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...
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...
对于如下一条Hive SQL,分析其原理, SELECT name ,rank ,count(1) AS cnt FROM TEST GROUP BY name, rank; 1. 2. 3. 4. 5. 6. Map阶段 由于数据量比较多,调用两个Map任务,因而Map前的split操作结果和Map结果如下: map阶段的Key是group by字段的组合(这里是name和rank,如果SQL中存在distinct,则是group...
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...
在Hive2.x版本中,HiveSQL会被转化为MR任务,这也是我们经常说的HiveSQL的执行原理。 我们先来看下 Hive 的底层执行架构图, Hive 的主要组件与 Hadoop 交互的过程: Hive底层执行架构 在Hive 这一侧,总共有五个组件: UI:用户界面。可看作我们提交SQL语句的命令行界面。
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...
HIVE SQL 作业采取上述调度策略，究其原因，是因为多作业并发读写同一个表或同一个表分区时，底层会...
1、数据量大的时候用group by 当需要对数据进行去重时,在数据量较大的情况下可以选择用group by而不是distinct,原理如下: 默认情况下,map阶段同一key数据分发给一个reduce,当一个key数据过大时就会发生数据倾斜了。但是并不是所有的聚合操作都只能在reduce完成,很多聚合操作也可以先在map进行部分聚合,最后在reduce端...