6.2 Hive分组统计：GROUP BY与聚合函数

1. 实战概述

• 本次实战围绕 Hive 的 GROUP BY 与聚合函数展开，基于学生表 t_student 进行多维度分组统计，包括按性别、年龄统计人数，使用 HAVING 筛选分组结果，并计算各性别的平均、最大和最小年龄，全面展示了分组聚合在数据汇总与分析中的核心应用。

2. 实战步骤

3. 实战总结

• 本次 Hive 分组统计实战围绕学生表 t_student，系统演练了 GROUP BY 与常用聚合函数的结合使用。通过按性别、年龄分组，完成了人数统计、平均年龄计算及最值分析，并借助 HAVING 子句实现对聚合结果的二次过滤（如筛选人数超过2的性别组）。所有查询均符合语法规则，验证了“非聚合字段必须出现在 GROUP BY 中”的约束机制。实验过程中，Hive 正确生成 MapReduce 任务完成聚合计算，体现了其对结构化数据分析的良好支持。整个过程不仅巩固了分组统计的核心语法，也强化了对执行逻辑（先 WHERE 过滤、再 GROUP BY 分组、最后 HAVING 筛选）的理解，为后续复杂报表开发和数据洞察奠定了坚实基础。