Operatoraggregations:expr:sum(VALUE._col0)//聚合bucketGroup:falsekeys:expr:KEY._col0type:stringmode:mergepartial//合并值outputColumnNames:_col0,_col1SelectOperator//选择字段expressions:expr:_col0type:stringexpr:_col1type:bigintoutputColumnNames:_col0,_col1FileOutputOperator//输出到文件compressed:f...
1.hive执行顺序group 在前,select在后;MySQL select在前,group 在后 参考:https://blog.csdn.net/m0_48714980/article/details/109136659 eg: --在year(date)起别名--1.在Mysql中顺利执行selectcount(*),year(date) afromstudentgroupbya ;--2.但在hive中出现报错selectcount(*),year(date) afromstudentgro...
可以看到,group by本身不是全局变量,任务会被分到各个map中进行分组,然后再在reduce中聚合。 默认设置了hive.map.aggr=true,所以会在mapper端先group by一次,最后再把结果merge起来,为了减少reducer处理的数据量。注意看explain的mode是不一样的。mapper是hash,reducer是mergepartial。如果把hive.map.aggr=false,那将...
第一步,先执行FROM table1,得到的还是原来的表: 第二步,再执行FROM table1 GROUP BY name得到下面虚拟的表: 第三步,执行SELECT name FROM table1 GROUP BY name,即可得到答案。 name aaa bbb ccc ddd eee 注意:可以看到 id 和 number 里面有多行,这也就是使用了 GROUP BY 后选择其他字段必须使用聚合函数...
原理 Map端聚合: Map端进行预聚合,减少shuffle数据量,类似于MR中的Combiner。默认情况下,Hive 会尽可能地使用 Map 端Aggregation,但是如果 Hash Map不能有效地降低内存使用,那么会降级到普通的Aggregation,即 Map 端仅做Shuffle Write,Reducer执行真正的聚合运算。具体可参考:Hive执行过程中最后是否有map-side aggregati...
SendResults(发送结果集至driver):执行引擎将这些结果值发送给Driver; SendResults (driver将result发送至interface):Driver将结果发送到Hive接口(即UI); 5.2、SQL查询详解 我们接下来举几个常用 SQL 语句转化为 MapReduce 的具体步骤: 5.2.1、Group By的实现原理 以下面这个SQL为例,讲解 group by 的实现: select...
理想状况下，SPARK EXECUTORS 不应该动态释放又重新申请，除非前后两个 SQL 的提交/执行间隔时长，大于...
Hive中的常用算子包括distinct、join、group by、order by、distribute by、sort by、count等,这些操作符在SQL中使用起来很方便,能快速达到我们想要的效果,但是这些算子在底层是怎么实现的呢? order by很容易想到执行原理,在一个reduce中将所有记录按值排序即可。因此order by在数据量大的情况下执行时间非常长,容易out...
`grouping__id`的生成原理是基于GROUP BY子句中指定的列。当你在SELECT语句中使用GROUP BY时,Hive会为每个指定的分组键生成一个独特的`grouping__id`值。这个值是一个整数,范围从0到分组键的数量减1。 例如,假设你有一个名为`sales`的表,其中包含以下列:`product_id`、`category`和`year`。如果你执行以下查...