GROUP BY user_name) a JOIN (SELECT user_name FROM user_refund WHERE year(dt)=2019 GROUP BY user_name) b ON a.user_name=b.user_name; 在极大的数据量(且很多重复值)时,可以先group by去重,再count()计数,效率高于直接count(distinct **) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12...
一、group by操作后将其他字段串接 select uid,concat_ws('|', collect_set(device)) from tmp_test group by uid; 1. collect_set 是 Hive 内置的一个聚合函数, 它返回一个消除了重复元素的对象集合, 其返回值类型是 array Hive group by操作后将其他字段串接 mysql中使用的是group_concat(字段,‘分隔...
-- 2.筛出所有活动清单,即[actv1, actv2, actv3, actv4],这时候再笛卡尔积其实相当于b表中每条客户数据只需要与[actv1,actv2,actv3,actv4]这一条数据笛卡尔积 selectcollect_set(concat_ws(':',a.actv_id,a.actv_nm) asactv_all fromtb_actv_evt -- group by collect_set(concat_ws(':',...
刚开始写的sql: 解决办法:使用collect_set: 查询成功,sname不是分组列,依然能够取出这列中的数据。 原理: 对于非group by字段,用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组; 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素 发布于 2021-02-03 18:07 内容所属专栏 Hive学习笔记 自学大数据的小菜鸟 订阅专栏 ...
今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段。条件是,这个字段值对应于主键是唯一的。 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group by的结果集,合并成一条记录。 对表 合并成一条
在数据处理和分析中,我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在Hive和ClickHouse中,可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。 collect_set() 1. 功能说明collect_set() 函数用于将一列的数据转换为一个无重复元素的数组。
在Hive中,一个较为常见的使用场景就是在groupBy之后进行去重操作,这时我们可以用collect_set函数。 ``` SELECT group_field, collect_set(field_name) FROM table_name GROUP BY group_field; ``` 此时,collect_set函数会将每个分组内的field_name字段的值收集起来,并进行去重后输出。 优点: 1.去重方便 collect...
使用MySQL中的聚合函数和子查询可以模拟实现Hive中的collect_set()函数。下面是实现步骤。 使用GROUP_CONCAT函数将每个分组下的值拼接成一个字符串。 SELECT `group_id`, GROUP_CONCAT(`value`) AS `value_list` FROM `test_table` GROUP BY `group_id`; ...
Hive的collect_set使⽤详解Hive 的collect_set使⽤详解 https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 1. 对于⾮group by字段，可以⽤Hive的collect_set函数收集这些字段，返回⼀个数组；2. 使⽤数字下标，可以直接访问数组中的元素；select a,collect_set(b) as bb from t where b<=...
SELECT user_id, collect_set(product_id) AS unique_productsFROM cart_additionsGROUP BY user_id; 日志分析 在一个日志系统中,我们需要分析用户的操作记录。假设有一个表user_logs,记录了用户的操作日志,表结构如下: CREATE TABLE user_logs ( user_id INT, action STRING, timestamp TIMESTAMP); ...