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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## 科普文章：Hive Grouping Sets函数
在Hive中，Grouping Sets函数是一种非常有用的数据聚合函数，它允许用户根据不同的分组条件对数据进行聚合计算。使用Grouping Sets函数可以简化复杂的聚合操作，提高数据处理的效率。在本文中，我们将介绍Hive Grouping Sets函数的基本用法，并通过代码示例展示其在实际应用中的作用。
### Grouping
原创
2024-03-31 03:29:57
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# Hive函数 grouping sets
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以对存储在Hadoop集群中的大规模数据进行分析和处理。Hive函数是Hive的一个重要组成部分，它提供了丰富的功能来处理和转换数据。本篇文章将介绍Hive函数中的grouping sets，它是一种用于进行多维分析的功能。
## group by语句
在介绍g
原创
2023-12-28 07:56:42
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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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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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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 中的 GroupBy, Distinct 和 JoinGroupBy几种 Mode原理相关参数DistinctSingle DistinctMulti DistinctJoinCommon Join
Map Join——Hive MapJoin 优化历程、FaceBook Join优化
Skew Join——Skewed Join OptimizationBucket Join本文将介绍
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2023-09-14 21:28:30
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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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# Grouping Sets in Hive
在大数据处理领域中，分组是非常常见的操作。在Hive中，有一个非常有用的功能叫做“grouping sets”，它能够方便地对数据进行多层次的分组操作。本文将介绍Hive中的grouping sets功能，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解和使用这个功能。
## 什么是grouping sets
grouping sets是一种用于在Hiv
原创
2023-10-10 11:37:44
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Hive的GROUPING方法是一个强大的聚合技术，特别适用于大数据环境中对复杂查询的处理。通过合理利用GROUPING功能，我能从大量数据中提取有价值的信息，并进行更得体的业务分析。接下来，我将详细记录一下我在使用Hive中的GROUPING方法时的体验，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我需要确保我所使用的技术栈兼容性，以免在运行
# 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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目录关键字：简单示例：实例一：presto中grouping sets函数 关键字：GROUPING SETS： 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 ALLGROUPING__ID：表示结果属于哪一个分组集合，属于虚字段简单示例：关于grouping sets的使用，通俗的说，grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sq
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2023-08-18 23:11:39
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Hive分析窗口函数 GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE、ROLLUP使用说明和示例0、概述GROUPING SETS：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 ALLGROUPING__ID：表示结果属于哪一个分组集合，属于虚字段CUBE：根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。ROLLUP：为CUBE的子集，以最左侧的
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2023-09-28 22:49:39
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# Hive 中的 Grouping 用法详解
在大数据分析中，Hive 是一个非常强大的数据仓库工具，它允许你使用类 SQL 查询来处理存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的大量数据。`GROUP BY` 是 Hive SQL 中的重要功能，可以对查询结果进行分组并进行聚合操作。在本教程中，我们将带您逐步了解 Hive 中 `GROUP BY` 的用法。
## 整体流程
原创
2024-09-12 04:55:30
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# 实现Hive中Grouping Sets
## 简介
在Hive中，Grouping Sets是一个用于在查询中进行多维度分组的功能。它允许我们在一个查询中同时按照多个维度进行分组，并计算每个维度的汇总数据。
在本文中，我将向你介绍如何使用Hive中的Grouping Sets来实现多维度分组。
## 实现步骤
下面是实现Hive中Grouping Sets的步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-01-27 12:58:31
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# Hive Grouping Sets详解
Apache Hive 是一个数据仓库软件，用于在 Hadoop 上进行数据分析和查询。Hive 使用 SQL 类似的查询语言（HiveQL）来操作存储在 Hadoop HDFS 上的数据。为了进行多维分析，Hive 提供了许多强大的功能，其中之一就是 **Grouping Sets**。
## 什么是 Grouping Sets？
Groupi
# Hive Grouping Sets 使用指南
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它允许用户通过类 SQL 语言访问结构化数据。`GROUPING SETS` 是 SQL 语言中的一种强大聚合功能，可以让您在一次查询中生成多种聚合结果。本文将指导您如何在 Hive 中使用 `GROUPING SETS`，并提供具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是使用 Hive
# Hive中Grouping Sets的使用详解
在数据处理过程中，经常需要对数据进行分组统计。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种称为Grouping Sets的功能，可以轻松地对数据进行多维度的分组统计。
## 什么是Grouping Sets？
Grouping Sets是一种用于实现聚合操作的扩展语法，它允许我们在一次查询中按照多个维度对数据进行分组，并计算相
原创
2023-08-12 19:21:29
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GROUPING SETS先说一下背景，我么知道GROUP BY 可以进行数据分组统计，我们将分组称之为统计的维度，例如 GROUP BY school 我们认为维度是学校，GROUP BY 也支持多个字段进行分组统计，例如``GROUP BY school,grade 我们的维度就是学校+年级`的组合，虽然是组合还是单维度的，组合在一起就一个依然是单个维度，因为统计出来的数据你只能得到每个学校
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2021-01-19 22:38:50
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