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...
Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不使用MR计算,例如select * from emp,在这种情况下,Hive可以简单的读取emp对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果。 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找、字段查找、limit查找等...
hive中select中DISTINCT的技巧和使用 单表的唯一查询用:distinct 多表的唯一查询用:group by 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重复记录的所有值。其原因是distinct只能...
在第二阶段,由于 id 已经去重,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...
单表的唯一查询用:distinct 多表的唯一查询用:group by 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然MySQL提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重复记录的所有值。其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段...
hive> select count(distinct name) over(partition by diqu) from tmp.0703testxhh; OK 1 1 1 1 Time taken: 22.6 seconds, Fetched: 4 row(s) hive> select count(name) over(partition by diqu) from tmp.0703testxhh; OK 1 3 3 3
1)hive 简介Hive:由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL 查询功能。2)Hive 本质:将 HQL 转化成 MapReduce 程序Hive 处理的数据存储在 HDF
未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业,它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。日常统计场景中,我们经常会对一段时期内的字段进行去重并统计数量,SQL语句类似于 SELECT COUNT( DISTINCT
具有count distinct且具有两列的SQL SQL :选择distinct count =1之后的所有列 XSLT 1.0中的分组和select distinct 带有count的SQL Server Select语句 SQL:如何提高select distinct查询的速度? 如何在laravel的select()中使用count()和条件sql? 为什么Hive SQL中count( distinct ) with NULL列返回0?
可以通过设置属性hive.map.aggr值为true来提高聚合的性能。 SET hive.map.aggr=ture; 查询employees表有多少员工,以及他们的平均薪水:SELECT count(*),avg(salary) FROM employees; SELECT count(DISTINCT symbol) FROM stocks; SELECT count(DISTINCT ymd),count(DISTINCT volume) FROM stocks; ...