hive分组随机抽一定量数

最新推荐文章于 2025-09-05 01:37:54 发布
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这篇博客探讨了每次运行时抽取结果为何存在差异性的问题，这可能源于算法的随机性或数据的不稳定性。作者建议理解算法的工作原理，并优化数据处理以确保结果的一致性。
Hive SQL优化技巧：让你的大数据查询快10倍
2502_91592937的博客
08-31 694
本文系统阐述了Hive SQL查询性能优化的完整方法论，通过从理论基础到实践应用的全方位解析，提供了将大数据查询效率提升10倍以上的技术路径。我们构建了"四维优化框架"：数据组织优化、查询逻辑优化、执行计划调优和集群资源配置，通过7大核心技术类别和28个具体优化手段，形成了可系统化实施的性能提升方案。无论是处理百亿级数据仓库还是复杂ETL pipeline，本文提供的优化策略均经过生产环境验证，能够显著降低计算资源消耗，缩短查询响应时间，并建立可持续的性能管理体系。性能问题的四大表现类型执行时间过长。
HBase原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-29 678
下面是关于《HBase原理与代码实例讲解》的技术博客文章正文内容: 1.背景介绍 1.1 什么是HBase HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统,它建立在Hadoop文件系统之上,可以为大数据提供随机、实时的读写访问服务。HBase的设计灵感来源于Google的BigTable
hive sql 分组随机取数
weixin_35057064的博客
10-09 2270
hive SQL 分组随机取数
Hive 实现 分组后随机取N条数据
流风雨情的博客
03-03 8994
hive取随机的数据，可以使用rand()函数，用rand()对数据排序，取topN 如果要用到分组取随机数，比如每个班级随机取10人，针对这种每个分组取topN的情况，可以使用 row_number() over(partition by fieldx order by rand()) as rn select id,class_id from( select id,class_id,row_...
随机数与随机分组
yin的博客
07-18 4331
在C语言中通常用srand()与rand()函数来去随机数；  在c语言里面，两个函数包含在<stdlib.h>头文件里面，c++里面，标准库<cstdlib>（被包含于<iostream>中).  srand函数是随机数发生器的初始化函数。         原型：void srand(unsigned seed);         rand函数用来产生...
HIVE四种排序order by、sort by、distribute by sort by、cluster by及随机抽取数据的方法
YUYUYUWW的博客
09-23 1158
order by只会启用一个reduce所以比较耗时,因此order by 是全局的。
Hive常见调优总结
进击的数据小白
12-14 1381
基础设置 队列选择 yarn队列分配，选择合适的队列进行运行，避免都在同一个繁忙的队列中运行。 SET mapreduce.job.queuename=xx; 控制mapper&reducer数目 合理控制文件切分的各种参数，使Mapper和Reducer数目达到一个合适的值，可以加快处理速度。 // HiveInputFormat文件格式 # 文件分割最大大小 set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=536870912; # 文件分割最
大数据领域数据可视化，引领数据分析新潮流
最新发布
AI天才研究院
09-05 564
大数据可视化：指将海量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）的大数据，通过视觉编码转化为图形符号，辅助用户理解数据规律、发现异常、做出决策的技术。高吞吐量：支持TB/PB级数据输入，分钟级完成预处理与可视化；高交互性：支持拖拽、缩放、下钻、筛选等复杂交互，响应时间<500ms；高适应性：自动适配数据规模（小数据精细渲染，大数据高效采样）与用户角色（分析师看细节，管理者看概览）。目标。
hive 分组以及数据取出
weixin_44788745的博客
07-28 1047
select 订单号字段 ,sort_array(collect_set(多条明细的字段 )) as 字段名 from tmp.表名 group by 订单号字段
Hive分组排序
阿极的博客
01-06 1733
1.了解Hive中Order by 、Sort by的用法以及区别 2.了解Hive中Distribute by、Group by以及Cluster by的用法于区别
Hive｜使用添加随机数避免 GROUP BY 数据倾斜的方法
长行
12-19 1006
虽然在第二次聚合时，数据仍然倾斜，但是因为在第一次聚合后，数据量已经极大减少，所以纵使仍然存在倾斜但也不会太慢。字段进行第一次聚合统计，在这次聚合时，因为随机数的存储，可以保证之前处理数据量最大的 Task 会被拆分为 100 份，随机分配到其他的 Task 中，环节了数据倾斜；进行第一次聚合统计，在这次聚合中，最大的 Task 也只会包含 100 个任务，数据倾斜也不会很严重。聚合时，负责处理 1 和 2 的任务会被分配到绝大部分的任务，数据倾斜非常严重。字段的一次聚合，改为两次聚合。
大数据之hive（数据仓库工具）的分组和分区操作
a18379692263的博客
02-28 7713
注：在对hive的概念、优缺点、安装部署和参数配置在之后再进行总结，本小节主要对hive中的分组和分区进行总结。 一、分组 1、group by语句 group by通常和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作。 例如：计算员工表中每个部门中每个岗位的最高工资 select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by t.deptno, t.job; 2、having语句 在一般的查询wher
