简言之 Grouping Sets = Group By + Union,有几个点需要注意: A.NULL 值 上面Grouping Sets 中分别采用 A、B、A+B 的字段聚合,但是 Select 时 A,B 都添加了,所以对应单独 GroupBy A 或者 B 的数据,最终结果会默认补 NULL,所以上面结果中会有很多 NULL 值。 B.空 Set () Grouping Sets 实战中,我们...
set mapred.reduce.tasks=3; select ch ,count(1) as num from TabOrder group by ch; set hive.groupby.skewindata = true; select ch ,count(1) as num from TabOrder group by ch having count(1)>2; select col from tablename group by col; <==> select distinct col from tablename; 1. ...
可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内。 grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。 demo: selectA, B, C, group_id,count(A)fromtableNamegroupby--declare columnsA, B, C...
GROUPING SETS ( YEAR ( OrderDate ), -- 1st grouping set ( YEAR ( OrderDate ), MONTH ( OrderDate ) ), -- 2nd grouping set ( ) -- 3rd grouping set (grand total) ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 注意最下方的42行,年月都为null,这个查询汇总了郑铁的所有收入,因为...
在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合。 查询语句: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 select month, day, count(distinctcookieid)asuv, GROUPING__ID ...
set hive.map.aggr=true; explain -- 小于30岁人群的不同性别平均年龄 select gender,avg(age) as avg_age from temp.user_info_all where ymd = '20230505' and age < 30 group by gender; -- 将以上语句改为grouping sets关键词执行语句 set hive.map.aggr=true; ...
set hive.groupby.skewindata=true,该参数可自动进行负载均衡。生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中,Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中,每个 Reduce 做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中,从而达到负载均衡的目的;第二个 MR ...
如果我们要维度特别多的话,我们的代码会特别长(例如有3个维度,每个维度又2个值,我们需要union all六段代码,才能看到所有维度的汇总和明细数据),hive提供了一个grouping_id set() 函数来解决以上问题,例如以上问题代码可以简化为: selectdateasevent_date,pingdao,Grouping_IDasgroup_id,count(distinctdevice_id)asu...
grouping sets 在一个group by 的聚合查询中,根据不同的维度进行组合,我们可以选择性的去对维度聚合,也可以聚合所有维度,当维度上卷聚合时,维度值为 null,得到一个新的汇总维度,其中grouping__id代表一个分组的唯一id select coalesce(school,'全学校') as school, coalesce(grade,'全年级') as grade, count(...
优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。在Hive客户端进行如下设置:set hive.map.aggr