Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集和执行数据分析任务。在Hive中，可以使用SQL语言对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。其中一个常见的操作是使用"GROUP BY"语句对数据进行分组，并使用"SUM"函数对分组后的数据进行求和。本文将详细介绍在Hive中使用"GROUP BY"后做"SUM"的操作，并提供相应的代码示例。
首先，我们需要创建一个包含数据的表，以便在Hive中进行操作。假设我们有一个包含员工工资的表，表结构如下所示：
| emp_id | emp_name | emp_salary |
|---------|----------|------------|
| 1 | Alice | 5000 |
| 2 | Bob | 6000 |
| 3 | Charlie | 7000 |
| 4 | David | 8000 |
| 5 | Eve | 9000 |
要在Hive中创建该表并插入数据，可以使用以下代码：
CREATE TABLE employee (
emp_id INT,
emp_name STRING,
emp_salary INT
);
INSERT INTO employee VALUES
(1, 'Alice', 5000),
(2, 'Bob', 6000),
(3, 'Charlie', 7000),
(4, 'David', 8000),
(5, 'Eve', 9000);
现在我们已经创建了包含员工工资数据的表。接下来，我们将使用"GROUP BY"和"SUM"语句对员工的工资进行分组和求和。请注意，我们将按照员工姓名进行分组，并计算每个员工的总工资。以下是Hive中使用"GROUP BY"和"SUM"的代码示例：
SELECT emp_name, SUM(emp_salary) AS total_salary
FROM employee
GROUP BY emp_name;
在上面的代码中，"SELECT"语句选择了"emp_name"列和使用"SUM"函数计算的"emp_salary"列的总和，并将其命名为"total_salary"。"FROM"关键字指定了要从哪个表中选择数据。"GROUP BY"语句按照"emp_name"列对数据进行分组。
执行以上代码后，将得到以下结果：
| emp_name | total_salary |
|----------|--------------|
| Alice | 5000 |
| Bob | 6000 |
| Charlie | 7000 |
| David | 8000 |
| Eve | 9000 |
从结果中可以看出，每个员工的总工资被计算出来并显示在"total_salary"列中。
除了使用"GROUP BY"和"SUM"语句，我们还可以使用其他聚合函数（如"COUNT"、"AVG"等）对分组后的数据进行进一步操作。以下是一个示例代码，使用"COUNT"函数计算每个员工的工资次数：
SELECT emp_name, COUNT(emp_salary) AS salary_count
FROM employee
GROUP BY emp_name;
执行以上代码后，将得到以下结果：
| emp_name | salary_count |
|----------|--------------|
| Alice | 1 |
| Bob | 1 |
| Charlie | 1 |
| David | 1 |
| Eve | 1 |
从结果中可以看出，每个员工的工资次数都为1，因为我们只有一行数据表示每个员工的工资。
在本文中，我们详细介绍了在Hive中使用"GROUP BY"后做"SUM"的操作。我们提供了创建示例表的代码，并展示了如何使用"GROUP BY"和"SUM"语句对数据进行分组和求和。此外，我们还展示了如何使用其他聚合函数对分组后的数据进行进一步操作。希望本文对您在Hive中使用"GROUP BY"和"SUM"有所帮助。
journey
title 使用Hive中的GROUP BY和SUM进行数据分组和求和
section 创建表并插入数据
section 使用GROUP BY和SUM对数据进行分组和求和
section 使用其他聚合函数
以上是本文的代码示例及相关解释。使用Hive中的"GROUP BY"和"SUM"语
