首先,我们需要创建一个数据表来存储数据;然后,向该表中插入数据;最后,使用COUNT DISTINCT语句和CONCAT函数来计算多个字段的distinct值。通过这个实例,我们可以更好地理解在Hive SQL中如何实现多个字段的distinct计数。
hivesql笔记 一、常用聚合函数 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 select from_unixtime...
在第二阶段,由于id已经消重,因此COUNT(*)操作在Map阶段不需要输出原id数据,只输出一个合并后的计数即可。这样即使第二阶段Hive强制指定一个Reduce Task,极少量的Map输出数据也不会使单一的Reduce Task成为瓶颈。改进后的SQL语句如下: SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME WHERE … ) t; ...
上述SQL中,内层select根据uuid的前3位进行group by,并计算相应的活跃用户数COUNT(DISTINCT),外层select求和,得到最终的月活跃用户数。 这种方法的好处在于,在不同的reducer各自进行COUNT(DISTINCT)计算,充分发挥hadoop的优势,然后进行求和。 注意,上面SQL中,n设为3,不应过大。为什么n不应该太大呢? 我们假定uuid是由...
上述SQL中,内层SELECT根据uuid的前3位进行GROUP BY,并计算相应的活跃用户数COUNT(DISTINCT),外层SELECT求和,得到最终的月活跃用户数。 这种方法的好处在于,在不同的reducer各自进行COUNT(DISTINCT)计算,充分发挥hadoop的优势,然后进行求和。注意,上面SQL中,n设为3,不应过大。 为什么n不应该太大呢?我们假定uuid是由...
改进后的SQL语句如下: SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME WHERE … ) t; 实际运行时,我们发现Hive还对这两阶段的作业做了额外的优化。它将第二个MapReduce作业Map中的Count过程移到了第一个作业的Reduce阶段。这样在第一阶Reduce就可以输出计数值,而不是消重的全部id。这一优化大幅地...
COUNT(DISTINCT xxx)在hive中很容易造成数据倾斜。针对这一情况，网上已有很多优化方法，这里不再赘述。现在的需求是：每天统计当月的活用用户数——"月活跃用户数"（当月访问过app就为活跃用户）。我们以2016年1月为例进行说明，now表示当前日期。最简单的方法 这个问题逻辑上很简单，SQL也很容易写出来，例如：SELEC...
HiveSQL使用技巧与优化 SQL执行顺序:FROM->JOIN->WHERE->GROUP BY->HAVING->SELECT->ORDER BY->LIMIT distinct去重与count --distinct去重时,如果存在NULL,结果会异常,Hive不会将null值归为一个值处理,此时需要给NULL进行转换 select distinct nvl(column1,''),nvl(column2,0) from t; ...
HiveSQLcount（distinct）效率问题及优化 HiveSQLcount（distinct）效率问题及优化 上周拿到了我的第⼀个⼯作任务，统计⼀个按天分区每天都有百亿条数据条的hive表中account字段的⾮重⽤户数（⼤概两千万）。后来⼜更改为按id字段分别统计每个id的⽤户数。按照我数据库⽼师的教导，我很轻易的跳出来...
对于sql查询结果：select distinct order_id,amount from dw.topic_order 对于sql查询结果：select order_id,sum(amount) from dw.topic_order group by order_id 从实现效率来说：group by 在大数据量处理下要比distinct更高效。特别是使用count distinct时，count(distinct )在数据量大的情况下，效率较低，...