然后使用sum函数和group by子句对数据进行了汇总计算。 序列图 下面是一个使用mermaid语法表示的序列图,展示了sum函数和group by子句的执行过程。 HiveClientHiveClient发送SQL查询语句解析SQL语句执行sum函数和group by子句返回查询结果 结论 在Hive中,sum函数用来计算数据总和,通常需要和group by子句一起使用来对数据进...
如执行select name,sum(id) from test group by name,number,结果如下图: 二,GROUP BY 与 DISTINCT 去重比较 GROUP BY 与 DISTINCT都有去重的功能,具体例子如下: SELECT aa from zhangtest WHERE aa is not NULL GROUP BY aa ; 1. 如果在select 中加入其它字段 ,而在GROUP BY中没有,则会报错,如下。 s...
注意:可以看到 id 和 number 里面有多行,这也就是使用了 GROUP BY 后选择其他字段必须使用聚合函数 (如 SUM、MAX 等)的原因。例如,执行下面的 SQL : SELECT name,SUM(number) AS total FROM test ORDER BY name; 可以得到如下结果: 如果是GROUP BY多字段,道理也一样,例如: SELECT name,number FROM table...
SUM(score) AS sumscore FROM test_group; 第1级为分组key是(c1),那么会根据这一级的分组key (c1) 单独进行分组聚合一次,对应sql为 SELECT name ,NULL AS syear,NULL AS course, SUM(score) AS sumscore FROM test_group GROUP BY name 第2级为分组key是(c1,c2),那么会根据这一级的分组key (c1,c2...
一,GROUP BY 执行理解 先来看下表1,表名为test: 表1 执行如下SQL语句: SELECT name from test GROUP BY name ; 你应该很容易知道运行的结果,没错,就是下表2: 表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用,我建议在思考的过程中,由表1到表2的过程中,增加一个虚构的中间表:虚...
, sum(sale_price) as sum_price from Product group by cube(product_type, regist_date); 这里的cube按以下4种方式聚合:1.group by() 2.group by(product_type) 3.group by(regist_date) 4.group by(product_type, regist_date) 所谓cube,就是将group by子句中的聚合键的所有可能的组合的汇总结果集中...
5 按时间显示会员本次消费的上两次、下两次消费的和，也就是本次消费的前后两次消费总和，sql如下select id,create_time, amount,sum(amount) over(partition by id order by create_time asc rows between 2 preceding and 2 following ) amount_allfrom tmp.hive_sumorder by id, create_time asc;查询部分...
hive> select ip,sum(load) as c from logs group by ip sort by c desc limit 5; distinct关键字返回唯一不同的值(返回age和id均不相同的记录) hive> select distinct age,id from tea; hive只支持Union All,不支持Union hive的Union All相对sql有所不同,要求列的数量相同,并且对应的列名也相同,但不要...
Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第十篇,前文实践过UDF的开发、部署、使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写; 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg、sum都是多进一出,这个场景的自定义...
group by name union all select area,name,sum(cnt)assum_cnt fromdefault.salerinfo2 group by area,name 这样确实可以得到对应的结果: 但是不是觉得太繁琐了,其实hive中还有一个更高阶的分组函数,可以帮我们更加简洁的实现上面的功能,即Grouping Sets函数,我们可以把想要用于分组的列全都声明在Grouping Sets函数...