在聚合函数(sum, count, avg)中支持distinct,但是在order by或者 窗口限制中不支持。 conut(distinct a) over(partition by c) Hive2.1.0以后支持在OVER从句中支持聚合函数 select rank() over(order by sum(b)) 1. Hive2.2.0中在使用ORDER BY和窗口限制时支持distinct count(distinct a) over (partition b...
size(collect_set() over(partition by order by)) 测试 结果: 结果分析: 背景: 笔者在为公司搭建学生知识点画像时遇到了这种场景,在使用Spark DataFrame开发时,发现count(distinct user_id) over(partition by knowledge_id order by exam_time desc)时报错。如下: select count(distinct user_id) over(partitio...
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) 02....
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 2. collect_set : set集合,没有重复元素 collect_...
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) ...
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,...
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...
执行的结果和group by一致,即图1-1。 但是我们有时会忘记在上述语句的select后面加distinct,即写出如下: select reg_date, count(distinct user_id) over(partition by reg_date) as user_count from users; 则语句执行结果如下: 图1-2 从以上结果可以看出,partition by对后面的字段分组后,展示出来并没有除...
在聚合函数(sum, count, avg)中支持distinct,但是在order by或者 窗口限制中不支持。 conut(distinct a) over(partition by c) Hive2.1.0以后支持在OVER从句中支持聚合函数 select rank() over(order by sum(b)) Hive2.2.0中在使用ORDER BY和窗口限制时支持distinct ...
Hive 去重的方式有以下几种:1. 使用 DISTINCT 关键字:可以在查询语句中使用 DISTINCT 关键字,它会去除查询结果中的重复行。 例如:SELECT DISTINCT co...