多维分析的高阶聚合函数

最新推荐文章于 2024-08-02 19:51:25 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JAVA_LuZiMaKei/article/details/109102027
本文探讨了如何避免withcube函数产生的大量无意义维度组合，介绍grouping_sets函数的灵活使用，并针对层级关系数据集推荐了withrollup。重点讲解了在处理省-市-区-街等层级结构时的有效聚合策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

with cube()

所有维度组合

弊端:完全忽略维度之间的层级、衍生关系,覆盖所有组合,这样会产生大量无意义的组合.

grouping_sets((),(),()...)

这个函数,允许用户自己来定义需要计算的组合.

with rollup

如果你的数据中,所有维度都属于一个层级关系链条,

比如:province,city,region,street

有意义的组合:

-省

-省 市

-省 市 区 

-省 市 区 街

这种情况下,就用这个高阶聚合函数.

 

深入剖析大数据领域OLAP的多维分析功能
AI天才研究院
04-28 803
随着企业数据量呈指数级增长（Gartner预测2025年全球数据量将达180ZB），传统OLTP（在线事务处理）系统已无法满足复杂的分析需求（如跨时间、区域、产品的销售趋势分析）。OLAP作为专门针对分析场景设计的技术体系，其核心价值在于通过多维分析功能，将原始数据转化为可交互的业务洞察。多维分析的核心概念与技术架构数据立方体的构建与查询优化算法典型OLAP系统的实现原理（如ROLAP/MOLAP/HOLAP）工业级多维分析的实战案例与工具选型。
Hive多维分析函数——With cube、Grouping sets、With rollup
爱吃辣条的博客
07-28 1269
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石榴姐yyds
05-05 2811
本文详细分析了Hive中高阶多维聚合函数的使用，由以上分析可以看出，高阶聚合函数实质上是对多维统计采用UNION ALL实现的一种优化，其性能也比UNION ALL实现性能要高，往往作为一种优化手段使用。......
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02-04 5020
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多维分析函数
conglianchun9672的博客
12-10 131
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms145595.aspx[@more@] ...
Hive OLAP多维聚合函数
王佩的优快云博客
08-07 3826
OLAP多维聚合函数 Hive OLAP多维聚合函数是增强版的Group By语句。一般和Group By同时使用，用来进行多维分析。本文总结Hive三种常用的多维聚合函数:With Cube 任意维度聚合、Grouping Sets 指定维度聚合、With Rollup 层级维度聚合。 测试数据 -- 建表 create table student_scores( id int,...
Hive增强的聚合、多维数据集、分组和汇总
Java/Python大数据随笔
12-07 1653
在多维分析场景下，我们可能会用到高阶聚合函数，例如CUBEROLLUP等。Hive、Spark、Presto等引擎都提供类似的高阶聚合函数，以对不同维度组合下的数据进行聚合统计Hive官方将这种分析称为GROUP BY子句增强的聚合、多维数据集、分组和汇总那么什么是增强聚合和多维分析呢？增强聚合是指在SQL中使用分组聚合查询时，使用CUBEROLLUP等子句进行操作。常见的查询引擎基本都支持这种语法，例如Hive、Spark、Presto、FlinkSQL等。
hive中的高阶函数:with cube函数,Grouping sets函数,With rollup函数
Fresh_man888的博客
12-19 4009
1.应用背景: 实际生产中，各种指标的报表统计，往往都会涉及到多维分析,比如，统计日活数，日会话次数，日回头访客数，日新，日用户平均访问时长，访问深度……都需要从不同维度,各种角度去分析,如果上述维度分析需求，都逐个开发计算sql（逐个去group by聚合），工作繁冗！ 那么，如何解决这个问题呢？ 2.实现过程: 2.1 关键要点: 创建一个统一的目标维度分析聚合结果表，这个表应该包含所有的维度字段 利用hive的高阶聚合函数，在一个sql中，即可计算出所有可能的维度组合 2.2 C..
Hive中的多维分析函数
weixin_41875224的博客
08-17 3073
标题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要的信息增加了一些难度。 本篇文章就是介绍Hive中非常好用的多维分析函数帮助我们解决以上两个痛点问题。
【Hive】多维函数 『grouping sets() | with cube | with rollup 』
渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）
12-12 5196
1. 语法 2. 例子
HIVE多维分析函数：grouping sets、cube、rollup
weixin_46429290的博客
08-29 3646
这里with cube就等同于grouping sets ((department,name,age),(department,name),(department,age),(department),(name,age),(name),(age),())HIVE的多维分析函数，配合group by 使用，通常的group by只能对单维度的字段进行分析聚合操作，如果想要获取不同组合字段的聚合操作，就需要写多个group by 组合，HIVE提供了内置的函数用于上述这种多维分析。...
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weixin_44632815的博客
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