SELECTCOUNT(DISTINCTuser_id)ASunique_user_countFROMuser_data; 1. 2. 这条语句将返回user_data表中user_id列的不同值的数量。 GROUP BY后COUNT 与COUNT DISTINCT不同,GROUP BY后跟COUNT需要我们先对数据进行分组,然后对每个分组进行计数。例如,如果我们想要知道每个部门有多少员工,我们可以使用以下HiveQL语句: S...
在上述代码中,SUM函数用于计算每个部门的工资总和,COUNT函数用于计算每个部门的员工数量。GROUP BY语句指定按照部门进行分组。 结果展示:最后,可以使用Hive的SELECT语句将聚合结果展示出来。可以使用以下代码实现: SELECT*FROM(SELECTdepartment,SUM(salary)AStotal_salary,COUNT(*)ASemployee_countFROMemployeeGROUPBYdepartment...
去重性能:group by 的去重性能要比 select distinct 要好,所以使用 group by 去重 数据过滤:因为要计算的 uv 指标有条件,所以需要对数据进行过滤 null值:因为 count(distinc user_id) 不会计算 user_id 为 null 的数据,所以在去重时需要过滤 null 值 那么我们可以写出这段SQL selectprovince, user_id,cast(ran...
相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下。 先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子:...
四、COUNT(DISTINCT) 操作 当在数据量比较大的情况下,由于COUNT DISTINCT操作是用一个reduce任务来完成,这一个reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个job很难完成,这也可以归纳为一种数据倾斜。 优化方法:将COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换。例如: ...
都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快。 经常在公司还能看到。很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜。感谢上次冲哥的指正。 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的...
1. Group by代替 count(distinct)的原因 当要统计某一列的去重数时,count(distinct)会非常慢。因为count(distinct)逻辑只会...
在Hive中,GROUP BY语句是一种非常重要的数据处理和分组方法。通过对数据进行分组,可以对数据进行聚合计算,以便更好地分析数据。在本篇文章中,我将深入探讨Hive中GROUP BY的用法,并共享一些个人观点和理解。 1. Hive中GROUP BY的基本用法 在Hive中,GROUP BY语句通常与聚合函数一起使用,比如SUM、COUNT、AVG等。它...
GROUP BY substr(uuid, 1, 3) ) t; 上述SQL中,内层select根据uuid的前3位进行group by,并计算相应的活跃用户数COUNT(DISTINCT),外层select求和,得到最终的月活跃用户数。 这种方法的好处在于,在不同的reducer各自进行COUNT(DISTINCT)计算,充分发挥hadoop的优势,然后进行求和。
在Hive中,count函数通常与GROUP BY子句结合使用,以便按组统计行数或非空值的数量。例如,如果要统计每个类别中的记录数,可以这样写: SELECTcategory,count(*)ASrecord_countFROMtable_nameGROUPBYcategory; SQL Copy 这将返回每个类别及其对应的记录数。 总的来说,Hive的count函数非常灵活,可以根据具体需求进行不同的...