在Hive SQL中,GROUP BY和CASE WHEN是两个非常有用的功能,它们可以结合起来使用以实现复杂的数据分组和条件逻辑处理。下面我将分别解释这两个功能,并展示如何将它们结合使用。 1. GROUP BY在Hive SQL中的基本用法 GROUP BY子句用于将结果集按照一个或多个列进行分组,通常与聚合函数(如COUNT、SUM、AVG等)一起
在SQL中使用GROUP BY来对SELECT的结果进行数据分组,在具体使用GROUP BY之前需要知道一些重要的规定。 GROUP BY子句可以包含任意数目的列。也就是说可以在组里再分组,为数据分组提供更细致的控制。 如果在GROUP BY子句中指定多个分组,数据将在最后指定的分组上汇总。 GROUP BY子句中列出的每个列都必须是检索列或有效...
总结:在sql语句中有使用到group by 时,select通常只能选择该进行group by的字段以及 sum、count、avg、max、min等聚合函数,经过测试,在这些聚合函数中,都可以使用case when进一步进行条件约束,作用域都为经过group by后的分组数据。
limit10 3. CASE WHEN --统计以下四个年龄段20岁以下,20-30岁,30-40岁,40岁以上的用户数SELECTCASEWHENage<20THEN'20岁以下'WHENage>20ANDage<30THEN'20-30岁'WHENage>=30andage<40THEN'30-40岁'ELSE'40岁及以上'END,COUNT(DISTINCTuser_id) user_numFROMuser_infoGROUPBYCASEWHENage<20THEN'20岁以下...
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) ...
hive-e sql语句 hive-f sql内容的文件 例如,需求同2.1 hive-e "usemydb1;select*fromstu;">//>>/root/hive/res.txt 此处一个“>”表示覆盖导出,“>>”表示追加导出 2.4 export的形式 export 导出特殊格式 结合 inport导入使用 exporttabletbnameto"文件夹" ...
当然,以下是关于在Hive中使用CASE WHEN语句的详细文档。 Hive中的CASE WHEN语句 1. 概述 CASE WHEN语句是SQL中的一种条件表达式,它允许你在查询中根据一个或多个条件来返回不同的结果。这在数据转换、分类和标记等场景中非常有用。Hive SQL完全支持这种语法。 2. 基本语法 SELECT CASE WHEN condition1 THEN resu...
本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQl的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; ...
由于Hive SQL会以MapReduce任务提交到hadoop运行,所以性能瓶颈主要在4个地方: Map task:select 等数据读取的操作,从磁盘中将数据读入内存 Reduce task:group by/order by 等聚合排序操作 Join task:Join 等表关联操作 Merge task:无对应代码,是小文件合并任务 数据量大对于Hive SQL(或Spark SQL)来说并不是主要挑...
HiveSQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样,就是将结果按某字段全局排序,这会导致所有map端数据都进入一个reducer中,在数据量大时可能会长时间计算不完。 如果使用sort by,那么还是会视情况启动多个reducer进行排序,并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key,往往还要配合distribute by...