一.Hive聚合运算 - GROUP BY GROUP BY用于分组 Hive基本内置聚合函数与GROUP BY一起使用 如果没有指定GROUP BY子句,则默认聚合整个表 除聚合函数这一列外,所选的其他列也必须包含在GROUP BY中,在前面查询的时候可以不加,不会报错,但是看不出来结果代表的意义 GROUP BY支持使用CASE WHEN或表达式 select category,...
还有一个要注意的就是文章开头所说的知识点即select后面的非聚合列必须出现在group by中,否则非法,如下: select uid,name,count(sal) from users group by uid; 1. 2. 3. 注:上述语句是非法的因为select中出现了两个两个非聚合列即uid和name,但是group by中只有uid,所以非法。 修改上述语句即将name也加到g...
(4)例如我们执行select name,sum(number) from test group by name,那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作,例如对name为aa的那一行的number列执行sum操作,即2+3,返回5,最后执行结果如下: (5)group by 多个字段该怎么理解呢:如group by name,number,我们可以把name和number 看成一个整体字段,...
将GroupBy的字段组合为map的输出key值,利用MapReduce的排序,在reduce阶段保存LastKey区分不同的key。MapReduce的过程如下(当然这里只是说明Reduce端的非Hash聚合过程) group by单字段 group by 单字段和多字段时的不同在于key上,以如下例子为例(出处太多): SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; hive>...
GROUP SETS用法 GROUP BY CUBE用法 测试数据 CREATE TABLE TEST_GROUP( name string comment '姓名', syear string comment '学年', course string comment '科目', score int comment '分数'); INSERT OVERWRITE TABLE TEST_GROUP VALUES ('李四','2020','数学','50'), ('李四','2020','语文','40'...
group by area,name 这样确实可以得到对应的结果: 但是不是觉得太繁琐了,其实hive中还有一个更高阶的分组函数,可以帮我们更加简洁的实现上面的功能,即Grouping Sets函数,我们可以把想要用于分组的列全都声明在Grouping Sets函数中,其代码如下: 代码语言:javascript ...
Hive的Group By语法很简单,以下是其基本用法: ``` SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name; ``` 在上面的语句中,column_name是要分组和聚合的列名称,aggregate_function是要应用于该列的聚合函数,table_name是要查询的表名称,condition是可选...
`GROUP BY`用于与聚合函数(如`COUNT`,`SUM`,`AVG`等)一起使用,常用于对数据进行统计和汇总。 下面是`GROUP BY`的基本语法: ``` SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table GROUP BY column1, column2; ``` - `column1, column2`:要按照哪些列进行分组 - `aggregate_function(...
group by rank, isonline; 3.GROUP BY 的特性 使用了 reduce 操作,受限于 reduce 数量,通过参数mapred.reduce.tasks设置 reduce 个数。 输出文件个数与 reduce 数量相同,文件大小与 reduce 处理的数量有关。 4.GROUP BY 的问题 网络负载过重。 出现数据倾斜(我们可以通过hive.groupby.skewindata参数来优化数据倾...
优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置: ...