Count(Distinct) 去重统计 数据量小的时候无所谓,数据量大的情况下,由于 COUNT DISTINCT 操作需要用一个 Reduce Task 来完成,这一个 Reduce 需要处理的数据量太大,就会导致整个 Job 很难完成,一般 COUNT DISTINCT 使用先 GROUP BY 再 COUNT 的方式替换。 -- 设置5个reduce个数 set mapreduce.job.reduces = 5...
having count(num) >1 --按num分组后找出表中num列重复,即出现次数大于一次 删数据: delete from student group by num having count(num) >1 这样的话就把所有重复的都删除了。 3.用distinct方法 -对于小的表比较有用 create table table_new as select distinct * from table1 minux truncate table table...
hive在使用having count()是,不支持去重计数 hive (default)> select username from t_test_phonenum where ds=20150701 group by username having count(distinct sex)>1 limit 10; FAILED: SemanticException [Error 10002]: Line 1:95 Invalid column reference 'sex' hive (default)> selectusernamefromt_test...
- 列名为主键,count(列名)会比count(1)快 - 列名不为主键,count(1)会比count(列名)快 - 如果表中有多个列并且没有主键,count(1)的效率高于count(*) - 如果有主键count(主键)效率是最高的 - 如果表中只有一个字段count(*)效率最高 having子句特点 对分组以后的结果集进行过滤。可以使用聚合函数。 order ...
8.3 count(distinct) 当前的 Hive不支持在一条查询语句中有多 Distinct。如果要在Hive 查询语句中实现多Distinct,需要使用至少n+1条查询语句(n为distinct的数目),前n条查询分 别对 n个列去重,最后一条查询语句对 n个去重之后的列做 Join操作,得到最终结果。
7.2 HAVING语句 having与where不同点: (1)where针对表中的列发挥作用,查询数据;having针对查询结果中的列发挥作用,筛选数据。 (2)where后面不能写分组函数,而having后面可以使用分组函数。 (3)having只用于group by分组统计语句。 1. 求每个学生的平均分数 代码语言:javascript 复制 select s_id ,avg(s_score...
having count(distinct t1.c#) = count(distinct t2.c#) --14、查询各科成绩最高和最低的分:以如下形式显示:课程ID,最高分,最低分 select c#,max(score),min(score) from sc group by c# --15、按各科平均成绩从低到高和及格率的百分数从高到低顺序 ...
select col1[,col2],count(1),sel_expr(聚合操作) from table where condition --->Map端执行 group by col1[,col2] --->Reduce端执行 [having] --->Reduce端执行 注意: select后面非聚合列,必须出现在group by中 select后面除了普通列就是一些聚合操作 ...
count():计数 count(distinct 字段) 去重统计 sum():求合 avg():平均 max():最大值 min():最小值 二、hivesql执行顺序 from --> where --> group by --> having --> select--> order by--> limit 三、常用函数 1.毫秒时间戳转日期精确到秒 ...
3.2 Having语句1.having与where不同点(1)where针对表中的列发挥作用,查询数据;having针对查询结果中的列发挥作用,筛选数据。(2)where后面不能写分组函数,而having后面可以使用分组函数。(3)having只用于group by分组统计语句。2.案例实操(1)求每个部门的平均薪水大于2000的部门...