HiveSQL常用技巧

最新推荐文章于 2024-08-05 12:37:12 发布

华夏_数据分析

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分类专栏： HiveSQL SQL 文章标签： HiveSQL SQL Hadoop

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FDFCJBAFSA/article/details/99765558

本文介绍了HiveSQL的高效使用技巧，包括去重方法、聚合操作如grouping sets、cube、rollup，利用窗口函数解题，开启并发执行优化union all，行转列的lateral view用法，表连接优化策略，解决数据倾斜问题，以及按月累计去重计算。通过这些技巧，可以提升Hive查询性能和解决问题的能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 去重技巧—用group by替换distinct

取出user_trade中的全部支付用户

## 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;

在2019年购买又退款的用户

## 原有写法
SELECT a.user_name
FROM
	(SELECT distinct user_name
	FROM user_trade
	WHERE year(dt)=2019) a
  JOIN
	(SELECT distinct user_name
	FROM user_refund
	WHERE year(dt)=2019) b ON a.user_name=b.user_name;

## 优化写法
SELECT a.user_name
FROM
	(SELECT user_name
	FROM user_trade
	WHERE year(dt)=2019
	GROUP BY user_name) a
  JOIN
	(SELECT user_name
	FROM user_refund
	WHERE year(dt)=2019
	GROUP BY user_name) b ON a.user_name=b.user_name;

在极大的数据量(且很多重复值)时，可以先group by去重，再count()计数，效率高于直接count(distinct **)

2. 聚合技巧–利用窗口函数grouping sets、cube、rollup

性别、城市和等级用户分布

SELECT sex,
	   city,
	   level,
	   count(user_id)
FROM user_info
GROUP BY sex,city,level
GROUPING SETS (sex,city,level);

GROUPING SETS() 在group by查询中，根据不同的维度进行聚合，等价于将不同维度的group by结果集进行union all。聚合规则在括号中进行指定。
性别、性别&城市的用户分布

SELECT sex,
	   city,
	   count(user_id)
FROM user_info
GROUP BY

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