目录1 表层面1.1 利用分区表优化1.2 利用分桶表优化1.3 选择合适的文件存储格式1.4 选择合适的压缩格式2 HQL层面优化2.1 执行计划2.1 列、行、分区裁剪2.2 谓词下推2.3 合并小文件2.4 合理设置MapTask并行度2.5 合理设置ReduceTask并行度2.6 Join优化2.7 CBO优化2.8 Group By优化2.9 Order By优化2.10 Count
#hive优化(数据倾斜)#问题描述：
倾斜
小文件join大文件
内容倾斜
JOBS多
join
union
sub_query
count(distinct) 建议使用group by,因为在hive底层中，自带对group by 进行优化
#解决方案：
建模
分层=>轻量聚合
分区=>避免数据交换
压缩=&
分类统计 sum(b.theor_weight) over() sumTheorWeight, sum(b.NUM_REQUIR
原创
2022-09-02 18:15:39
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Hive分析函数和窗口函数在Hive 0.11之后支持的，扫描多个输入的行计算每行的结果。通常和OVER,PARTITION BY, ORDER BY, WINDOWING配合使用。和传统的分组结果不一样，传统的结果每组中只有一个结果。分析函数的结果会出现多次，和每条记录都连接输出。语法形式如下：Function(arg1,....argn) OVER([PARTITION BY<...&g
## Hive sum over 时间筛选实现流程
### 1. 数据准备
首先需要确保已经在Hive中创建了相应的表，并导入了需要的数据。
### 2. 理解需求
在开始编写代码之前，我们需要明确需求是什么。假设我们有一个表sales，包含以下字段：
- date：日期
- amount：销售额
我们需要对该表进行时间筛选，并计算每个日期的销售额总和。
### 3. 编写Hive查询语句
文章目录1. 什么是clickhouse？2. 分区和分片2.1 分区2.2 分片3. 分区相关操作3.1 创建分区表3.2 删除分区3.3 查询分区信息4. 分片原理5. clickhouse连表查询5.1 Join 查询5.2 clickHouse单机JOIN实现5.3 clickHouse分布式JOIN实现5.4 数据预分布实现Colocate JOIN 1. 什么是clickhouse？
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2023-09-07 15:24:10
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窗口函数窗口函数一般就是说over()函数，其窗口是由一个OVER字句定义的多行记录。窗口函数有两种形式：over(distribute by 分区字段 sort by 排序字段)
distribute by 是按照多个reduce去处理数据的，对应的排序是局部排序sort by
over(partition by 分区字段 order by 排序字段)
partition by 是按照一个re
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2023-08-18 23:23:54
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题目一： 现有这么一批数据，现要求出：每个用户截止到每月为止的最大单月访问次数和累计到该月的总访问次数 建表 create table TABLE_0111 ( NAME VARCHAR2(20), MONTH VARCHAR2(20), PV INTEGER ) 准备数据 insert into
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2019-09-25 09:30:00
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select v1,v2,sum(v2) over(partition by v1 order by v2) as sum
原创
2023-01-06 15:54:57
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表结构：表A:名称，创建人 表B:表Aid，接收人 表C:表Aid，内容，发送人，接收人，状态需求分析：创建人发送内容给接收人消息，接收人回复。创建人，接收人登陆入消息页面，需看到了解到属于自己的消息以及自己创建的消息是否有回复。解析：当admin创建了一条消息给longer，会往A,B,C中插入数据，表C的状态为1为已读。admin登陆页面显示为：名称，发起人为admin，状态为已读
注：以下代码在MYSQL中运行完成最近学习了窗口函数，统一书写形式为：函数名（某字段）over（partition by 分区字段 order by 排序字段）一共有两个括号，括号里面可以填参数，也可以不填，依据函数的不同而决定。下面将介绍7种窗口函数。一、汇总函数函数内容：5种函数特点1.sum（字段) over (partition by 分区的字段 order by 排序的字段
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2023-08-11 09:15:22
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# MySQL OVER PARTITION
MySQL OVER PARTITION 是一种在MySQL数据库中使用的分析函数，它可以对查询结果进行分组并在分组内进行排序、计数等操作。这种功能通常用于处理需要对结果进行分组排序的情况，比如排名、累计求和等。
## 使用场景
在实际应用中，我们经常会遇到需要对某个字段进行分组排序的情况，比如需要查询每个班级中成绩排名前三名的学生，或者计算每个
目录1、 窗口基本用法1.1 over 关键字1.2 partition by子句1.3 order by 子句2、Window子句3、排名函数4、序列函数5、GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE和ROLLUP 窗口函数又名开窗函数，属于分析函数的一种。用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，很多场景都需要用到。窗口函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之
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2023-07-20 21:14:59
117阅读
语法：分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)常用分析函数：聚合类 avg()、sum()、max()、min()排名类row_number() 按照值排序时产生一个自增编号，不会重复rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，会产生空位dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号，
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2023-08-18 23:50:07
251阅读
文章目录简介开窗函数分析函数分析函数和聚合函数的关系开窗函数与分析函数的关系注意开窗函数两种开窗方式区别开窗函数的窗口大小问题典型问题窗口大小的设置（也叫window子句）分析函数注意（重要，决定了窗口函数的使用场景问题）：sum() avg() max() min()排名函数lag() lead() first_value() last_value()注意事项，易错点 简介sql中有一类函数叫
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2023-07-12 21:00:55
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文章目录一、简介二、概念三、数据准备四、聚合函数+over()五、partition by 子句六、order by 子句七、window 子句八、窗口函数中的序列函数ntilerow_numberrankdense_ranklag 和 leadfirst_value 和 last_value 一、简介本文主要介绍Hive中的窗口函数，Hive中的窗口函数和SQL中的窗口函数相类似,都是用来做一
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2023-07-12 19:23:43
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窗口函数与分析函数在sql中有一类函数叫做聚合函数，例如sum(),avg(),max()，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来说聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能窗口函数最重要的关键字是partition by和order by 具体语法如下：
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2023-08-28 18:56:58
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OVER(PARTITION BY)函数在first_value和last_value中ignore nulls的使用数据如下： 取出该电路的第一条记录，加上ignore nulls后，如果第一条是判断的那个字段是空的，则默认取下一条，结果如下所示： --lag() over()函数用法（取出前n行数据）lag(expresstion,<offse
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精选
2014-12-08 14:12:20
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开窗函数 Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。 开窗函数指定了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化而变化，举例如下：1：over后的写法： over（or
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2016-07-29 18:01:00
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max(A) over(partition by B order by C)根据B分组，组内通过C排序，取A最大值作为这个字段的值。
原创
2023-05-23 10:04:20
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