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...
GROUP BY 是按照 key 进行 hash 分散到多个 Reduce 中处理,速度快; DISTINCT 是把要处理字段全部放到一个 Reduce中 处理,速度慢; 结论:尽量用 GROUP BY 替代 DISTINCT。不过如果 key 类别太多会造成分桶过多。例如 GROUP BY user_id 和 DISTINCT user_id,user_id 可能很多,分桶太多。 欢迎关注。每天分享大数...
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>...
hive> SELECT *FROMlogs;a苹果5a橙子3a苹果2b烧鸡1hive> SELECT uid, SUM(COUNT)FROMlogs GROUP BY uid;a10b1计算过程 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...
“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。 2、原始表 3、简单Group By 示例1 select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A ...
一、groupby原理 groupby函数是用于对数据进行分组聚合操作的。具体来说,groupby会将相同的数据分为一组,并对每组数据执行相同的聚合操作,例如求和、平均值、最大值等。 下面是使用groupby函数的示例代码: ``` SELECT name, SUM(age) FROM student GROUP BY name; ``` 在这个代码中,我们使用了groupby函数将名字...
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 rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline; 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: 5.2.2、Distinct的实现原理 以下面这个SQL为...
在Hive中,Group By和Distinct是两种常用的数据聚合操作,本文将介绍它们的原理。 Group By操作是将相同的数据行分组成为一个集合,然后对每个集合进行聚合计算。例如,假设有一张学生表,包括姓名和成绩两列,我们可以使用Group By操作来计算每个学生的平均成绩。在Hive中,Group By操作可以使用如下语法: SELECT column1, ...
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...