# 科普：Hive Group Reduce
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL-like查询语言，可以用于处理大规模数据集。在Hive中，一个常见的操作是对数据进行分组和聚合。为了提高查询性能，Hive引入了Group Reduce的概念。
## Group Reduce是什么？
Group Reduce是一种优化技术，用于在分组和聚合操作中减少数据的传输量和IO
原创
2023-12-16 05:44:37
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之前在看Mongo的书时，看到了聚合这章。其中谈到了group这个功能，其实正如书中所说，MongoDB中的group和SQL中的group by是很相似的，但我自我分析，可能由于Mongo中的group的使用形式不同，而且使用的是js语法，所以导致咋一看上去不明白这个group怎么用。下面通过具体的一个例子来详细说明Mongo的group用法。我们平常所用的博客，每天会有很多人发博客，每篇文章中
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2023-10-04 21:07:09
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MongoDB - Map ReduceAdvertisements Previous PageNext Page As per the MongoDB documentation, Map-reduce i...
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2019-10-29 08:48:00
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Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。
MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。
以下是MapReduce的基本语法：
db.runCommand( { mapreduce : <collection>, map : &
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2016-07-19 15:09:00
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Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。 MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。 MapReduce 命令 以下是MapReduce的基本语法： 使用 MapRed
原创
2018-02-21 14:34:00
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介绍 Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。 Mon
原创
2022-08-21 00:15:39
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Map Reduce一种计算模型，就是将大批量的数据进行分解，再将分解的数据合并成最终需要的结果。MapReduce不只是MongoDB独有，而是MongoDB也提供这个计算方法，像Java、PHP、Hadoop、Python中都可以使用，适合于处理数据量较大的场景，相较于group和aggtegate来说功能更强大，且更加灵活。基本用法>db.collection.mapReduce(
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2023-11-11 09:32:15
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文章目录MongoDB：MapReduce的使用一、简介二、MapReduce命令基本语法案例三、runCommand 命令语法案例 MongoDB：MapReduce的使用一、简介Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE。MongoDB 中的 MapReduce 可以用来实现更复杂的聚合命令，使用 Map
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2023-09-22 07:12:18
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一、主要问题系统中有一张温控终端状态的表tcState，记录了所有温控终端的温控状态，大约有1600万条数据。需求就是通过列表的形式展示出所有温控终端最新的温控终端状态，查询条件有公司id、终端分组id、温控终端id、状态读取时间。基本的查询逻辑就是根据查询条件、索引筛选数据，对数据根据温控终端进行分组、按照最新时间排序。但是第一版做出来，发现查询速度很慢，一次查询用了7/8秒钟，完全无法接受，于
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2023-07-12 10:46:50
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MongoDB的产生背景是在大数据环境，所谓的大数据实际上也就是进行数据信息的收集汇总。必须要有信息的统计操作，而这样的拥挤操作就是聚合（分组统计就是一种聚合操作）。1、取得集合的数据量 :对于聚合的数据浪而言，在MongoDB里面直接使用count()函数就可以完成。 （01）、范例：统计students表中的数据量 => db.students.count()
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2024-02-28 11:45:44
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hive 优化1、需要计算的指标真的需要从数据仓库的公共明细自行汇总吗？2、真的需要扫描那么多的分区么？3、尽量不要使用 select * from table这样的方式4、输入文件不要是大量的小文件 group by引起的倾斜优化: R:group by引起的倾斜主要是输入数据行按照group by列分布不均匀引起的。 S:优化方案： set hive.map.aggr = true
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2023-07-12 09:38:14
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## Spark SQL 中的 Group By 操作及 Reduce 数的控制
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广受欢迎的计算框架，其 SQL 模块提供了一种简单的方式来处理数据。本文将探讨如何使用 Spark SQL 中的 `GROUP BY` 语句，并控制 Reduce 的数量，从而提升查询性能。
### Group By 的基本用法
`GROUP BY` 是 SQL
# MongoDB Group操作详解
MongoDB是一个非关系型数据库，它采用了BSON（Binary JSON）文档格式存储数据。在进行数据查询时，MongoDB提供了强大的聚合功能，其中包括Group操作。Group操作允许我们根据指定的条件对文档进行分组，并进行统计、计算等操作。在本篇文章中，我们将深入介绍MongoDB的Group操作，并给出一些实际的代码示例。
## Group操
原创
2024-01-23 05:39:38
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db.getCollection('tran_string_detail').aggregate( [ { $match : { "deleteFlag":0, "charCount":{ $exists:false } } } ,
原创
2023-02-04 01:09:34
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# MongoDB的Group By实现
## 导言
在MongoDB中，Group By操作是对集合中的文档进行分组和计数的常见操作。它类似于关系型数据库中的GROUP BY语句，可以帮助我们快速对数据进行聚合和统计分析。在本文中，我将向你介绍如何在MongoDB中实现Group By操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接到MongoDB数据库
原创
2023-10-23 12:48:09
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上一篇介绍了MongoDB增删改查命令的基本用法，这一篇来学习一下MongoDB的一些基本聚合函数。 下面我们直奔主题，用简单的实例依次介绍一下。> count() 函数 集合的count函数是最简单的聚合函数，返回集合中文档的数量。 > distinct() 函数 用于找出一个集合中，给定键的所有不同的值。&n
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2023-07-12 10:46:37
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# MongoDB Mapper Reduce多表实现指南
## 1. 概述
在MongoDB中，Mapper Reduce是一种常用的数据处理模式，用于从多个集合中提取和处理数据。这篇文章将向你介绍如何在MongoDB中实现Mapper Reduce多表操作。
## 2. Mapper Reduce流程
下面是实现Mapper Reduce多表的一般流程。你需要按照以下步骤进行操作：
``
原创
2024-01-17 09:11:26
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一、MongoDB Map ReduceMap-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。基本语法：db.collection.mapReduce(
function() {emit(key,value);}, //map 函数
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2023-06-22 17:20:18
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在mongoDB的MapReduce操作中，map函数产生一些列中间数据，这些中间数据是key/value的集合。reduce函数收集具有相同中间key值的value值，合并这些value值，形成一个较小的value值的集合。 一个MongDB的MapReduce执行的过程如下所示。 在这个MapReduce操作中，首先通过query筛选出了一部分的数据，然后对着一部分的数据进行map操作，输
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2023-08-26 08:45:01
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MongoDB Map Reduce Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。 MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。 MapReduce 命令 以下是MapRed
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2019-12-18 10:40:00
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