hive.groupby.skewindata 对 count(distinct) 的优化是有限制的,当 hive.groupby.skewindata = true 时,SQL只能对一个列进行 count(distinct),否则会抛出异常: Causedby: org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException:DISTINCTondifferent columnsnotsupportedwithskewindata 复制代码 其实这很容易理解,在刚刚的手动...
select count(distinct id) from table_1 group by sex; #统计最大最小平均年龄 select max(age),min(age),avg(age) from table_1 group by id; 易错点:直接写select count(*) from table_1 group by sex;没有对相同的id进行去重,非常重要!!! 3、只想查看A公司的男女人数数据?—— 筛选 where/havi...
最后还得行转列,如果几十个count(distinct) 写死也不为过。 二、省事法①先组合去重减少数据量 ②count(distinct) 第二步仍然是一个reduce,但是数据量减少了。 select count(distinct sid),count(distinct entity_id),count(distinct billing_status_code) from (select sid,entity_id,billing_status_code from ...
2. LEFT SEMI JOIN的限制是, JOIN子句中右边的表只能在ON子句中设置过滤条件,在WHERE子句、SELECT子句或其他地方过滤都不行。 3. Hadoop和Hive中数据都是用UTF-8编码的,所以, 所有中文必须是UTF-8编码, 才能正常使用。 4.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...
SELECTCOUNT(*)FROM (SELECTDISTINCT idFROM TABLE_NAMEWHERE … ) t; 利用Hive对嵌套语句的支持,将原来一个MapReduce作业转换为两个作业,在第一阶段选出全部的非重复id,在第二阶段再对这些已消重的id进行计数。这样在第一阶段我们可以通过增大Reduce的并发数,并发处理Map输出。在第二阶段,由于id已经消重,因此COUN...
当然,如果数据量十分巨大,n必须充分大,才能保证内层select中的COUNT(DISTINCT)能够计算出来,此时可以再嵌套一层select,这里不再赘述。 >> 优化2 其实,很多博客中都记录了使用group by操作代替COUNT(DISTINCT) 操作,但有时仅仅使用group by操作还不够,还需要加点小技巧。
selectcount(distinct s_age)from stu; 有人说因为在数据量特别大的情况下使用第一种方式能够有效避免Reduce端的数据倾斜,但是事实如此吗? 我们先不管数据量特别大这个问题,就当前的业务和环境下使用distinct一定会比上面那种子查询的方式效率高。原因有以下几点: ...
当使用count(distinct)处理海量数据(比如达到一亿以上)时,会使得运行速度变得很慢,熟悉mr原理的就明白这时sql跑的慢的原因,因为出现了很严重的数据倾斜。 案例分析: 做去重统计时,一般都这么写: select count(distinct (bill_no)) as visit_users from i_usoc_user_info_d where p_day = '20210508' and bill...
一. SELECT 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 基本的Select操作 语法结构 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list [HAVING condition]] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SO...
select *, count(distinct name) from table group by name 结果: id name count(distinct name) 1 a 1 2 b 1 3 c 1 最后一项是多余的,不用管就行了,目的达到。 原来mysql这么笨,轻轻一下就把他骗过去了,现在拿出来希望大家不要被这问题折腾。