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结果进行UNION ALL操作。GROUPING SETS就是一种将多个GROUP BY逻辑UNION写在一个HIVE SQL语句中的便利写法。GROUPING SETS会把在单个GROUP BY逻辑中没有参与GROUP BY的那一列置为NULL值,这样聚合出来的结果,未被GROUP BY的列将显示...
对于简单的GROUP BY,groupSets是一个包含groupSet的单例列表。如果未指定GROUP BY,或者如果指定GROUP BY(),则groupSet将为空集,并且groupSets将有一个元素,即该空集。如果指定了多维数据集、汇总集或分组集,则groupSet将有其他元素,但每个元素都必须是groupSet的一个子集,并且必须按包含进行排序:(0,1,2),(1),...
sethive.map.aggr=true; explain-- 小于30岁人群的不同性别平均年龄selectgender,avg(age)asavg_agefromtemp.user_info_allwhereymd='20230505'andage<30groupbygender;-- 将以上语句改为grouping sets关键词执行语句sethive.map.aggr=true; explainselectgender,avg(age)asnumfromtemp.user_info_allwhereymd='202...
B.空 Set () Grouping Sets 实战中,我们添加了一个空 Sets(),其等价于: select sum(buy_cost) from user_purchasing_info where dt='20220505'; 即对整个表计算 sum,此时 user_age、user_gender 都为 NULL,通过 nvl 函数转换为 total_total,所以最终数据得到 total_total: 5500.0 的数据。
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, ...
在Hive 中,hive.groupby.limit.extrastep是一个配置参数,用于指定在执行 GROUP BY 操作时是否启用额外的步骤来处理聚合结果的限制。 以下是一个示例: -- 设置 hive.groupby.limit.extrastep 为 trueSEThive.groupby.limit.extrastep=true; 在上述示例中,将hive.groupby.limit.extrastep设置为true,表示启用额外的步...
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, ...
set hive.strict.checks.no.partition.filter = true 2、将hive.strict.checks.orderby.no.limit设置为...
# 没有加group byselectcount(1)frommsgwherept='2020-07-04';# 加上了group byselectpt,count(1)frommsgwherept='2020-07-04'groupbypt; 用了Order by 有笛卡尔积 如何设置? # 直接设置reduce 的个数 set mapreduce.reduce.task=10; # hadoop2.x ...