最后,我们需要编写Hive SQL查询来实现grouping SET多字段。可以使用以下代码来查询: SELECTdepartment,name,SUM(salary)FROMmy_tableGROUPBYdepartment,name GROUPING SETS((department),(name),()) 1. 2. 3. 4. 这段代码会对my_table表进行grouping SET多字段的查询,按照department和name分组,并求出salary的总和。
group by device_id,os_id,app_id,client_version,from_id with cube; 1. 2. 3. 等价于以下sql SELECT device_id,null,null,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id UNION ALL SELECT null,os_id,null,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_...
grouping set语法 hive 在Hive SQL中,GROUPING SETS是一种多维分组聚合操作,它可以用来计算多个维度的数据聚合结果。GROUPING SETS语法如下: ```sql SELECT column1, column2, ..., agg_func(column) FROM table_name GROUP BY GROUPING SETS ((Column1), (column2), ..., ()) ``` 其中,`column1, ...
hive中使用hive.new.job.grouping.set.cardinality配置项来应对以上情况。 如果SQL语句中处理分组聚合情况超过该配置项指定的值,默认值为(30),则会创建一个新的作业。 下一期:hive窗口分析函数解读以及带窗口分析函数的SQL性能分析 按例,欢迎点击此处关注我的个人公众号,交流更多知识。 后台回复关键字 hive,随机赠送一...
用多个sql,对不同粒度使用不同的 group by 方法。 用1个sql,使用 grouping sets 方法一次性得到所有粒度的汇总。 以测试数据表 tmp_student 为例: 1、生成测试数据 在hive 环境中创建临时表: create table tmp.tmp_student ( name string, class int, ...
set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内。 grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。 demo: selectA, B, C, group_id,count(A)fromtableNamegroupby--declare columnsA, ...
-- 错误情况 select age ,gender -- gender未出现在group by中 ,count(1) as cnt from temp1 group by age -- 正确使用 select age ,gender -- gender需出现在group by中 ,count(1) as cnt from temp1 group by age ,gender 在进行等值判断时,SQL默认会将数值型字符串转为double型后判断,减少类型转...
今天记录一下在OLAP中常用的分析函数,这几个函数可以大大简化sql,使代码更优美,效率更高 准备数据:test表 school grade user hf第一中学 一年级 张三1 hf第一中学 二年级 张三2 hf第一中学 三年级 张三3 hf…
grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。 等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。 注:上述SQL中的GROUPING__ID,是个关键字,表示结果属于哪一个分组集合,根据grouping sets中的分组条件month,day,1是代表month,2是代表day。
hive (hive_explode)> select t1.base, concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name from (select name, concat(constellation, "," , blood_type) base from person_info) t1 group by t1.base; 列转行 所需函数: EXPLODE(col):将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 LATERAL...