select num,name from student_local UNION ALL select num,name from student_hdfs limit 2; --如果要将ORDER BY,SORT BY,CLUSTER BY,DISTRIBUTE BY或LIMIT应用于单个SELECT --请将子句放在括住SELECT的括号内 SELECT num,name FROM (select num,name from student_local LIMIT 2) subq1 UNION SELECT num,na...
HiveQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样,就是将结果按某字段全局排序,这会导致所有map端数据都进入一个reducer中,在数据量大时可能会长时间计算不完。如果使用sort by,那么还是会视情况启动多个reducer进行排序,并且保证每个reducer内局部有序。 (3)group by代替distinct 当要统计某一列的去重数时,如果数据...
setmapred.reduce.tasks=5;select*fromTabOrder order by ch asc,num desc;setmapred.reduce.tasks=3;selectch ,count(1)asnumfromTabOrder group by ch;sethive.groupby.skewindata =true;selectch ,count(1)asnumfromTabOrder group by ch having count(1)>2;selectcolfromtablename group by col; <==...
都是按key值划分数据 都使用reduce操作 **唯一不同的是,distribute by只是单纯的分散数据,distribute by col – 按照col列把数据分散到不同的reduce。而group by把相同key的数据聚集到一起,后续必须是聚合操作。 order by和sort by的区别: order by是全局排序 sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果...
先用group by实现: 因涉及order by全局排序,若不用limit语句限制行数,hive查询会报错,故查询前先做以下设置: set hive.mapred.mode=nonstrict; 用group by查询: 直接在语句最后面加order by语句: select reg_date, gender_desc, count(distinct user_id) as user_count from users group by reg_date, ...
order by order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样,它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低。 distribute by DISTRIBUTE BY 是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,对应reduce的个数进行分发,默认是采用hash算法。 sort by so...
Hive高级查询(group by、 order by、 join等) - 琴弦上、漫步 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/46944519 离线技术处理总结 - 简书 http://www.jianshu.com/p/257907195f3e hive 中 Order by, Sort by ,Dristribute by,Cluster By 的作用和对比 ...
GROUP BY name,syear; 结果 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 ...
不可以 order by 会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer （多个reducer无法保证全局有序）只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致，...
(1)group by 注:group by 优于distinct group 解决方式:采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。 (2)mapjoin (3)开启数据倾斜时负载均衡set hive.groupby.skewindata=true; 思想:就是先随机分发并处理,再按照key group by来分发处理。 操作:当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MRJob。