因为我们知道count() over()在hive和spark中均是支持的,那么我们能不能先对明细进行去重呢?在实际的统计中这是不可行的因为实际的问题中其实是要求明细数据不能发生改变的情况下增加对用户数的统计。说到这里常用的去重方式开窗排序和DISTINCT就已经全部失效。那我们应该如何在去重的同时对user_id,进行去重呢?我们这...
count(distinct a) over(partition by b)from da 当且仅当⾄于count(distinct ) over()⼀个时段时能够使⽤，原因可能时内部实现distinct出错不知道是否和版本有关使⽤版本为Hive version 1.1.0 解决办法：如下使⽤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...
count(distincta) over(partitionbyb) fromda 当且仅当至于count(distinct ) over()一个时段时能够使用,原因可能时内部实现distinct出错 不知道是否和版本有关 使用版本为Hive version 1.1.0 解决办法:如下使用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colle...
uv: count(distinct f1) | count(1) from ( select f1 group by f1) 2. 多表join 3. 窗口函数 over(),开窗,并可自由控制窗口大小,其可以操作分组前的数据 order表 select sum(cost) -- 窗口范围是整个表 from tb_order ; select * , sum(cost) over() -- 开窗口范围是整个表 -- sum(cost) o...
1.count(distinct xxx) 窗口函数 hive 2.x版本支持: count(distinct cust_num) over(partition by xxx order by xxx) -- 分组内去重求和 hive1.x版本不支持:改版 size(collect_set(cust_num) over(partition by xxx order by xxx)) -- 分组内去重求和 ...
01.请慎重使用COUNT(DISTINCT col); 原因: distinct会将b列所有的数据保存到内存中,形成一个类似hash的结构,速度是十分的块;但是在大数据背景下,因为b列所有的值都会形成以key值,极有可能发生OOM 解决方案: 所以,可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col) ...
Hive count(distinct)有几个reducer,海量数据会有什么问题 如果没有 group by 就是一个 Reducer,海量数据用一个reducer执行效率过慢,甚至造成内存溢出。 开窗函数中加Order By和不加Order By的区别? 当为排序函数,如row_number(),rank()等时,over中的order by只起到窗口内排序作用。 当为聚合函数,如max,min...
所以,可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col) 02.小文件会造成资源的过度占用以及影响查询效率 原因: 众所周知,小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间,那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程,...
其他COUNT、AVG,MIN,MAX,和SUM用法一样。 -- first_value与last_value select user_id, user_type, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS row_num, first_value(user_id) over (partition by user_type order by sales desc) as max_sales_user, first_value(user_id) over...
上面写 over 里面,下面写 over 前面。 LAG(col,n):往前第n 行数据 LEAD(col,n):往后第n 行数据 NTILE(n):把有序分区中的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,NTILE 返回此行所属的组的编号。注意:n必须为int类型。