Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。Hive优化目标在有限的资源下，执行效率更高常见问题 数据倾斜map数设置reduce数设置其他Hive执行HQL --> Job --> Map/Reduce执行计划
在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
SELECT SUM(population) FROM bbc 这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结
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2023-12-16 18:24:10
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# Hive中的Group By操作
在大数据处理中，往往需要对数据进行聚合操作。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对大规模数据进行分析和处理。在Hive中，Group By操作是一种非常常见的操作，用于将数据按照某个字段进行分组，并对每个分组进行聚合计算。本文将介绍Hive中Group By操作的用法和示例。
## Group By语法
原创
2024-01-15 08:27:14
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## Hive GroupBy 报错解决流程
在使用Hive进行数据处理时，GroupBy操作是非常常见的操作之一。然而，有时候在使用Hive的GroupBy操作时可能会遇到报错。本文将介绍如何解决Hive GroupBy报错的问题，帮助刚入行的小白开发者顺利进行数据处理。
### 解决流程
下面是解决Hive GroupBy报错的流程，通过表格形式展示每个步骤及其对应的操作：
| 步骤
原创
2023-08-23 09:02:02
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这是以前学习数据库查询时从网上找的资料，都保存到本地的word文档，现在也拿出来分享分享吧，是别人的。 -- 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，然后针对若干个小区域进行数据处理。
--注意:group by 是先排序后分组；
--举例子说明：如果要用到group
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2023-07-05 10:16:37
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一、groupby 能做什么？python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用，具体函数的规则如下：df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)举例如下：print(df["评分"
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2023-05-28 16:53:21
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我们在上一节简单介绍了Mysql中group by关键字的用法，没有看过的同学点击这里了解一下;文中提到的courses表和相关记录可以在上一篇文章中自取；给出的所有sql仅供参考，不一定是效率最高的解法，如果大家有其他的方法，也欢迎提供出来，一起讨论。练习1 那些年一起修过的课所有的课程我们的第一反应是可以使用distinct关键字实现SELECT DISTINCT(`class`) FROM
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2024-08-09 19:59:04
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一、介绍日常数据分析中，难免需要将数据根据某个（或者多个）字段进行分组，求聚合值的操作，例如：求班级男女身高的平均值。可以通过 groupby 实现该需求。初步认识：df.groupby('name').agg({'price':'sum'}).reset_index()使用语法：Series.groupby(by=None,
axis=0,
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2023-07-04 14:19:19
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mysql distinct 去重 (2011-07-15 14:43:11) 在使用mysql时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条，但往往只用它来返回不重复记录的条数，而不是用它来返回不重记录的所有值。其原因是 distinct只能返回它的目标字段，而无法返回其它字段，这个问题让
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2024-08-10 21:27:23
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df = pd.DataFrame({'Animal' : ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], 'Max Speed' : [380., 370., 24., 26.]})df.groupby(['Animal']).mean() ...
原创
2023-01-12 23:51:16
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# SQL Server Group By 用法
在 SQL Server 中，`GROUP BY` 语句用于将结果集按照一个或多个列进行分组。这使得我们能够对分组后的数据进行聚合计算，比如计算总和、计算平均值等等。本文将介绍 SQL Server 中 `GROUP BY` 语句的用法，并提供一些代码示例。
## 基本语法
`GROUP BY` 语句的基本语法如下所示：
```sql
SE
原创
2023-09-27 18:12:09
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数据挖掘和机器学习中会经常用到groupby()函数，merge()函数，concat()函数。groupby()函数主要对数据进行聚合，merge()一般情况下用来对两个Dataframe进行结合（一般情况下按照某一列进行将两个Dataframe进行连接），concat()一般情况下是直接在纵轴上面直接合并。下面来总结下这几个函数之间的用法和不同之处。1
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2023-07-12 10:43:25
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每天都在和你在一起 Spark Group By函数将相同的数据收集到DataFrame/DataSet上的组，并对分组后的数据执行聚合函数。count() 返回每个组的行数mean() 返回每个组的平均值max() 返回每个组的最大值min() 返回每个组的最小值sum() 返回每个组的值的总计avg(
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2023-07-12 10:44:09
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# Hive 中的 GROUP BY 与众数计算
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种广泛使用的工具，它能够让我们方便地在 Hadoop 上执行 SQL 类似的查询。尽管 Hive 提供了丰富的聚合操作，但在处理众数（即一组数据中出现频率最高的值）时，在 SQL 标准中并没有提供直接的函数。本文将介绍如何在 Hive 中计算众数，并将涉及到相应的代码示例。同时，文中还将展示饼状图与类
一、优化1.fetch抓取 一些HQL语句，可以不翻译为MR程序，而是使用FetchTask来运行，拉取数据！ 启用了fetch抓取，可以节省某些HQL语句的查询效率！ 默认fetch抓取的设置是开启的，为morehive.fetch.task.conversion=more 一般不需要设置！2.表的Join2.1表Join的顺序 在hive中，不管是 大表 join 小表还是 小表 Join 大
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2023-08-18 19:10:25
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文章目录数据聚合与分组操作一.GroupBy机制1.1遍历各分组1.2选取一列或所有列的子集1.3 通过字典或Series进行分组1.4 通过函数进行分组1.5根据索引层级分组二. 数据聚合2.1面向列的多函数应用2.2返回不含行索引的聚合数据三.应用(apply)：通用“拆分－应用－合并”3.1禁用分组索引3.2分位数和桶分析3.3示例：用特定于分组的值填充缺失值3.4 示例：随机采样和排列3
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2023-10-04 14:10:50
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1、概述“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。2、原始表3、简单Group By示例1 select 类别, sum(数量) as 数量之和
from A
group by 类别 返回结果如下表，实际上就是分类汇总。4、Group By 和 Order B
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2023-07-24 23:17:52
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1、概述2、原始表3、简单Group By4、Group By 和 Order By5、Group By中Select指定的字段限制6、Group By All7、Group By与聚合函数8、Having与Where的区别9、Compute 和 Compute By1、概述“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小
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2023-12-27 21:05:41
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Pandas数据分类set_index()统计拿到数据后，我们希望根据某一个或多个索引将数据进行归类，以便观察数据，可采用set_index()方法df.set_index([‘Country’, ‘Region’], inplace=True)例如我们拿到的Dataframe如下 我们希望看到根据Country，Region分类后的数据，可做如下处理df.set_index(['Country'
技巧1：用group by替换distinct。 原有写法：SELECT distinct user_name
FROM user_trade
WHERE dt>'0';优化写法：SELECT user_name
FROM user_trade
WHERE dt>'0'
GROUP BY user_name;使用group by可以看到运行时间减少许多。 注意：在极大的数据量（较多重复
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2023-07-12 10:41:17
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