数据去重，用DISTINCT还是GROUP BY？

1、背景概述

在执行某个去重任务时：

select count(distinct sta_id) num from tab_user

MapReduce Job卡在了最后一个ReduceTask，任务迟迟未运行成功，ReduceTask只有一个

如果某个Job任务卡在99%不动，例如，某个Reduce的时间比其他Reduce时间长的多，大部分Task在1分钟左右完成，只有一个Task执行20多分钟还没完成。这时我们就应该考虑出现数据倾斜了

如果每个ReduceTask执行时间差不多，都特别长，不一定是数据倾斜导致的，可能是ReduceTask设置过少导致的。这时可以调整ReduceTask个数

一般一个Reduce处理的数据是1G（默认），所以首先想到的是能不能增加Reduce处理的数据量和个数来解决上述问题：

-- 指定每个Redcue处理的数据size
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 12000000;

-- 指定ReduceTask的个数
set mapred.reduce.tasks = 100;

经验证，调整了上述参数后，问题依旧没有得到解决

这种问题该怎么处理呢？问题的原因还得从以下两条SQL的区别与原理说起：