HiveQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样,就是将结果按某字段全局排序,这会导致所有map端数据都进入一个reducer中,在数据量大时可能会长时间计算不完。如果使用sort by,那么还是会视情况启动多个reducer进行排序,并且保证每个reducer内局部有序。 (3)group by代替distinct 当要统计某一列的去重数时,如果数据...
select num,name from student_local UNION ALL select num,name from student_hdfs limit 2; --如果要将ORDER BY,SORT BY,CLUSTER BY,DISTRIBUTE BY或LIMIT应用于单个SELECT --请将子句放在括住SELECT的括号内 SELECT num,name FROM (select num,name from student_local LIMIT 2) subq1 UNION SELECT num,na...
都是按key值划分数据 都使用reduce操作 **唯一不同的是,distribute by只是单纯的分散数据,distribute by col – 按照col列把数据分散到不同的reduce。而group by把相同key的数据聚集到一起,后续必须是聚合操作。 order by和sort by的区别: order by是全局排序 sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果...
(4)再进行having筛选每组数据 (5)最后整体进行orderby排序 所有 需要先groupby再 having 最后在orderby.
先用group by实现: 因涉及order by全局排序,若不用limit语句限制行数,hive查询会报错,故查询前先做以下设置: set hive.mapred.mode=nonstrict; 用group by查询: 直接在语句最后面加order by语句: select reg_date, gender_desc, count(distinct user_id) as user_count from users group by reg_date, ...
不可以 order by 会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer （多个reducer无法保证全局有序）只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致，...
hive的⾼级查询（groupby、orderby、join、distributeby、s。。。查询操作 group by、 order by、 join 、 distribute by、sort by、 clusrer by、 union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时，加1操作 count(1) 不管有没有值，只要有这条记录，值就加1...
distribute by与group by对比 都是按key值划分数据都使用reduce操作唯一不同的是distribute by只是单纯的分散数据,而group by把相同key的数据聚集到一起,后续必须是聚合操作。 order by与sort by 对比 order by是全局排序sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果只有一个reduce时,和order by作用一样。
GROUP BY语句主要是对查询的数据进行分组,通常会和聚合函数一起使用,如下所示: hive(hypers)>selectsex,avg(age)fromstudentgroupbysex;OK sex _c1019.666666666666668120.666666666666668 4、HAVING语句 HAVING语句主要用来对GROUP BY语句的结果进行条件限制,如下所示: ...
order by order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样,它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低。 distribute by DISTRIBUTE BY 是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,对应reduce的个数进行分发,默认是采用hash算法。 sort by so...