（转）SQL中group by详解我和原博文作者一样，突然间不会用group by了（可能是一直都不会用），就找了一下详解，这篇文章讲的很形象，学习一波看一下测试表test 对这个表写group by时，可能就会发生下面这样的怪事：select name from test group by name -- ok
select * from test group by name --error
# Hive Group By 和 MapReduce 过程解析
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，能够提供数据的查询和分析功能。其背后是 MapReduce 的框架，使用 SQL 类似的语言（HiveQL）来处理大数据。本文将讲解 Hive 中 `GROUP BY` 操作的 MapReduce 过程，并提供代码示例。
## Hive 中的 GROUP BY
在 Hive
1.1 MapReduce 是什么 MapReduce 是一种分布式的离线计算框架，是一种编程模型，用于大规模数据集(大于 1TB)的并行运算。将自己的程序运行在分布式系统上。概念是："Map(映射)"和"Reduce(归约)"。 指定一个 Map( 映射) ) 函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce( 归约
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2018-05-25 15:03:00
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MapReduce的编程思想(1)MapReduce的过程(2)1. MapReduce从输入到输出一个MapReduce的作业经过了input、map、combine、reduce、output五个阶段。其中combine阶段不一定发生，map输出的中间结果被分发到reduce的过程称为shuffle（数据混洗）。shuffle阶段会发生copy（复制）和sort（排序）。Reduce任务默认在
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2024-03-29 08:41:12
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GROUP BY 后 SELECT 列的限制标准 SQL 规定，在对表进行聚合查询的时候，只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容：通过 GROUP BY 子句指定的聚合键、聚合函数（SUM 、AVG 等）、常量。我们来看个例子：我们有 学生班级表（tbl_student_class） 以及 数据如下 ： DROP TABLE IF EXISTS tbl_student_class;
CR
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2024-08-19 11:16:27
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通过剖析源码单步调试详解MapReduce分组group遍历 ...
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2021-11-03 21:00:00
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本文在上一节的基础上通过一个简单的MR示例对MapReduce的运行流程进行分析。假设有两行数据，分别是hello you，hello me,我们要统计其中出现的单词以及每个单词出现的次数。所得的结果为hello 2you 1me 1(1)大致运行流畅1.解析成2个<k,v>，分别是<0, hell
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2024-03-28 08:39:00
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map 阶段对我们的数据进行分开计算，第二是 reduce 阶段，对 map 阶段计算产生的结果再进行汇总。还写了一个非常经典的，类似于Java 中 HelloWorld 一样的 WordCount 代码。今天我们就根据这个代码来阐述整个 MapReduce 的运行过程。先苦口婆心的告诉你，这个知识点是非常非常非常之重要，之前面的 5 家公司，有 3 家公司都问了这个过程，另外两家问了 Yarn
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2024-04-26 17:47:43
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详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的原理 Join的实现原理select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid; 在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下（这里只是说明
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2024-04-08 12:42:21
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作为Hadoop生态核心组件的MapReduce，是实现大数据计算处理的主要引擎，其核心思想是“分而治之”，简单来说就是分为Map和Reduce两个阶段。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲MapReduce具体的任务流程。MapReduce的任务流程，简单点来说，先进行数据拆分，一个大的MapReduce作业，会被分解为多个小的Map任务。中间环节，可能会有Combiner会处理Map生成的数据
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2024-03-24 13:27:32
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Aggregate MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果，类似sql语句中的 count(*)语法如下: db.collection.aggregate() db.collection.ag
原创
2016-08-10 14:07:32
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Mapreduce确保每个reducer的输入都是按key键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。map之后reduce之前都是suffer.就是下面这个图从mapper程序出来到缓冲区,缓冲区到分区的过程中对key进行排序,分区是在内存中操作,然后落盘到硬盘上,然后传给reduce的过程中还要进行合并,这个过程称为shuffle.默认是使用ke
MapReduce的编程思想(1)MapReduce的过程(2)1. MapReduce从输入到输出一个MapReduce的作业经过了input、map、combine、reduce、output五个阶段。其中combine阶段不一定发生，map输出的中间结果被分发到reduce的...
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2016-04-17 16:54:00
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mapper（）方法做业务逻辑处理，然后将数据传到分区方法中，给数据标记好分区，将数据发送到环形缓冲区环形缓冲区默认100M，达到80%的阈值进行溢
原创
2022-02-07 17:17:50
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mapper（）方法做业务逻辑处理，然后将数据传到分区方法中，给数据标记好分区，将数据发送到环形缓冲区环形缓冲区默认100M，达到80%的阈值进行溢写操作溢写之前会进行排序，排序的规则是字典序排序，排序的手段呢是
原创
2021-12-28 14:41:09
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一、MapReduce详细工作流程Map阶段reduce阶段二、Shuffle机制流程图Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。2.1Partition分区分区指的是：将MapReduce统计的结果按照条件输出到不同的文件中。public int getPartition(K key,V value,int numReduceTasks){
return (
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2024-06-29 08:31:02
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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MapReduce过程 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法；map方法对接收到的k
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2023-09-08 11:47:00
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