性能调优的多样性1 SQL优化
union all可以改成两次连续的insert插入可以提高mapreduce性能，
但是在之后的版本hive自身做了优化，该方法则并不能再提高性能
2 数据块大小
减少map数量，提高网络传输压力有时候可以提高性能
3 不同的数据格式
SequenceFile
Parquet
ORC4 表设计
如分区，分桶，同时分区分桶优化案例干预SQl运行方式
1 引擎执行
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2024-02-01 21:03:56
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Hive的一些常用的高阶开发内容 1.开窗函数 2.行转列,列转行,多行转一行，一行转多行 3.分组： 增强型group 4.排序 5.关联本次的内容： 分组 排序 关联1.分组 GROUP BY GROUP BY WITH
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2023-07-14 23:31:27
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## 如何在 Apache Spark 中实现 Grouping Set
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的工具。它支持复杂的数据操作，其中之一就是 **Grouping Sets**。Grouping Sets 是一个强大的 Aggregation 技术，可以帮助我们根据不同的维度对数据进行分组分析。在本文中，我将带你一步一步实现 Spark 中的 Grouping
原创
2024-08-26 06:08:55
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# 如何实现HIVE SQL grouping SET多字段
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现HIVE SQL grouping SET多字段。在这篇文章中，我将首先告诉你整件事情的流程，并使用表格展示每个步骤。然后我将逐步指导你每一步需要做什么，包括需要使用的每一条代码，并注释这些代码的意思。
## 整体流程
下面是实现HIVE SQL grouping SET多字段的总体流程
原创
2024-06-27 05:01:52
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以上三种在数据汇总统计时经常用到，我尝试以简明易懂地总结出其使用方法和意义GROUP BY ROLLUP(c1,c2,c3...cN) 分级汇总 1. 汇总从左到右逐级降低，最精细的汇总数据是根据最右的列得到 2. 根据c1得到全部汇总->再根据c2细分汇总->...->根据cN得到最精细汇总。采购进货表Pur
原创
2015-07-31 08:46:05
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# Java 分组（Grouping）概念及其应用
在数据处理和分析中，分组操作是一项非常重要的工具，能够有效地将数据分成多个组，并对每个组进行操作。在 Java 中，分组通常通过 Java 8 引入的 Stream API 来实现。本文将详细介绍 Java 中的分组概念，并通过代码示例来展示其在实际应用中的效果。
## 什么是分组？
分组是指将数据按照某个指定的属性进行分类，以便对每个类别
# MySQL Grouping实现流程
## 1. 什么是MySQL Grouping
在MySQL中，Grouping是一种常用的数据处理技术，它用于将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。通过Grouping，我们可以对数据进行分组统计、计算总和、平均值等操作。
## 2. 实现步骤
下面是实现MySQL Grouping的一般步骤，以便你能够更好地理解整个过程。
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原创
2023-11-12 11:07:56
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一、相关分析通常当聚合率和数据量没有大于一定程度时，对于不涉及Rollup、Cube、Grouping_Sets这三种操作的聚合很少出现GC问题。对于Rollup、Cube、Grouping_Sets操作可采用如下优化方法避免GC。1、Rollup / Cube / Grouping_Sets时，某些场景下，如果多维度的字段比较多，内存或者GC会造成性能问题。特别的， 在实现这三种操作 时， 记录
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2024-05-05 17:09:55
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# MongoDB 分组(Grouping)操作详解
## 简介
MongoDB是一种以文档为基础的分布式数据库，它使用类似于JSON的文档来存储数据。在MongoDB中，分组操作是一种非常有用的功能，它可以对集合中的文档进行分组并执行各种聚合操作。本文将详细介绍MongoDB中的分组操作，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 概念
在MongoDB中，分组操作通常用于对集合中的
原创
2023-11-17 03:04:54
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# 实现Hive中grouping sets GROUPING__ID的步骤
对于刚入行的小白开发者来说，理解和实现Hive中的grouping sets GROUPING__ID可能会有些困难。下面我将为你详细介绍实现这一功能的步骤，并提供每一步所需的代码示例以及注释说明。
## 步骤概述
以下是实现Hive中grouping sets GROUPING__ID的步骤概述，表格形式可以更清
原创
2023-07-23 15:49:51