Hive 数据抽样 详解
chenshun123的博客
07-09 3490
只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。
hive将表中数据分组、然后将每行数据的两个字段拼接成json字符串，放到array里
是故事啊~关注我~
10-28 2272
2、collect_set 可以将分组后的数据一条一条收集成一个array，而且会去除重复数据。使用了hive中的3个函数，concat、collect_set、sort_array。3、sort_array 可以对一个array中的所有元素进行字典序排序。1、cancat 可以将多个字符串连接。
hive 筛选人平均分组方式
weixin_44788745的博客
10-29 622
随机分，如果有部分字段为空， 可能按照条数来分需要check 下 1, ntile(6) over() as group_flag 这样就可以随机分组 按照降序 2, NTILE(6) OVER(ORDER BY mobile DESC ) AS rank2
Hive取随机数 rand（）函数
热门推荐
qiezikuaichuan的专栏
03-09 10万+
取随机数函数: rand 语法: rand(),rand(int seed) 返回值: double 说明:返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列 举例： hive> select rand() from lxw_dual; 0.5577432776034763 hive> select rand() from lxw_dual; 0.66
Hive实现从表中随机抽样得到一个不重复的数据样本
石贤芝
05-29 2万+
select * from (   select e.*, cast(rand() * 100000 as int) as vidx from  e                          ) vt order by vt.vidx limit 1000 说明： 1，表e为一个普通的表，里面存有数据，我们要从表e中随机抽出1000条数据作为数据样本。 2，r
Hive--数据抽样的常用三种方法(随机/数据块/分桶)
qq_46893497的博客
11-26 6456
1、随机抽样（rand()函数） 方法一:order by与rand函数结合 limit关键字限制抽样返回的数据 案例:order by 全局排序耗时长 select * from app.table_name order by rand() limit 100; 方法二:distribute和sort与rand函数结合 limit关键字限制抽样返回的数据 案例:rand函数前的distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer阶段是随机分布的 select * fro
hive 分组查询每组取第一条
07-24
<think>首先，用户的问题是：“我想在Hive中执行分组查询并获取每组的第一条记录。请问Hive group by query to get first row of each group。” 我需要基于Hive的功能来回答这个问题。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL-like查询。 关键点：用户想要分组查询，并获取每个组的第一条记录。在SQL中，这通常涉及使用窗口函数或子查询来实现，因为标准的GROUP BY会聚合数据，而不是返回原始行。 在Hive中，获取每组的第一条记录可以通过以下方式： 1. **使用窗口函数**：Hive支持窗口函数，如ROW_NUMBER()，这可以用来为每个组的行分配序号，然后选择序号为1的行。 2. **使用聚合函数**：如果用户想基于某个顺序获取第一条记录，比如按时间戳排序，那么可以使用MIN或MAX函数来获取最小或最大值，但这可能不会返回整行，除非使用子查询。 用户说“第一条记录”，所以我需要假设有一个顺序。通常，第一条记录是基于某个排序列定义的，比如时间戳或ID。在查询中，我们需要指定排序顺序。 回顾引用：引用[1]是关于全表查询的，引用[2]是关于Hive中的聚合操作的，引用[3]是关于MIN和MAX函数处理NULL值的。这些引用提供了上下文，但不直接解决这个问题。我应该基于Hive的标准功能回答。 步骤： - 用户需要分组，所以使用GROUP BY子句。 - 但GROUP BY本身不返回第一条记录；它用于聚合。所以，我们需要一个方法来选择每个组的第一行。 最佳方法是使用ROW_NUMBER()窗口函数。 示例查询： 假设我们有一个表`sales`，列包括`product_id`, `sale_date`, `amount`，我们想按`product_id`分组，并获取每个产品的最早销售记录（第一条记录）。 查询： ```sql SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ASC) as rn FROM sales ) t WHERE rn = 1; ``` 解释： - 内部查询使用ROW_NUMBER()函数，按`product_id`分区（分组），并按`sale_date`升序排序（所以最早的日期是第一条）。 - 然后，外部查询过滤出`rn = 1`的行，即每个组的第一条记录。 如果用户没有指定顺序，我们需要假设一个顺序或使用默认顺序。但在Hive中，数据没有固有顺序，所以必须指定ORDER BY子句在窗口函数中。 其他方法： - 使用MIN函数：但MIN只能返回一个列的值，而不是整行。例如，如果我们想获取每个产品的最早销售日期，我们可以用GROUP BY，但获取整行需要自连接。 例如： ```sql SELECT s.* FROM sales s JOIN ( SELECT product_id, MIN(sale_date) as min_date FROM sales GROUP BY product_id ) t ON s.product_id = t.product_id AND s.sale_date = t.min_date; ``` 但如果有多个行具有相同的最小日期，这将返回多行，可能不是用户想要的“第一条记录”。