一、案列说明:现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072， 共有6040条数据 对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String 对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码2、movies.dat 数据格式为： 2::Juman
背景假设有一个学生各门课的成绩的表单，应用hive取出每科成绩前100名的学生成绩。这个就是典型在分组取Top N的需求。 解决思路对于取出每科成绩前100名的学生成绩，针对学生成绩表，根据学科，成绩做order by排序,然后对排序后的成绩，执行自定义函数row_number(),必须带一个或者多个列参数，如ROW_NUMBER(col1, ....)，它的作用是按指定的列进行分组生成
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2024-01-31 17:46:14
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查询出公司每个月支出的工资总和--查询出公司每个月支出的工资总和
SELECT SUM(sal) FROM emp;查询出公司的最高工资，最低工资和平均工资--查询出公司的最高工资，最低工资和平均工资
SELECT MAX(sal),MIN(sal),ROUND(AVG(sal),2) FROM emp;统计出公司最早雇佣和最晚雇佣的雇佣日期--统计出公司最早雇佣和最晚雇佣的雇佣日期
SELECT
# Hive 分组求分类占比
在数据分析和数据挖掘的过程中，经常需要对数据进行分组并求分类占比。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以用于处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Hive对数据进行分组并求分类占比，并结合代码示例进行说明。
## 什么是分组求分类占比？
分组求分类占比是指对数据集中的数据根据某个特征进行分组，然后计算每个分组所占的比例。比如，我们有一个销售数据集，
原创
2024-01-24 03:17:29
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order by会对输入做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序）只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。默认值) set hive.mapred.mode=strict;和数据库中的Order by 功能一致，按照某一项&几项排序输出。 与数据库中 order by 的区别在于在hive.mapred.mode = str
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2024-07-29 23:20:02
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需求描述
从用户登录信息表(temp_user_login)中查询首次登录后第二天仍然登录的用户占所有用户的比例，结果保留2位小数，使用百分数显示，
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2023-05-30 07:05:29
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hive的优化
1.排序：
order by 全局排序 默认hive中 1reducetask
sort by 局部排序 每一个reducetask内部做排序
set reducetasks=3
字段.hash % 3 随机
1 zs f 23 cs reducetask0
1 zs f 23 cs reducetask1
1 zs f 23 cs reducetask2
dist
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2023-08-14 10:49:37
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# MySQL 分组占比
在进行数据分析和统计时，我们经常会遇到需要计算各个分组占比的情况。在MySQL中，我们可以使用GROUP BY子句和聚合函数来实现这一目的。本文将介绍如何使用MySQL来计算分组占比，并提供相应的代码示例。
## GROUP BY 子句
GROUP BY子句用于对查询结果进行分组。在分组操作中，我们可以使用聚合函数对每个组进行计算，如SUM、AVG、COUNT等。在
原创
2024-05-22 04:32:47
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# MongoDB 分组占比
MongoDB是一款面向文档的NoSQL数据库，能够存储非结构化的数据，并提供高度的灵活性和可扩展性。在MongoDB中，分组（aggregation）是非常常见的操作，用于对数据进行统计、分析或聚合操作。本文将介绍如何在MongoDB中使用分组操作来计算数据的占比。
## 分组操作
在MongoDB中，分组操作通过`$group`操作符实现。`$group`操
原创
2024-06-09 04:31:07
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# MySQL分组后各分组占总数的占比
在MySQL数据库中，我们经常需要对数据进行分组统计，并计算各个分组在总数中的占比。这对于数据分析和报告生成非常重要。本文将介绍如何在MySQL中进行分组操作，并计算各分组占总数的占比。
## 分组操作示例
假设我们有一个名为`sales`的表，包含了销售数据，字段包括`product_id`（产品ID）、`sales_amount`（销售额）等。我们
原创
2024-07-02 04:16:18
