grouphaving "group by 字段列表" 表示根据后面的字段来分组,如果只有1个字段,那只是根据这个字段的值来进行一次分组就可以了；若后面有多个字段，那表示根据多字段的值来进行层次分组，分组层次从左到右，即先按第1个字段分组，然后在第1个字段值相同的记录中，再根据第2个字段的值进行分组；接着第2个字段值相同的记录中，再根据第3个字段的值进行分组......依次类推。
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2023-07-17 22:39:24
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hive的多表连接，都会转换成多个MR job，每一个MR job在hive中均称为Join阶段。按照join程序最后一个表应该尽量是大表，因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中，通过stream最后面的表，直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果，与后面的大表进行连接时，只需要从buffer中读取缓存的key，与大表中的指定key进行连接，速度更快，也
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2024-03-04 05:28:48
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# 如何实现Hive SQL查询非聚合字段
## 概述
在Hive中，我们可以使用SQL语句来查询非聚合字段。这里我将向你展示如何使用Hive SQL来实现这个功能。
## 流程
首先，让我们看一下整个过程的流程：
```mermaid
pie
title 查询非聚合字段过程
"准备数据" : 20
"编写Hive SQL查询语句" : 30
"执行查询语
原创
2024-05-27 05:44:00
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# Hive中的ROLLUP函数与向上聚合的应用
在大数据处理领域，Hive是Apache Hadoop的一个数据仓库系统，它可以查询存储在Hadoop HDFS中的大型数据集，并提供HQL（Hive Query Language）来便于用户进行数据分析。ROLLUP函数是Hive中一个强大的聚合工具，能够帮助我们进行多维数据的汇总分析，尤其是指定字段向上聚合的场景。本文将介绍ROLLUP函数的
原创
2024-08-21 06:26:55
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一、简介Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类 SQL 查询功能，用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业，然后提交到 Hadoop 上运行。特点：简单、容易上手 (提供了类似 sql 的查询语言 hql)，使得精通 sql 但是不了解 Java 编程的人也能很好地进行大数据分析；灵活性高，可以自定义用户函数 (UDF)
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2024-06-22 09:41:19
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Hive中的多维分析函数众所周知，Hive是一个OLAP数据库，拥有着很强大的数据分析能力。 但是当我们一张表的维度信息特别多，并且需要各种维度组合的统计分析结果时就很不方便。比如一张表有5个维度，所有的维度组合是2的5次方也就是32种，那也就意味着我们需要写32个查询的HQL解决我们的需求。同时不方便的点还存在于我们需要将32个HQL的查询结果写入到32张不同的表中，无形中给我们未来查询我们所需
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2024-06-28 16:02:49
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1.什么是窗口函数sql中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。窗口函数也称为OLAP(Online Analytical Processing)函数，是对一组值进行操作，不需要使用Group
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2023-09-01 16:07:20
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hive窗口函数/分析函数在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 ord
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2024-02-20 11:34:42
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1 简介数据挖掘是当今信息产业界最前沿的研究方向之一,聚类分析是其中的一项重要研究课题。聚类分析是将数据根据一定的相似度度量划分成若干有用的或有意义的类(簇),其在实际应用中许多领域有着广泛的应用。目前,低维数据的聚类算法已较成熟,受“维度灾”(the curse of dimensionality)的影响,许多传统的聚类算法运用到高维数据上往往失效,然而在实际应用中,高维度的数据普遍
Hive 是一个流行的数据仓库基础设施，它允许用户使用类 SQL 的查询语言 HiveQL 查询存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据。在处理复杂数据类型时，尤其是数据嵌套时，常常会遇到“hive unnest 聚合”的问题。本文将带你一步步解决这个问题。
### 环境准备
为了成功在 Hive 中实施“unnest 聚合”，我们需先确保相关环境和工具已安装。以下是环境准备的基本要求：
1.k-均值聚类 因为前面的几种求聚类的算法，需要计算两两配对项的关系，在数据集大的时候，速度会很慢。所以我们要学习k-均值聚类 算法思想：我们会事先知道需要聚类的数量。这儿假设我们需要n个聚类，那么我们先随机生成n个中心位置。然后利用聚类算法将各个数据项分配给最邻近的中心位置，然后移动中心位置到聚类的平均位置处，然后循环以上步骤，知道分配过程不再变化，那么算法结束。返回n个聚类。具体代码如下
