解决方式:把数字类型转换成字符串类型 select * from users a left outer join logs b on a.usr_id = cast(b.user_id as string) 1. 2. 3. 5)开启数据倾斜时负载均衡 set hive.groupby.skewindata=true; 1. 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...
最后,使用group by对订单信息进行分组,以统计每位顾客的订单总金额。 ```markdown ```sql SELECT c.customer_name, sum(od.quantity * od.price) AS total_amount FROM CUSTOMERS c JOIN ORDERS o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN ORDER_DETAILS od ON o.order_id = od.order_id GROUP BY c....
其中()为不使用group by中任何字段做为key,将数据表看成整体,grouping sets()可以使用()来进行自定义分组 通过实践,每种组合的id已注定,不受grouping sets()中先后影响,但会受group by中key的先后影响,把c1与c2调换位置,那么结果中的grouping__id也会改变。 当grouping sets 中分组key的数目扩大时,家人们可以...
select a.* from (select "品牌","渠道",sum/count() as num, row_number () over (partition by "品牌" order by num desc) rank from “table_name” where 品牌限制条件 group by “品牌”,“渠道” ) a having a.rank <= 10; 3、 取top10品牌下各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 selec...
hive的group by与distinct的区别及性能测试比较 Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下。
avg(可转成数字的值)返回double distinct不同值个数 count(distinct col) order by 按照某些字段排序样例 selectcol1,other...fromtablewhereconditio order by col1,col2 [asc|desc] 注意order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序 order by为全局排序 order by需要reduce操作,且只有一个reduce,与配置无关...
HIVE优化场景七--数据倾斜: GROUP BY 场景下的数据倾斜 JOIN 场景下的数据倾斜 1) 由于空值导致的数据倾斜问题 2) 由于数据类型不一致,导致的转换问题,...
GROUP BY 和 ROLLUP是连着用的,可以实现从右到左递减多级的统计。 SELECTname,syear,course,SUM(score)ASsumscore,GROUPING__IDFROMtest_groupGROUPBYROLLUP(name,syear,course)ORDERBYGROUPING__ID; GROUP BY ROLLUP是逐级运算的,那级别如何划分? 就是group by ROLLUP(c1,c2,c3)中的分组key的顺序从左到右,且...
1. Hive中GROUP BY的基本用法 在Hive中,GROUP BY语句通常与聚合函数一起使用,比如SUM、COUNT、AVG等。它的基本语法如下: ``` SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name; ``` 这里,column_name是要分组的列名,aggregate_function是要对数据进行...
1. Group by代替 count(distinct)的原因 当要统计某一列的去重数时,count(distinct)会非常慢。因为count(distinct)逻辑只会...