Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

order by:  hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输

(本文摘自scottpei的博客) over partition by与group by 的区别 今天看到一个老兄的问题, 大概如下: 查询出部门的最低工资的userid 号 表结构: D号      工资      部门 userid salary   dept 1      2000      1 2      1000      1 3      500       2 4      1000      2 有一个高人给出了一种答案: SELECT MIN (salary) OVER (P

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

order by 和 group by 的区别: 1,order by 从英文里理解就是行的排序方式,默认的为升序. order by 后面必须列出排序的字段名,可以是多个字段名. 2,group by 从英文里理解就是分组.必须有“聚合函数”来配合才能使用,使用时至少需要一个分组标志字段. 3,在使用group by的语句中,只能select用于分类的列(表达式),或聚合函数.where条件用于group by之前,having用于group by 之后对结果进行筛选. 扩展资料: 一.ord

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

这两者本质上应该没有可比性,distinct 取出唯一列,group by 是分组,但有时候在优化的时候,在没有聚合函数的时候,他们查出来的结果也一样. 举例来说可能方便一点. A表 id num a 1 b 2 c 3 a 4 c 7 d 3 e 5 如果只选出id列,用distinct和group by 一样的. select distinct(id) from A; id a b c d e; select id from A group by id; id a b c d e; 不同之处

GROUP BY子句有个缺点,就是返回的结果集中只有合计数据,而没有原始的详细记录.如果想在SQL SERVER中完成这项工作,可以使用COMPUTE BY子句.COMPTE生成合计作为附加的汇总列出现在结果集的最后.当与BY一起使用时,COMPUTE 子句在结果集内生成控制中断和分类汇总. 下列 SELECT 语句使用简单 COMPUTE 子句生成 titles 表中 price 及 advance 的求和总计: USE pubs SELECT type, price, advance FRO

共同点:1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储 区别:2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop .4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用.  Hive是什么? Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提

今天遇到的问题,纠结了一上午,终于解决了.在此记录下来,自我认为还有很多类似的问题都可以套用这段代码. 需求描述: 一个表MyImage,列有:号码ID,路径PATH 如: ID  PATH 1  C:/ 1  C:/ 1  D:/ 2  C:/ 2  C:/ 3  A:/ 3  C:/ 4  D:/ 写个SQL语句,返回这样的记录的ID号:相同ID存在不同PATH.如上例子,正确的结果应是: ID 1 3 (ID2没有不同PATH,ID4只有一条记录不存在不同PATH) 这是我的SQL语句:

Expression not in GROUP BY key ‘ xxx’ 遇到这么一个需求,输入数据为一个ID对应多个name,要求输出数据为ID是唯一的,name随便取一个就可以. 执行以下hive ql语句:     1 2 3 4 5 6 SELECT   sid,   class_id FROM   table2 GROUP BY sid ; 会报错:     1 FAILED: Error in semantic analysis: Line 1:18 Expression not

准备数据 SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; hive> SELECT * FROM logs; a 苹果 5 a 橙子 3 a 苹果 2 b 烧鸡 1 hive> SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; a 10 b 1 计算过程 默认设置了hive.map.aggr=true,所以会在mapper端先group by一次,最后再把结果merge起来,为了减少reducer处理的数

目录 一.概述 二.work_mem 满足排序情况 1.Distinct 语句 2.Group by 语句 三.work_mem 不满足排序情况 1.Distinct 语句 2.Group by 语句 四.总结 一.概述 优化拥有大量的分组和去重列的SQL时,这些排序列的次序,也是可以优化的地方. 测试数据结构 kingbase=# select count(distinct txt1 ) txt1, avg(length(txt1))::int ln1, count(distinct txt3

group by是对检索结果的保留行进行单纯分组,一般总爱和聚合函数一块用例如AVG(),COUNT(),max(),main()等一块用. partition by虽然也具有分组功能,但同时也具有其他的功能. 它属于oracle的分析用函数. 借用一个勤快人的数据说明一下: sum()   over   (PARTITION   BY   ...)   是一个分析函数.   他执行的效果跟普通的sum   ...group   by   ...不一样,它计算组中表达式的累积和,而不是简单的和.

一.两者分别是什么:     Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop.      Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

1.grouping sets grouping sets子句都可以根据UNION连接的多个GROUP BY查询进行逻辑表示 SELECT a,b,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,b GROUPING SETS((a,b),a,b,()) 等价于 SELECT a,b,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,b union SELECT a,null,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,null union SELECT null,b,SUM

concat_ws() 在hive中,被连接对象必须为string或者array<string>,否则报错如下: hive> select concat_ws(',',unix_timestamp('2012-12-07 13:01:03'),unix_timestamp('2012-12-07 15:01:03')); FAILED: SemanticException [Error 10016]: Line 1:21 Argument type mismatch ''2012-12-

https://www.cnblogs.com/qixu/p/6033532.html http://www.cnblogs.com/A_ming/archive/2013/05/24/3097062.html https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.linq.enumerable.distinct?view=netframework-4.8 使用IEqualityComparer需要注意的是,如果成员变量中包含byte[]类型,计算