福哥答案2020-09-11：[Hive调优及优化的12种方式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq)1.请慎重使用COUNT(DISTINCT col)。可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col)。2.小文件会造成资源的
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2023-07-31 15:21:30
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Hive对于表的操作大部分都是转换为MR作业的形式，为了提高OLAP[online analysis process 在线分析处理]的效率，Hive自身给出了很多的优化策略1. explain[解释执行计划]通过explain命令，可以查看Hive语句的操作情况，是否为慢查询，是否走索引，一目了然explain select sum(...) from table_name;2. 动态分区调整hi
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2023-07-12 20:54:34
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一、Hadoop 框架计算特性1、数据量大不是问题，数据倾斜是个问题2、jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次 汇总，产生十几个 jobs，耗时很长。原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的3、sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop 在 map 端的汇总合并优化，使 数据倾斜不成问题4、count
1.join优化的介绍hive的join优化一般是在data warehouse base(dwb)层出现，dwb层主要用于构建宽表，多表关联，需要join。hive的join分为map join 和reduce join，reduce join需要经过shuffle过程，涉及到IO流程，耗时较长，所以一般map join优化，map join分为一般的map join 、Bucket Map J
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2023-07-11 11:36:00
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1.Hadoop计算框架的特点数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业效率相对比较低，比如即使有几百万的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。sum，count，max，min等UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop在map端的汇总并优化，使数据倾斜不成问题。count（distinct），在数据量大的情况
Hive是Hadoop的子项目，它提供了对数据的结构化管理和类SQL语言的查询功能。SQL的交互方式极大程度地降低了Hadoop生态环境中数据处理的门槛，用户不需要编写程序，通过SQL语句就可以对数据进行分析和处理。目前很多计算需求都可以由Hive来完成，极大程度地降低了开发成本。目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细
Hive 实用技巧（一）countcount(if(status=1,true,null))中count函数返回一个布尔值类型的数值，如果status=1,返回true,会计数；如果status不等于1返回null，不会计数。count(DISTINCT if(agent_begin_time < start_time
AND unix_timestamp(t4.start_time) -
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2023-05-24 11:12:33
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count sum 完成筛选统计
表名: user_active_day (用户日活表)表内容:user_id(用户id) user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区)需求: 找出20180901至今的xx
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2018-10-16 17:26:00
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# 如何使用Hive SQL实现多个字段的distinct计数
## 介绍
Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许我们使用SQL语句对大规模的结构化数据进行查询和分析。在Hive中，我们可以使用COUNT DISTINCT语句对字段进行去重并计数。本文将介绍如何在Hive SQL中实现多个字段的distinct计数。
## 流程
下面是实现多个字段的distinct计数的
hive窗口函数over()over()，指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。 根据尚硅谷大数据Hive教程，总结整理（1）over() group by，给每一条数据都开全量窗口原数据 需求：查询在 2017 年 4 月份购买过的顾客及总人数1）查询在 2017 年 4 月份购买过的所有字段 substring(string A, int start, int
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2023-07-21 16:07:40
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1.开窗函数查询
窗口函数通常是分析人员使用 hive ql 进行一些复杂逻辑计算时使用的特殊函数，其中 over() 通常与聚合函数共同使用，比如 count()、sum()、min()、max()、avg() 等。
over() 具有一定的窗口语义，如：OVER(ROWS ((CURRENT ROW) | (UNBOUND
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2023-07-10 18:40:25
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1. 简单的聚合操作
count计数【 count()--只计算不为空的行 count(1)--会把空行也放进去 count(col)--类似于count()】、
sum求和，返回bigint类型
sum(col)+1:这种写法会报错，需要把1转换成bigint类型，即sum(col)+cast(1 as bigint)
avg求平均值，返回double
distinct
2. 查询操作
orde
hive课下练习-- count(*),count(1),count(字段名)区别
select count(*) from score; -- 最慢的 一般不用它
select count(1) from score; -- 最快的 但是它会统计null值，需要注意。
select count (score.score) from score; -- 稍微慢于count(1),他不会统计null
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2023-07-14 23:25:14
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我个人更喜欢用第三种方法,见select count(0)或者select count(*)等非常慢的优化(三)一、故事背景项目组联系我说是有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢。二、原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL)SQL 如下，仅仅就是统计 
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2023-07-21 19:18:29
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对于索引优化真的是门课题，先来研究下最平常的问题，innodb引擎下 怎么让count(*)快一点。 首先需要清楚innodb 默认是对主键建立聚簇索引,如果没有主键，那就是对具有唯一且非空值的索引来代替，如果也没有，innodb内部就会自己维护一个这样的索引。聚簇索引存的是索引+数据,二级索引存的是对主键即聚簇索引的指向。 所以通过上面的猜想 1.表中聚簇索引如果有varchar,te
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2023-07-10 18:46:36
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HiveSQL书写1.count(*)、count(1)、count('字段名') 区别从执行结果来看count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最慢的count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最快的count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示
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2023-07-13 15:50:54
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。其实，Hive的本质是将HiveSQL语句转化成MapReduce任务执行。count(*)、count(1) 、count('字段名') 区别：count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULLcount(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时
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2023-07-20 19:14:50
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hive-基本函数_窗口函数_行列转换_UDF_连续登录问题目录hive-基本函数_窗口函数_行列转换_UDF_连续登录问题SQL练习hive语句的执行顺序from-->join-->where-->group by-->聚合函数-->having-->select-->开窗函数-->distinct-->order by-->limit
如何实现Hive Count
#### 前言
欢迎你来到大数据开发的世界！作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Hive Count。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，通过使用Hive可以实现对大规模结构化数据的高效处理和分析。而Hive Count是Hive中用于计算数据行数的命令。
在教你如何实现Hive Count之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下表展示了实
目录常规方式失败的优化成功的优化 Hive是Hadoop的子项目，它提供了对数据的结构化管理和类SQL语言的查询功能。SQL的交互方式极大程度地降低了Hadoop生态环境中数据处理的门槛，用户不需要编写程序，通过SQL语句就可以对数据进行分析和处理。目前很多计算需求都可以由Hive来完成，极大程度地降低了开发成本。 &n
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2023-07-10 18:38:54
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