使用ROW_NUMBER()更可靠，因为它可以处理并列情况（通过添加额外排序列）。 在Hive中，ROW_NUMBER()是推荐方法。 现在，关于引用： - 引用[1]：显示了一个简单的SELECT查询，不相关。 - 引用[2]：讨论Hive中的聚合操作，提到group by操作符，但未直接帮助。 - 引用[3]：显示MIN函数如何处理NULL，但用户的问题是关于获取整行。 所以，我应该忽略这些引用，除非它们相关，但系统指令说“上述引用仅供参考”，所以我需要基于问题回答。 用户的问题是用中文，所以我应该用中文回答。 系统指令：使用中文回答。 结构： - 解释问题。 - 提供解决方案。 - 给出示例。 - 生成相关问题。 系统指令：生成相关问题。 在回答末尾添加相关问题。 最后，添加引用标识：在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。但在这个案例中，我没有引用外部来源；引用是用户提供的站内引用。我应该只在引用它们时添加。 用户提供了引用[1]、[2]、[3]，但我不确定是否需要引用它们。指令说“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”。既然这些引用是给定的，我应该尝试使用它们，但可能不直接相关。 为了安全，我可以提到在Hive中执行查询的一般概念。 但最好专注于回答。 最终回答结构： 1. 介绍：解释在Hive中获取每组第一条记录的方法。 2. 方法：使用窗口函数ROW_NUMBER()。 3. 示例：给出具体查询示例。 4. 注意事项：如需要指定顺序。 5. 相关问题：生成相关问题。 生成相关问题：基于用户查询，相关问题可以是关于Hive查询优化、其他方法、或相关功能。 例如： 1. 如何在Hive中处理分组中的并列情况？ 2. Hive中窗口函数的其他用法？ 3. 如何优化这种查询的性能？ 确保回答真实可靠：基于Hive文档或常见实践。</think>在Hive中执行分组查询并获取每组的第一条记录，是一个常见的需求，通常用于数据分析场景，如获取每个类别的最新或最早条目。由于Hive基于Hadoop，支持SQL-like语法，但数据本身没有固有顺序，因此必须显式指定排序规则（如按时间戳或ID排序）。以下我将逐步解释解决方案、提供示例，并说明注意事项。 ### 解决方案：使用窗口函数 在Hive中，获取每组第一条记录的最可靠方法是使用窗口函数（如`ROW_NUMBER()`），配合`PARTITION BY`（分组）和`ORDER BY`（排序）。这种方法高效且灵活，能确保返回每个组的精确第一行。以下是详细步骤和示例： #### 步骤说明 1. **分组和排序**：在子查询中，使用`ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)`为每个组的行分配序号。`PARTITION BY`定义分组列，`ORDER BY`指定组内排序顺序（例如，按时间升序获取最早记录）。 2. **过滤第一行**：在外部查询中，过滤出行序号为1的记录（即每个组的第一条）。 3. **处理并列情况**：如果排序列有重复值（如多条记录有相同时间戳），`ROW_NUMBER()`会随机分配序号（除非添加额外排序列），这可能返回多行。如果需唯一行，可添加第二排序列（如唯一ID）。 #### 示例查询 假设有一个表`sales`，包含列`product_id`（产品ID）、`sale_date`（销售日期）、`amount`（销售额）。目标是按`product_id`分组，并获取每个产品的最早销售记录（第一条记录）。 ```sql -- 使用ROW_NUMBER()获取每组第一条记录 SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ASC) AS rn FROM sales ) t WHERE rn = 1; ``` - **解释**： - 内部查询：`PARTITION BY product_id`按产品分组，`ORDER BY sale_date ASC`按日期升序排序（`ASC`表示第一条为最早记录；若需最新记录，用`DESC`）。 - 外部查询：`WHERE rn = 1`筛选每个组的第一行。 - 结果：返回每个`product_id`对应的最早销售记录整行。 #### 注意事项 - **必须指定排序顺序**：Hive数据无序，如果不加`ORDER BY`，结果可能不稳定（依赖数据存储顺序）[^2]。 - **性能考虑**：窗口函数在大型数据集上可能较慢。如果表很大，添加过滤条件（如日期范围）可优化性能。Hive的聚合操作（如`GROUP BY`）在MapReduce中分阶段执行，但窗口函数更适合此场景[^2]。 - **备选方法**：如果无法使用窗口函数，可尝试自连接（例如，结合`MIN`函数和等值连接），但这可能返回多行（当排序列有重复值时），且效率较低： ```sql -- 备选方法（不推荐，易返回多行） SELECT s.* FROM sales s JOIN ( SELECT product_id, MIN(sale_date) AS min_date FROM sales GROUP BY product_id ) t ON s.product_id = t.product_id AND s.sale_date = t.min_date; ``` - **处理NULL值**：如果排序列包含NULL，`ORDER BY`默认将NULL视为最小值（升序时排在最前）。若需忽略NULL，可添加条件（如`WHERE sale_date IS NOT NULL`）[^3]。 ### 相关问题 基于您的查询，以下是几个相关问题，可帮助深入理解Hive分组查询： 1. 如何在Hive中处理分组查询中的并列情况（多行共享相同排序值）？ 2. Hive窗口函数（如ROW_NUMBER(), RANK()）有哪些高级用法和性能优化技巧？ 3. 在分布式环境中（如Hadoop），如何优化Hive分组查询以减少执行时间？
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