hive (default)> select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by 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...
select name,max(rq) from test_date_max group by name; 1. 错误信息说明:在之前的帖子中说过hive groupby的问题。 这里hive中有id,name,日期。id是主键不重复,name是可以重复的,按照name分组,对rq使用max函数,其实是对name去重,返回name每个重复值组中的最大日期 就好比一个公司分了几个部门,部门是确定的,...
1、GROUP BY 1,2 按照select后面的第一个和第二个进行分组 SELECT credit_time,min_create_time,SUM(credit_balance) FROM account GROUP BY 1,2 2、case when为什么加max 分组函数一定和聚合函数一同存在 select event, max(case when event_01='a' then event_value end) from eventtext Mysql case when...
一些聚合函 数，如 sum, max, min, avg,count 等也可以当作窗口函数使用。窗口函数的实现原理 在用group-by处理数据分组时，每一行只能进入一个分组。窗口函数基于称为框(f r a m e)的一组行，计算表的每一输入行的返回值，每一行可以属于一个或多个框。常见用例就是查看某些值的滚动平均值，其中每一行代...
Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合。Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作。在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中。
# sum 实现 lead, 当然,换做(min, max, avg)也没问题。 sum(a) OVER(ORDER BY b ROWS BETWEEN 1 FOLLOWING AND 1 FOLLOWING) # sum 实现 lag sum(a) OVER(PARTITION BY c ORDER BY b ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) 存在order by, 不存在 rows 时:默认从第一行到当前行; ...
Hive Bucket上的Max函数的优势是可以在大规模数据集上高效地计算最大值,通过使用Bucket进行数据分区,可以减少查询的数据量,提高查询性能。 Hive Bucket上的Max函数的应用场景包括但不限于: 数据分析:通过计算某一列的最大值,可以了解数据集中的最大值情况,帮助进行数据分析和决策。
Hive提供了多个聚合函数,包括SUM、AVG、MIN、MAX和COUNT等。根据数据的特点和需求,选择适合的聚合函数进行计算。 3. table_name:这是要查询的表的名称。在Hive中,可以使用已存在的表或者使用嵌套查询来作为源数据。 4. condition:这是可选的筛选条件,用于对要查询的数据进行过滤。只有满足条件的数据才会参与分组和...
from (select id,max(superid) as superid from temp.match_relation_3M_active group by id order by superid desc limit 100 ) a 方案三: 首先利用窗口函数ROW_Number() over()窗口函数对id这一列去重,不能用distinct或者group by对id,superid同时去重 ...
select cookieid,createtime,pv,sum(pv)over(PARTITIONBYcookieid)aspv1FROMtest1 可以看到,如果没有order by,不仅分区内没有排序,sum()计算的pv也是整个分区的pv 注:max()函数无论有没有order by 都是计算整个分区的最大值 三、NTILE 函数 NTILE(n),用于将分组数据按照顺序切分成n片,返回当前切片值 ...