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目录总结：group by、grouping sets、rollup和cube对比0 数据准备：1 GROUPING SETS2 CUBE3 ROLLUP4 Grouping__ID4.1 老版本展示0或14.2 新版本呢展示数字 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数 通常用于OLAP中， 不能累加，而且需要 根据不同维度上钻和下钻的指
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2024-05-30 18:15:13
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工作中使用多维度分组时并不想写一大堆union all，为了便于代码简洁喜欢使用grouping_id这个函数，使用久了会发现hive_1.2.1版本以前的grouping_id计算方式和以后的计算方式会有所不同步。这样造成使用这个函数的时候如果存在历史数据使用时存在着矛盾，这时很多聪明人会想到的解决办法就是把不同的grouping_ID产生的数据按照时间分段开来重新计算，这样会造成许多大量重复的
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2023-07-12 11:26:34
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一、要点：知道key验证存放的目录key在验证是手动还自动对不在线的主机的处理 minion_id的命名规范二、使用的技术栈saltstack 相关的库：salt.config,salt.client,salt.runner使用redis 存放两个数据库，第一个为存为字典，用于存放minion_id与物理IP的对应，另一个存为集合，用于项目_业务命名的方式包含相应的主机使用watchdo
原创
2017-08-28 15:29:41
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select case mod(empno,2)when 0 then 'EVEN 'else 'ODD 'end as empnosum(msal)from employeesgODD 8650
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2023-05-24 14:15:53
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# Hive Grouping Sets
在大数据处理中，数据聚合是一项非常重要的任务。在Hadoop生态系统中，Apache Hive是一种常用的数据仓库基础架构，它提供了一个类SQL的界面，用于查询和分析大规模数据集。Hive的一个强大功能是"Grouping Sets"，它允许我们按多个列进行分组，并同时计算多个聚合。
## 什么是Grouping Sets？
Grouping Set
原创
2023-07-20 16:57:07
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select * from test100001大515200001中2575300001小8525400002大6535500002中9585600002小8525701001大1614801001中29075901001小8322SELECT num ,flg ,(CASE WHEN GROUPING(num)=1 THEN 'TOTAL' WHEN GROUPING(type)=1 THEN 'SUBTOTAL' ELSE type END) ,sum(number1) ,sum(number2) FROM test GROUP BY ROLLUP(num,flg,type)ORD
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2021-08-04 23:33:48
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在Java编程中，数据处理的复杂性往往使得我们需要使用不同的工具与技术来帮助我们实现目标。在这样的情况下，Java的Stream API无疑是个强大的工具，通过其提供的“grouping”功能，可以直观地对数据进行分组、聚合等操作。接下来，我将详细阐述如何通过Java Stream对数据进行分组及相应的备份策略、恢复流程等内容。
## 备份策略
对数据进行分组时，首先需要考虑数据的备份策略。合
参考：lxw大数据田地：http://lxw1234.com/archives/2015/04/193.htm 数据准备： GROUPING SETS 在一个GROUP BY查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL 备注：其中的 GROUPI
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2018-03-16 16:33:00
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select id,area,stu_type,sum(score) score from students group by grouping sets((id,area,stu_type),(id,area),id) order by id,area,stu_type; /* 理解groupin
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2019-07-02 10:13:00
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GROUP_CONCAT()是MySQL数据库提供的一个函数，通常跟GROUPBY一起用,具体可参考MySQL官方文挡:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/group-by-functions.html#function_group-concat。语法:GROUP_CONCAT([DISTINCT] expr [,expr ...]
