简述Hive count(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题 ？

Hive中的count(distinct)操作通常默认使用单个Reducer节点来进行处理。这是因为在进行distinct操作时，需要对所有不同的值进行统计，这就需要将所有数据传递给一个Reducer节点进行处理，以确保结果的准确性。

当处理海量数据时，使用count(distinct)可能会遇到以下问题：

1. 性能瓶颈：由于只有一个Reducer节点处理所有数据，这成为了性能瓶颈，可能导致查询速度变慢。特别是在处理数亿级别或更大的数据集时，这种影响会更为明显。
2. 内存消耗：Hive需要将所有不同的值保存在内存中以进行统计。当数据量非常大时，这可能导致内存不足的问题，从而影响查询性能，甚至导致任务失败。
3. 数据倾斜：当某些特定的值在数据集中出现非常频繁时，可能会导致数据倾斜问题。这意味着Reducer节点可能会接收到不均匀大小的数据块，进一步影响查询性能。

为了优化这些问题，可以考虑以下策略：

1. 随机分组法：使用group by替代count(distinct)。通过统计各分组下的数据，并对分组结果求和，可以在一定程度上提高查询效率。
2. 预聚合：在数据进入Hive之前，可以在数据产生或收集阶段进行预聚合处理，以减少进入Hive的数据量。
3. 增加资源：在硬件资源允许的情况下，增加集群中的节点数量或提升节点性能，也可以在一定程度上缓解性能问题。

总之，当处理海量数据时，需要根据实际情况选择合适的优化策略来应对count(distinct)可能带来的问题。