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...
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...
1.FROM test:该句执行后,应该结果和表1一样,就是原来的表。 2.FROM test Group BY name:该句执行后,我们想象生成了虚拟表3,如下所图所示,生成过程是这样的:group by name,那么找name那一列,具有相同name值的行,合并成一行,如对于name值为aa的,那么<1 aa 2>与<2 aa 3>两行合并成1行,所有的id值和...
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...
hive的很多表中或在执行表的join命令后,有可能在若干字段上存在重复现象,为了后续业务的需要,减少计算量,需要对表的重复记录去重,最近几天,在学习使用HQL的应用,也尝试着处理表的重复记录问题。 1.group by(不推荐使用在去重场景) 最开始不熟悉HQL的其他命令,所以采用了该命令用来去重,在某些场景下group by可以用来...
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...
从执行计划的区别可以看出Group by的写法会启动两个MR Job、distinct只会启动一个。所以要确保数据量大到启动job的延迟远小于计算耗时,才考虑这种方法。当数据量很小或者key的倾斜比较明显时,group by可能比distinct慢 手机看全文 扫码安装简书客户端 畅享全文阅读体验 ...
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通过给用户提供的一系列交互接口,接受到用户编写的SQL,使用自己的Driver结合MetaStore,将SQL指令翻译成MapReduce提交到Hadoop中执行,将执行结果输出到用户交互接口。 1.4 Hive 和传统数据库比较 Hive除了提供类似SQL语法外和传统数据库没有任何相似之处,Hive是站在数据仓库出发点而设计的。