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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通过开源语法分析器Antlr完成SQL解析，将SQL转化为抽象语法树（AST AbstractSyntaxTree） 遍历抽象语法树，生成查询的基本组成单元QueryBlock，是一个递归的过程，QueryBlock包括输入源、计算过程、输出，是一个子查询 遍历OueryBlock，翻译为执行操作树 ...
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2021-08-27 17:06:00
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# 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
（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
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
首先从左到右，数据从HDFS中流入，其中inputsplit为大数据源，到了map有一个map的接口，把大数据源进行切割成一个一个的map，这一步需要我们来进行开发的，到后面的reduce也是，其他的为框架帮我们完成，会把数据填充到内存，即buffer in memory，默认为100M，阈值为80M，当数据溢出时，进行封闭，将数据从内存写入到磁盘中，而且中是按照key进行排序，概要MapRedu
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2024-03-12 20:44:57
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Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。 map端shuffle： map读取数据 ，读取数据之前是split（文件逻辑上的切分） Partition：map的结果由哪个reduce来接收，设置reduce的个数 默认操作是：对key hash后再以reduce task数量取模，返回值决定着该键值对应该由哪个reduce处理。为了平均reduc
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2024-05-28 23:19:38
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（没有隐私的世界）走进MapReduce
原创
2022-03-21 14:22:01
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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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QueryBlock生成OperatorTree就是遍历上一个过程中生成的QB和QBPars
原创
2022-12-07 14:54:46
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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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shuffle过程shuffle概念shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。
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2024-04-24 18:48:33
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1.Map task输出k-v对 2.环形缓冲区 map阶段在最后会通过MapOutputBuffer来将数据暂时存储到一个环形缓冲区，在缓冲区写入的数据达到阈值（80%）后，才会开始从这里再写出到磁盘（落盘）。由此可见：环形缓冲区的设计直接影响Map Task的输出效率。 上面大致的流程中，我们不 ...
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2021-10-19 23:02:00
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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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Hadoop MapReduce 的 Shuffle 阶段是指从 Map 的输出开始，包括系统执行排序，以及传送 Map 输出到 Reduce 作为输入的过程。排序阶段是指对 Map 端输出的 Key 进行排序的过程。不同的 Map 可能输出相同的 Key，相同的 Key 必须发送到同一个 Reduce 端处理。Shuffle 阶段可以分为 Map 端的 Shuffle 阶段和 Reduce 端
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2023-07-12 15:20:07
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整个MapReduce的过程大致分为 Map --> Combine --> Reduce(先Shuffle) 三个部分。Input and Output types of a MapReduce job:(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2&g
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2023-11-22 19:34:00
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在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：输入 --> map --> shuffle --> reduce --> 输出输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map task map阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区的大小是100M，溢出的百分比是0.8，也就是说当缓冲区达到80M的时候就会往磁盘上写。如果map计算完成后的中
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2024-02-27 08:59:04
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一、SQL SERVER 和ACCESS的数据导入导出 常规的数据导入导出： 使用DTS向导迁移你的Access数据到SQL Server，你可以使用这些步骤: 1在SQL SERVER企业管理器中的Tools（工具）菜单上，选择Data Transformation 2Services（数据转换服务），然后选择 czdImport Data（导入数据）。 3在Choose
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2024-07-08 10:38:38
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1.1 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： 对应map-reduce代码如下： reduce :...
原创
2023-04-20 18:37:23
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Hive–HQL的转换过程 文章目录**Hive--HQL的转换过程**一：Hive的执行过程概述：操作符列表Hive 编译器的工作职责：优化器的类型：二：具体转化过程1）join2）group by3）distinck 一：Hive的执行过程概述：Hive 将 HQL 转换成一组操作符（Operator），比如 GroupByOperator, JoinOperator 等操作符 Operato
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2023-07-14 12:53:13
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