hive使用技巧（三）——巧用group by实现去重统计

最新推荐文章于 2025-04-20 17:57:27 发布
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分类专栏： Hive 文章标签： hive group by distinct
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第6.7章：StarRocks查询加速——使用 Bitmap 实现精确去重
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07-28 2013
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hive 中的多列进行group by查询方法
东杰书屋
05-18 2万+
在工作中用hive进行数据统计的时候，遇到一个用group by 进行查询的问题，需要统计的字段为 gid,sid,user,roleid,time,status,map_id,num 其中time字段为时间戳形式的，统计要求为将各个字段按照每个小时的num总数进行统计 开始的时候写的hive SQL为 select gid,sid,user,roleid,time,status,ma
Hive 去重性能对比：GROUP BY vs DISTINCT
2401_83088008的博客
03-16 818
在无聚合函数的去重场景下，GROUP BY 的性能显著优于 DISTINCT，因为它可以直接在 Map 端完成去重操作，减少了数据传输和处理开销。在需要进行聚合计算的场景下，GROUP BY 是唯一的选择，并且可以通过开启 Map 端聚合功能来优化性能。数据倾斜是 Hive 性能优化中需要重点关注的问题，可以通过 DISTRIBUTE BY 语句、添加随机前缀和使用分桶表等方法来缓解数据倾斜问题。
mysql中的group by用法详解
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技术人集结地
04-20 1360
MySQL中的GROUP BY是数据聚合分析的核心功能，主要用于将结果集按指定列分组，并结合聚合函数进行统计计算。
浅析Hive的group by和count（distinct）
DM_Source的博客
05-08 1万+
    首先，Hive的group by和count（distinct）都是去除重复的数据，某种程度上来说，两者产生的结果是一样的。    实例代码：select a,count(distinct b) from t group by aselect tt.a,count(b) from (select a,b from t group by a,b)tt group by tt.a    上面两...
Hive数据去重的两种方式：DISTINCT与GROUP BY
My_wife_QBL的博客
07-30 1325
在Hive的数据分析与处理过程中，去重操作是确保数据质量的关键步骤。DISTINCT和GROUP BY是实现数据去重的两种主要方法，各自具有不同的特点和使用场景。DISTINCT适用于简单去重，尤其在数据量较小的情况下表现良好。GROUP BY则更适合于需要进行聚合分析的大型数据集，并且在性能上通常更具优势。通过了解这两种方法的基本概念、使用场景和性能比较，数据分析师和工程师可以根据具体的需求选择合适的去重策略，从而提高数据处理效率和分析的准确性。在实际应用中，结合最佳实践，灵活运用DISTINCT与。
group by 去重处理数据
qq_38807606的博客
03-22 4414
1. # 需求：结果： # + ----+------+ # | name|boy_id| # + ----+------+ # | A |1 | # | B |2 | # | C |3 | # + ----+------+ # group by 对结果的重复数据去重 select * from girl ; # +--+----+------+ # |id|name|boy_id| # +--+----+------+ # |1 |A |1
Hive高级聚合函数——group by扩展
shuizimuzhongling的专栏
12-05 1197
目录 Grouping Sets 指定多种聚合的维度、层次，对多个group by + union all进行替换、简化 With Rollup 可实现从右到左递减多级的统计，显示统计某一层次结构的聚合 With cube 可以实现多个任意维度的查询，会统计所选列中值的所有组合的聚合 Grouping__id 按照一定规则给统计的各维度组合打标，并返回标识值...
