结合使用collect_set()和over()函数 结合使用collect_set()和over()函数,我们可以实现更复杂的数据聚合分析。 以下是一个示例,演示如何使用collect_set()和over()函数来统计每个用户购买的商品数量: SELECTuser_id,product_id,COUNT(product_id)OVER(PARTITIONBYuser_id)ASpurchase_count,collect_set(product_id)OV...
这里有两个方法,一个是后面要讲到的使用分析函数,另一个就是使用COLLECT_SET函数,该函数将返回一个包含被GROUP BY排除的列的副本集合。 例:使用COLLECT_SET,其中的列不用进行GROUP BY hive> SELECT sex_age, count(*) AS row_cnt FROM employee GROUP BY sex_age; 注:聚合函数在同一个语句中可以组合使用,...
解决方法: collect_set(a) over(partition by b)函数将合并成一个分好组的集合 然后求出集合的值个数 因为collect_set()不能放入重复函数所以使用size()求集合元素数量时能达到count(distinct )的效果 size(collect_set(a) over(partition by b)) 原链接: https://blog.csdn.net/weixin_44868723/article/de...
方案二:使用collect_set方案 注意:collect_set是一个set集合,不允许重复的记录插入 selectgridid,height,collect_list(cell) cellArray,collect_list(mrcount) mrcountArray,collect_list(weakmrcount) weakmrcountArrayfrom(selectgridid,height,cell,mrcount,weakmrcount,row_number()over(partitionbygridid,heightorde...
selectname,concat_ws(',',collect_set(detail_address_name)over(partitionbynameorderbylast_modification_timeasc))asaddress_changefromhuman_address 简直是太简洁了!不过有一点需要注意:开窗包含了order by排序,结果是逐步叠加的,所以最后结果要取最长的那条。
出现这个问题的情况,可以和坑1一块食用。 坑6、窗口函数count(distinct ) over() 这里不支持在count()里面写distinct,会有语法错误。所以要么提前去重,再套一层select来取count值,要么用size(collect_set() over(partition by order by))来实现,实测如果取流量数据这种取法特别慢。
collect_set(col): 返回某列的去重后元素数组 collect_list(col): 返回某列的元素数组(可重复) 分析函数:Analytic 1. 窗函数:sum, avg, min, max 示例表:cookie1 | cookieid | createtime | pv | | --- | --- | -- | | cookie1 | 2015-04-10 | 1 | | cookie1 | 2015-04-11 | 5 ...
collect_set(score)[0] as first_score_over80 from test_window where score > 80 group by userid; 这里是试探一下数据。注意where在group by前面,注意group by里面没有的字段需要用collect_set()[0] 来表示。结果如图: image.png 然后我们可以增加条目,累加得到截止每一天的总人数。
首先排序:row_number() over (partition by category order by cast(duration as int) desc) duration_rank,然后拼接concat_ws(',',collect_set(category)),但是得到的结果却是乱序的,产生这个问题的根本原因自然在MapReduce,如果启动了多于一个mapper/reducer来处理数据,select出来的数据顺序就几乎肯定与原始顺序不...
order by start_time 4.按顺序合并结果 5.可以看到最后一条最长的才是我们需要的数据 代码语言:javascript 复制 select*from(select id,type,start_time,end_time,row_number()over(partition by type order by start_time desc)asrn,concat_ws(',',collect_set(text)over(partition by type order by start...