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一、Hive中的分析函数 分析函数主要用于实现分组内所有和连续累积的统计。分析函数的语法结构一般是： 分析函数名(参数) OVER (PARTITION BY子句 ORDER BY子句 ROWS/RANGE子句)。 即由以下三部分组成： 分析函数名：如sum、max、min、count、avg等聚集函数以及lead、lag行比较函数等； o
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2023-09-12 11:26:16
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一、Hive介绍维基百科：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive1、简介Apache Hive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库。它能够提供数据的精炼，查询和分析。Apache Hive起初由Facebook开发，目前也有其他公司使用和开发Apache Hive，例如Netflix等。亚马逊公司也开发了一个定制版本的Apache H
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2023-09-15 22:13:33
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表查询现在就来讨论一下各种 Select 语句的使用。排序与聚合和普通的数据库相似， Hive 可以使用标准的 Order By 子句来对数据进行排序。 Order By 会对所有的输入进行一个单线程的全局排序，所以如果数据量比较大，效率会非常缓慢。所以当不需要对所有的数据进行排序时（多数情况下都不需要），可以使用 Hive 自己提供的非标准的 Sort By 来代替，他是依靠 reducer 来
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2024-04-09 21:02:25
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# SQL Server 分组占比实现指南
在数据分析中，分组占比的计算是一项基本而重要的任务。本文将指导你如何在 SQL Server 中实现分组占比的计算。我们将通过以下几个步骤进行详细解释：
## 流程概述
我们可以将实现 SQL Server 分组占比的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 准备数据：创建示例表并插入数据。 |
| 2 |
### Hive 占比函数介绍
在大数据处理领域，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，它允许用户通过类 SQL 语言（HiveQL）对存储在 HDFS 中的数据进行查询和分析。在进行数据分析时，计算各个类别的占比是一个常见的需求。为此，Hive 提供了几个相关的函数，以帮助用户轻松地计算不同类别的占比。本文将介绍 Hive 中的占比函数，并提供示例代码。
#### 什么是占比函数？
占比
## Hive求占比的实现
### 导言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以进行大规模数据的存储和处理。在实际工作中，我们经常需要计算不同分组的占比，比如每个类别的销售额占总销售额的百分比。本文将向你介绍如何使用Hive来实现求占比的功能。
### 整体流程
下面是实现"求占比"功能的整体流程：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|创建Hive表|
|2|导入数据|
|
原创
2023-08-23 08:54:53
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# 实现“累计占比 hive”的步骤
## 1. 创建表格
首先，我们需要创建一个表格来存储数据。我们可以使用以下代码来创建一个示例表格：
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (
id INT,
amount FLOAT
);
```
这段代码创建了一个名为sales的表格，包含id和amount两个字段。
## 2. 插入数据
原创
2024-03-23 03:42:04
82阅读
如何实现Hive累计占比
## 1. 简介
在Hive中，累计占比指的是对一个数据集中的某一列进行排序，并计算该列累计占比的过程。累计占比可以帮助我们了解数据的分布情况，并进行更深入的分析。在本文中，我将向你介绍如何在Hive中实现累计占比。
## 2. 实现流程
下面是实现Hive累计占比的整个流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤
原创
2024-01-04 06:06:00
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文章目录◆ Apache Hive 概述1.1 分布式SQL计算1.2 Hive的优势◆ 模拟实现Hive功能2.1 元数据管理2.2 解析器2.3 基础架构2.4 Hive架构◆ Hive基础架构3.1 Hive架构图3.2 Hive组件3.2.1 元数据存储3.2.2 Driver驱动程序3.2.3 用户接口◆ Hive部署4.1 VMware虚拟机部署步骤一：安装MySQL数据库步骤2：配
在python中要将Excel或者是csv这种表格文件里面的数据取出来进行操作时，一般都会选择第三方库Pandas里面的数据结构Dataframe来接收保存数据。而这一篇文章要来讲解的内容就是Dataframe进行分组统计的方法教程，想要了解和学习的就往下继续阅读吧。1.导入pandas库后定义三个变量，变量data中保存的就是需要去进行操作的数据，直接使用列表对象来保存即可。变量index需要接
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2024-09-02 20:26:35
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