OOM。此时应考虑将数据进一步打散，然后再合并；或者干脆换用前一种办法。

删除 Hive SQL 查询结果中的重复内容

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数据库之MySQL查询去重数据