以上两个高级分组函数都可以在一个group by 语句中完成多个分组聚合,它们都可以用grouping sets来等价替换。 cube 会计算所有group by 列的所有组合 -- cube语句selecta,b,c,count(1)fromtblgroupbya,b,cwithcube-- 相当于selecta,b,ccount(1)fromtblgroupbya,b,cgroupingsets((a,b,c),(a,b),(b,c),...
grouping sets ((department,name,age),(department,name),(name,age),()) 1. 2. 3. 4. 5. 简直不要太方便 注意,对于grouping sets 后的组合,应该是group by后的子集,对于没有使用到的group by字段,会自动使用null值填充 二、cube cube同样是HIVE提供的多维分析的内置函数,可以看作是全组合版的grouping ...
2. grouping sets()和grouping__id 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 allgrouping__id,表示结果属于哪一个分组集合 注意:grouping__id中的__是两个下划线grouping__id需要与grouping sets()或cube或rollup一起使用,否则会报错 代码语言:javascript 复...
channel string 渠道 2. CUBE函数 cube简称数据魔方,可以实现hive多个任意维度的查询,cube(a,b,c)则首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c),最后在对全表进行group by,cube会统计所选列中值的所有组合的聚合 selectdevice_id,os_id,app_id,client_v,channel,...
hive cube grouping set组合使用 在Hive中,grouping sets 和 cube 可以组合使用,它们的作用分别是: - grouping sets:根据不同维度的字段组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY 结果集进行 UNION ALL。 - cube:根据 GROUP BY 维度的所有组合进行聚合。 例如,假设有一个数据表 XX,包含字段 A、B、C,使用 ...
4 Grouping__ID 4.1 老版本展示0或1 4.2 新版本呢展示数字 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数 通常用于OLAP中, 不能累加,而且需要 根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时、天、月的UV数。 Hive版本为 apache-hive-0.13.1 ...
我们看下这几个函数的用法ROLLUP, GROUPING SETS, CUBE 我们从 GROUPING SETS , ROLLUP, CUBE 一点点讨论。 GROUPING SETS GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来,下面是几个实例可以帮助我们了解....
cube中文翻译过来是立方体,意味着全方面的分组key它都能照顾到,在他这,众key平等,不谈阶级。 SELECT name,syear,course, SUM(score) AS sumscore ,grouping__id FROM test_group GROUP BY CUBE(name,syear,course) order by grouping__id; 示例:group by c1,c2,c3 grouping sets(c1,c2,c3) ...
在Hive0.10.0版本中添加了 Grouping sets,CUBE 和 ROLLUP 运算符以及 GROUPING__ID 函数。参见HIVE-2397,HIVE-3433,HIVE-3471和 HIVE-3613。另外在Hive 0.11.0版本进行的优化 HIVE-3552。 1. GROUPING SETS GROUP BY 中的 GROUPING SETS 子句允许我们在同一记录集中指定多个 GROUP BY 选项。所有 GROUPING SET ...
SELECT NULL,date, SUM(pv) AS pv,2 AS GROUPING__ID FROM data GROUP BY date; GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合。 CUBE 根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。 SELECT year_month, date, SUM(pv) AS pv, GROUPING__ID FROM data