hive使用技巧（四）——巧用MapJoin解决数据倾斜问题
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sql语句查询解决group by 统计重复数据问题个人总结
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通常情况下我们写sql语句主键都是唯一的不会出现id重复的问题。如： 查询表table1的所有数据 select * from table1 会显示出table1中所有字段列表。 select count(*) as count from table1 统计table表中数据总数也不会有问题。 但是如果使用的分组group by那么问题就会出现统计不准的问题 select count（*） from table1 where status=1 返回结果 但是如果这样写就会按分组统计总数，不是我们想要的结果如下： select count（*） from table1 where status
group by去重，自动添加去重统计其他字段的函数
qq_35490522的博客
03-31 553
会改变sql中统计函数数量，group by去重同时，会自动在sum增加去重个数 SELECT a.oid, a.tenant_id, a.requester_id, b.tenant_name, c.name requester_name, SUM( sample_count ) total_sample_count FROM test_inspection_record a LEFT JOIN m1_common_tenant b ON SUBSTRING_INDEX( a.tenant_id, ‘:’
Mysql count group by统计条数并且去重复方法
街角有人祝福,巷口有人哭~
01-24 5483
Mysql 分组之后如何统计记录条数并且去重复? gourp by 之后的 count，把group by查询结果当成一个表再count一次: select count(*) as count from (SELECT count(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY id ) a;  ...
Hive -【group by】深刻理解，以及数据倾斜、与distinct区别（去重统计）
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09-21 3806
Hive【group by】深刻理解
sql分组去重计数distinct&count&group by
pscool的博客
10-12 5974
count 与 distinct 连用，可实现去重计数；加上group by 可实现分组去重计数。
Hive三种去重方法，distinct,group by与ROW_Number()窗口函数
u011250186的博客
02-10 5757
订阅专栏 一、distinct,group by与ROW_Number()窗口函数使用方法 1. Distinct用法：对select 后面所有字段去重，并不能只对一列去重。 （1）当distinct应用到多个字段的时候，distinct必须放在开头，其应用的范围是其后面的所有字段，而不只是紧挨着它的一个字段，而且distinct只能放到所有字段的前面 （2）distinct对NULL是不进行过滤的，即返回的结果中是包含NULL值的 （3）聚合函数中的DISTINCT,如 COUNT( ) 会过滤掉为.
shell统计去重文件的行数和groupby
探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。
02-22 859
GroupBy cat cate_counts.txt | awk -F "\t" '{print $1}'| uniq -c | sort -n -r 统计去重后的文件行数 cat cate_counts.txt | awk -F "\t" '{print $1}'| uniq -c | sort -n -r| wc -l
hive group by 和distinct by
02-27
### Hive SQL 中 `GROUP BY` 和 `DISTINCT` 的区别及使用场景 #### DISTINCT 关键字 `DISTINCT` 是一种简单而直观的方法来去除重复的数据项。当查询返回的结果集中存在多行相同的记录时，`SELECT DISTINCT` 可以确保只保留唯一的一份副本。 ```sql -- 去除表t1中a字段的重复值并获取唯一的a值列表 SELECT DISTINCT a FROM t1; ``` 这种方法适用于希望快速获得某列或几列组合后的不重复集合的情况[^2]。 #### GROUP BY 子句 相比之下，`GROUP BY` 主要用于按特定条件对数据集进行分组处理，并通常配合聚合函数一起工作，比如统计每组的数量、求和或其他汇总操作： ```sql -- 对表t1中的a字段进行分组，并计算每一组内有多少条记录 SELECT a, COUNT(*) AS cnt FROM t1 GROUP BY a; ``` 除了基本的功能外，在某些特殊情形下，`GROUP BY` 还能起到类似于 `DISTINCT` 的作用——即通过指定单个列为分组依据从而达到消除该列冗余的目的；不过需要注意的是，这种方式并非总是最佳实践[^1]。 #### 性能考量 对于大规模数据集而言，由于 `DISTINCT` 需要在内存中构建哈希表来进行去重运算，因此可能会消耗较多资源而导致效率低下。相反，虽然基于磁盘I/O密集型的操作模式使得 `GROUP BY` 在执行速度上未必占优，但在面对海量级输入时往往表现更为稳定可靠[^3]。 #### 多列去重情况下的差异 值得注意的是，在涉及多个不同维度的同时去重需求时（例如同时针对id,name两列），部分数据库引擎可能不允许直接应用多次 `DISTINCT` ，此时则需借助其他手段如窗口函数或是嵌套子查询等方式绕过此限制[^4]。
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