# 如何在Hive中执行count操作
## 一、整体流程
在Hive中执行count操作需要经过一系列步骤，具体流程如下：
```mermaid
erDiagram
确定数据表名 --> 创建Hive表 --> 执行count操作 --> 查看结果
```
## 二、详细步骤及代码示例
### 1. 确定数据表名
首先需要确定要执行count操作的数据表名，假设我们要对名为`
说明: 本文基于apache hive1.1.0 1.启动脚本: $HIVE_HOME/bin/hive --> $HIVE_HOME/bin/ ext/cli.sh 可以看到入口类org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver 2.入口类: apache-hive-1.1.0-src/cli/src/j
## Hive 执行 count 流程
在 Hive 中，`count` 是一个常用的操作，用于统计表中的记录数。但是，执行 `count` 操作并不是一件简单的事情，它涉及到了多个步骤和过程。在本文中，我们将介绍 Hive 中执行 `count` 操作的流程，并提供相应的代码示例。
### Hive 查询流程概述
在 Hive 中执行 `count` 操作，一般可以分为以下几个步骤：
1
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（distinct column）为何效率低？问题？解决办法count(distinct colume) 的原理 问题？统计一个按天分区，每天都有百亿条数据条的hive表中account字段的非重用户数（大概两千万）。后来又更改为按id字段分别统计每个id的用户数。很简单，直接count(distinct account)这个句子。然后写上了一行查询完成！然后等待了四个小时，map反着
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2023-09-17 14:30:28
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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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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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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
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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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执行count时间比MySQL
在数据处理的过程中，我们常常需要对数据进行统计，其中一个常见的操作就是计算某个数据集的行数。在这篇文章中，我们将讨论Hive和MySQL两种不同的数据库系统在执行`count`操作时的性能差异。
## Hive和MySQL简介
- **Hive**：Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，可以提供类似于SQL的查询语言HiveQL。
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
# 如何实现“hive执行count时间为二十几秒”
## 一、流程图
```mermaid
journey
title 简易流程图
section 开始
开始 --> 创建Hive表
创建Hive表 --> 导入数据
导入数据 --> 执行Count
end
```
## 二、步骤
| 步骤 | 操作 |
| -
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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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
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
文章目录背景：解决思路分析：实例表数据准备size(collect_set() over(partition by order by))测试结果：结果分析： 背景：笔者在为公司搭建学生知识点画像时遇到了这种场景，在使用Spark DataFrame开发时，发现count(distinct user_id) over(partition by knowledge_id order by exam_
countcount是一种最简单的聚合函数，一般也是我们第一个开始学习的聚合函数，那么他们之间究竟由什么区别呢？有的人说count（1）和count（*）他们之间有区别，而有的人说他们之间没有区别那么他们之间到底有没有区别呢。从执行结果来说：count（1）和count（*）之间没有区别，因为count（*）count（1）都不会去过滤空值，
但count（列名）就有区别了，因为cou
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2023-09-05 16:20:45
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HIVE —— count distinct优化方法市场部小姐姐：我的sql为啥这么慢呀？ 做去重统计时，小姐姐一般都这么写：select
count(distinct (bill_no)) as visit_users
from
i_usoc_user_info_d
where
p_day = '20200408'
and bill_no is not null
and bi
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2023-07-11 11:36:05
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