用hive来做数仓类操作，或者大数据的运算，是没有疑问的，至少在你没有更多选择之前。
当我们要hive来做类似于大批量数据的select时，也许问题就会发生了变化。
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2023-07-04 09:49:22
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注：在对hive的概念、优缺点、安装部署和参数配置在之后再进行总结，本小节主要对hive中的分组和分区进行总结。一、分组1、group by语句group by通常和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作。例如：计算员工表中每个部门中每个岗位的最高工资注：在查询过程中只能查询group by后的字段或者函数中的字段。select t.deptno, t.job, m
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2023-08-31 20:14:21
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一，order by ,sort by,distribute by 的用法1）order by 对全局数据的一个排序,仅仅只有一个reduce工作，最好不用。2）sort by 对每一个reduce 内部数据进行排序，全局结果集来说不是排序。 set mapreduce.job.reuces = 3 ; 会生成3个文件，每个文件内都是排好序的。3）distribute by
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2023-08-10 17:40:27
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sql group by 与 having的用法1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面（重要）例如,有如下数据库表：A B 1 abc 1
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2024-02-26 10:23:37
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group by 作为一种分组查询，在sql中用处十分广泛。其中的简单用法，这里不再进行赘述，这篇文章，主要是研究 group by 的 rollup ,cube以及grouping sets测试的表如下图所示group by rollup
首先解释一下 rollup的中文意思为：归纳，汇总的意思。
select sum
(toba_num
),cust_code
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2023-10-01 10:34:42
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一.Hive聚合运算 - GROUP BYGROUP BY用于分组Hive基本内置聚合函数与GROUP BY一起使用如果没有指定GROUP BY子句，则默认聚合整个表 除聚合函数这一列外，所选的其他列也必须包含在GROUP BY中，在前面查询的时候可以不加，不会报错，但是看不出来结果代表的意义GROUP BY支持使用CASE WHEN或表达式select category, max(offerva
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2023-07-04 16:25:57
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# 如何在 Hive 中使用 `GROUP BY`
当你刚入行数据分析时，`GROUP BY` 是一个非常重要的功能，它用于根据一个或多个列对结果集进行分组。例如，你可能想要计算不同城市的平均销售额。在 Hive 中使用 `GROUP BY` 可以帮助你轻松实现这一目标。接下来，我们将通过一个详细的流程来说明如何在 Hive 中使用 `GROUP BY`。
## 流程概览
以下是使用 `GR
# 如何实现“hive group by if”
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Hive中使用“group by if”语句。这个任务对于刚入行的小白可能有些困难，但是只要跟着我的指导一步一步来，你一定能够掌握这个技术。
## 2. 流程
下面是实现“hive group by if”的流程，我们将通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 操作 |
|---|---
原创
2024-04-08 06:27:55
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Hive 的执行原理是高频面试题。因为后面的调优或者数据倾斜的处理都是在对其执行原理清楚的基础上进行的。今天以 GROUP BY 为例讲解一下。1.直观的角度下表名叫 table1：idnamenumber1aaa22aaa33bbb44bbb55ccc66ddd77eee78bbb59ccc6如果执行下面的语句：SELECT name
FROM table1
GROUP BY name;容
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2023-10-03 11:17:40
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大家好，我是后来。 这几天因为做数仓，写完SQL后总觉得自己写的SQL又臭又长，是不是应该好好优化下，于是还专门为此重新2本书，才看了没多少，就打破了自己原来对调优的认知。本文内容大多来自于《Hive 性能调优实战》SQL优化？到底在优化什么？理透需求原则，这是优化的根本；把握数据全链路原则，这是优化的脉络；坚持代码的简洁原则，这让优化更加简单；没有瓶颈时谈论优化，是自寻烦恼。所以接下来通过2个常
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2023-08-22 20:50:42
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问题 6：使用 map join 解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大， 怎么解决。这个使用的频率非常高，但如果小表很大，大到 map join 会出现 bug 或异常， 这时就需要特别的处理。以下例子：Select * from log a
Left outer join members b
On a.memberid = b.memberid.
Members 有 600
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2024-07-26 08:54:01
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目录GROUPING SETS按grouping sets查询和group by查询再union的等价关系Grouping__ID（两个下划线_）Groupingcube and rolluprollupcubehive.new.job.grouping.set.cardinality设置每条数据复制的份数 本博客来聊聊SELECT语句的GROUP BY子句的增强聚合特性。模拟数据（分隔符为’\
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2024-08-24 07:14:15
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1、group by的计算原理：代码为：SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; 可以看到，group by本身不是全局变量，任务会被分到各个map中进行分组，然后再在reduce中聚合。默认设置了hive.map.aggr=true，所以会在mapper端先group by一次，最后再把结果merge起来，为了减少reducer处理的
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2023-08-18 13:43:02
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数据库having的用法的用法你知道吗？下面小编就跟你们详细介绍下数据库having的用法的用法，希望对你们有用。 数据库having的用法的用法如下： --sql中的group by 用法解析： -- Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。 --它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小
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2023-09-08 23:19:45
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Hive中常见的高级查询有：group by、Order by、join、distribute by、sort by、cluster by、Union all。今天我们就来谈谈group by操作，group by操作表示按照某些字段的值进行分组，有相同的值放到一起，语法样例如下：select col1,col2,count(1),sel_expr(聚合操作)
from tableName
whe
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2023-08-29 21:58:03
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SQL HAVING 出现的原因 在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。SQL HAVING 语法 SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
H
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2024-04-12 11:29:52
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group by & partition by & Distribute by 首先一定要记住group by分组之后是会组内聚合的而后两者仅仅是分组了，并未有聚合操作partition by是分区 Distribute by 可以理解为分簇partition by是分区 区内排序用order byDistribute by 可以理解为分簇 簇内排序用sort by 另外当 dis
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2023-08-18 13:41:30
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文章目录1.总结2.order by3.sort by4.distribute by5.distribute by + sort by6.Cluster by7.group by 和distribute by的区别 1.总结order by：全局有序，但是会导致执行时间长或者任务集中。sort by：局部有序，对每个reduce进行排序distribute by：控制在map端如何拆分数据给re
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2023-10-12 16:19:47
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默认情况下，
Map
阶段同一
Key
数据分发给一个
reduce
，当一个
key
数据过大时就倾斜 了。 并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce
端完成，很多聚合操作都可以先在
Map
端进行 部分聚合，最后在 Reduce
端得出最终结果。 1 ）开启 Map 端聚
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2024-04-27 07:06:50
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今天大概弄懂了partition by和group by的区别联系。group by是分组函数，partition by是分析函数（然后像sum()等是聚合函数）；在执行顺序上，以下是常用sql关键字的优先级from > where > group by > having > order by而partition by应用在以上关键字之后，实际上就是在执行完select之后
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2024-05-30 14:33:05
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