可以看到,group by根据分组key(name,syear)进行分组,通过聚合函数,将其他字段进行聚合,最终得出结果 需求二 1.查找 每名同学 每个学年 每个学科 的分数 2.查找 每名同学 每个学年 的总分 3.查找 每名同学 的总分 4.查找 所有记录 的总分 ps: 查询结果一次返回 这个需求我们用group by 可不可以实现呢?当然...
GROUP BY语句通常与聚组函数一起使用,按照一个或多个列对数据进行分组,对每个组进行聚合操作。 -- 计算emp表每个部门的平均工资 select deptno, avg(sal) from emp group by deptno; -- 计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水 select deptno, job, max(sal) from emp group by deptno, job; 1. 2. 3. ...
先用group by实现: 实现方式和单字段分组聚合类似,分别在select和group by后面增加需要分组的字段(记得用英文逗号分隔)即可。 select reg_date, gender_desc, count(distinct user_id) as user_count from users group by reg_date, gender_desc; 图1-5 再用partition by实现: 实现方式和单字段分组聚合类似,分...
group by col1,col2 having... 1. 2. 3. 4. 5. 注意: (1):select后面的非聚合列必须出现在group by中(如上面的col1和col2)。 (2):除了普通列就是一些聚合操作。 group的特性: (1):使用了reduce操作,受限于reduce数量,通过参数mapred.reduce.tasks设置reduce个数。 (2):输出文件个数与reduce数量相...
表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用,我建议在思考的过程中,由表1到表2的过程中,增加一个虚构的中间表:虚拟表3。下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况: 1.FROM test:该句执行后,应该结果和表1一样,就是原来的表。
a 苹果5a 橙子3a 苹果2b 烧鸡1hive>SELECTuid,SUM(COUNT)FROMlogsGROUPBYuid; a10b1 其过程如下图: 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=...
2. 对比 2.1 Distinct selectcount(distinct age)fromdemo; image.png 2.2 Group By selectcount(1)from(selectagefromdemogroupby age)tmp; image.png 3. 查看hive执行计划的区别 3.1 Distinct Explain STAGE DEPENDENCIES:Stage-1isa root stage// 根stageStage-0depends on stages:Stage-1// stage1 执行完后...
可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中),最后完成最终的聚合操作(虽然 能解决数据倾斜,但是不能让运行速度的更快)。 hive (default)> select deptno from emp group by deptno; Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 23.68 secHDFSRead: ...
与 distinct 相比 group by 可以显示更多的列，而 distinct 只能展示去重的列。3.2 多列去重 根据 ...
Hive做group by查询,当遇到group by字段的某些值特别多的时候,会将相同值拉到同一个reduce任务进行聚合,也容易发生数据倾斜。 优化方法: (1) 开启Map端聚合 参数设置: (2) 有数据倾斜时进行负载均衡 参数设置: 当设定hive.groupby.skewindata为true时,生成的查询计划会有两个MapReduce任务。在第一个MapReduce 中...