在Hive中,group by和having是两个常用的聚合函数,用于对数据进行分组和筛选。本文将介绍Hive中group by和having的用法及示例。 一、group by概述 group by用于对数据进行分组,它将数据按照指定的列进行分组,并计算每个组内的聚合值。group by通常与聚合函数(如sum、count、avg等)一起使用,以计算每个分组的数据统计...
简单来说，计算顺序是：FROM->WHERE->GROUP BY ->HAVING->SELECT。但是，在Hive中，有一个特性是：如果没有使用`WHERE`子句，那么`WHERE`条件会在`GROUP BY`之后应用。这与其他数据库系统有所不同，因为通常`WHERE`在`GROUP BY`之前应用。为了更好地理解，考虑以下查询：```sql ...
(4)再进行having筛选每组数据 (5)最后整体进行orderby排序 所有 需要先groupby再 having 最后在orderby.
因为去重的是s_age列,实际上业务含义表示年龄,枚举值个数非常有限,在Map阶段会对s_age去重,因此每个Map得到的s_age有限,最后到达Reduce阶段的非常有限,根本不会达到数据倾斜的量。 另外group by在不同版本间变动比较大,有的版本会用构建hashtable的形式去重,有的版本会通过排序的方式,排序最优时间复杂度无法到O(...
首先,我们需要明确整个流程,让新手了解实现“hive 语法 group by having”的具体步骤。下面是整体的流程图: 操作步骤 步骤一:从Hive表中选择数据 首先,我们需要从Hive表中选择数据。假设我们有一个名为table_name的表,我们要从中选择数据,可以使用以下HiveQL代码: ...
HAVING语句 HAVING语句主要用来对GROUP BY语句的结果进行条件限制,如下所示: hive (hypers)> select sex,avg(age) from student group by sex having avg(age) > 20; OK sex _c1 1 20.666666666666668 INNER JOIN语句 在INNER JOIN 语句中,只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据时才会被显示在结...
1. Group By多个列:除了使用单个列进行分组,还可以同时使用多个列进行分组,只需要在Group By子句中指定多个列名即可。 ``` SELECT column_name1, column_name2, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name1, column_name2; ``` 2. Group By和Having结合使用:Havin...
group by substr(createtime,12,2), logtype; substr(createtime,12,2)提取小时字段,起hour别名,group by 不支持。 group 里面不能起别名hour,直接用或引用都不行。 (1)Group by定义别名hour,报错,解析错误 selectsubstr(createtime,12,2),logtype,count(*) ...
GROUP BY语句主要是对查询的数据进行分组,通常会和聚合函数一起使用,如下所示: hive(hypers)>selectsex,avg(age)fromstudentgroupbysex;OK sex _c1019.666666666666668120.666666666666668 4、HAVING语句 HAVING语句主要用来对GROUP BY语句的结果进行条件限制,如下所示: ...
---输出数据,查询结果 --去重 select distinct ---输入目录 from join --- 多表的关联条件 on ---过滤条件 where ---分组 group by ---过滤条件,只对聚合的结果进行过滤 having --分区 distribute by -- 在分区和排序字段相同的前提下,他等价于 distribute by 和sort by 的一个简写方式。 cluster by...