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2024-09-28 18:08:58
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一、聚合函数
聚合函数有时候也叫统计函数，它们的作用通常是对一组数据的统计，比如说求最大值，最小值，总数，平均值如MAX，MIN，COUNT，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。简单举个例子：SELECT SUM(col1) FROM table1，这里的SUM作用是统计table1表中col1(工资
目录一、数学函数二、聚合函数三、表生成函数四、字符串函数五、日期时间函数六、类型转换函数七、条件函数八、数据屏蔽功能函数翻译自Hive官网函数，标红的函数是本人认为比较常用的，供大家参考。一、数学函数返回类型姓名（签名）描述DOUBLEround(DOUBLE a)返回的舍入BIGINT值a。DOUBLEround(DOUBLE a, INT d)返回a四舍五入到d小数位。DOUBLEbround
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2023-10-31 23:09:53
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hive作为一个数据仓库建立在hadoop的基础上，提供了一套类似mysql的语法，用于做报表统计、数据分析等。在hive2.x之前，hive是不支持联机事务处理的，也就是说使用hive操作sql，会有很大的时间延迟。而hive3.x版本则有了改进，hive引擎支持tez和spark,在查询速度上有了显著的提升。接下来我们来安装搭建hive3.1.1:##准备环境虚拟机4台（hadoop1,had
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2023-09-20 04:41:03
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union和join是需要联合多张表时常见的关联词，join: 两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union: union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起，成为一个新的记录集 。二者区别： join和union的主要区别就一条，join是将拼接内容变成一行（左右拼接），根据共同字段将数据拼接成一行一行数据；union是将表内容拼接成一列（上下拼接），也是根据字段共同属性
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2023-11-10 17:35:29
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连续问题 ： rank + date_diff 间隔连续问题: 计算前一个数据量， 根据当前数据跟前一行数据的diff, 计算是否属于同一个组（是否连续flag）， 累加flag得到flag_sum 根据uid， flag_sum进行分组，得到用户间隔连续的登陆次数累加问题： 编写sql实现每个用户截止到每月为止的最大单月访问次数和累计到该月的总访问次数 样本数据：# 样本数据
userid,mo
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2023-09-01 19:45:50
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一、what阿里开源，mysql增量数据订阅与消费服务，文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki工作原理：canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送 dump 协议 MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 cana
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2023-07-12 20:10:22
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curl -XPOST localhost:9200/photo -d '{ "photo": { "properties": { "id": { "type": "String" &n
原创
2017-05-17 12:55:51
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文章目录1、聚合函数1.1 string_agg函数1.2 array_agg函数2、窗口函数2.1 窗口函数语法2.2 avg（）OVER（）2.3 row_number（）2.4 rank（）2.5 dense_rank（）2.6 lag（）2.7 first_value（）2.8 last_value（）2.9 nth_value（）2.10 窗口函数别名的使用 1、聚合函数聚合函数可以对
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2024-04-12 03:44:54
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Hive数据聚合聚合聚合，[get together]∶分散的聚集到一起。aggregatehive-3.1.1Hive聚合在Hive里面的聚合，是指将多行数据聚集在一起以后，行数变少，变成一行或者少数几行。N ==> 小于N (N为数据行数)。通过聚合，可以在整个计算流程的最前面快速过滤掉整体任务中传输的数据量，使得后续操作中数据量大幅度降低，从而提高计算效率。但是，有时候，聚合不仅不会提
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2023-08-30 11:44:34
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