grouphaving "group by 字段列表" 表示根据后面的字段来分组,如果只有1个字段,那只是根据这个字段的值来进行一次分组就可以了;若后面有多个字段,那表示根据多字段的值来进行层次分组,分组层次从左到右,即先按第1个字段分组,然后在第1个字段值相同的记录中,再根据第2个字段的值进行分组;接着第2个字段值相同的记...
所以ABC的分组字段先后顺序,对排序结果有影响,但是对最终查询的结果数值没有影响 但是以上并不意味着group by后A相等的数据一定全部在一块,因为hive或者spark计算时, 会将任务拆分成多个task即mr过程去处理,最终多少个reducer/分区task,就会产生多少个part文件,我们最终查询到的结果实际上是所有part文件的union结果,每个...
SQL 的执行顺序如下: FROM JOIN WHERE GROUP BY HAVING SELECT(窗口函数在这里执行) ORDER BY LIMIT 于是可以得到: 第一步,先执行 FROM table1,得到的还是原来的表: idnamenumber 1 aaa 2 2 aaa 3 3 bbb 4 4 bbb 5 5 ccc 6 6 ddd 7 7 eee 7 8 bbb 5 9 ccc 6 第二步,再执行 FROM table1 ...
首先进行 group by 操作,注意此时的分组方式是 mergepartial 合并分组(图中标 ①处);然后进行 select 操作,此时输出的字段只有两个了,输出的行数是 30304 行(图中标 ②处);接下来执行 having 的过滤操作,过滤出 count_user>1 的字段,输出的行数是 10101 行(图中标 ③处);然后进行 limit 限制输出的行数(图...
3.执行 having,此时才开始执行 group by 后的 having 操作,对 count_user 进行过滤,注意:因为上一步输出的只有 select 的两个字段了,所以 having 的过滤字段只能是这两个字段; 4.执行 limit,限制输出的行数为 10。 上面这个执行顺序到底对不对呢,我们可以通过 explain 执行计划来看下,内容过多,我们分阶段来看...
执行having,此时才开始执行 group by 后的 having 操作,对 count_user 进行过滤,注意:因为上一步输出的只有 select 的两个字段了,所以 having 的过滤字段只能是这两个字段; 执行limit,限制输出的行数为 10。 上面这个执行顺序到底对不对呢,我们可以通过 explain 执行计划来看下,内容过多,我们分阶段来看。
一个SQL语句往往会产生多个临时视图,那么这些关键字的执行顺序就非常重要了,因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行操作还是对形成的临时视图进行操作,这个问题在使用了别名的视图尤其重要。按照如下顺序进行执行。 where → group by → having → order by → limit ...
group by a.id 注意,对id去重时可以用gruop by 或者distinct id,两者去重后的id排序时一致的,但是加了distinct(group by)后,distinct字段自带排序功能,会先按照distinct后面的字段进行排序,即已经改变了子查询的中order by的排序,但是结果与正确结果中的id是一样的,只是排序不同罢了。
以group by的字段(如果有多个就按照多个字段)为key,再根据key值进行Hash,相同hash值的进入一个分区(从而之后会进入一个reducer)。 注意实际每个reducer处理的数据量是可能大于你设置的hive.exec.reducers.bytes.per.reducer的,因为计算reducer数量和映射分区是两码事。这就是数据倾斜的问题了。
1. Hive中GROUP BY语句的基本用法 在Hive中,GROUP BY语句用于将结果集按照一个或多个列进行分组。分组后,通常会使用聚合函数(如COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN等)对每组数据进行计算。 2. 对单个字段进行分组 假设我们有一个名为sales的表,包含以下字段:id(销售ID)、product(产品名称)、quantity(销售数量)和price(...