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hivE hAving Count

首先,sum是对一个字段进行求和,hive中字段的类型一般是string或者int,如果是int当然没问题,如果是string类型但是全部是数字也没问题,如果包含一个字母sum出来将会是0. 假如有这样一张简单的表 user_id stringshop_id string 1234hello 1234...

因为“select *”时没有使用到mapreduce,只是直接将hdfs的内容进行反馈,当count(*)时开始使用mapreduce就报错了,说明hive里hadoop的配置有问题,或者hadoop客户端本身的配置有问题。

看你的where条件了 如果没有where条件约束的话,肯定统计null了

因为“select *”时没有使用到mapreduce,只是直接将hdfs的内容进行反馈,当count(*)时开始使用mapreduce就报错了,说明hive里hadoop的配置有问题,或者hadoop客户端本身的配置有问题。

可以在控制台进入hive的命令控制界面,然后输入select count(*)from 表名 查看该表内数据条数

select sno,type ,count(type)from table group by sno,type 这是竖的,横的下面 select sno,sum(case when type='a' then 1 else 0 end) as t_a,sum(case when type='b' then 1 else 0 end) as t_b,sum(case when type='c' then 1 else 0 end) ...

1. Mapjoin是一种避免避免数据倾斜的手段 允许在map阶段进行join操作,MapJoin把小表全部读入内存中,在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配,由于在map是进行了join操作,省去了reduce运行的效率也会高很多 在《hive:join遇到...

ParseException line 3:14 missing EOF at 'from' near ')' 第3行,14字符解析,是因为 from 前面少一个空格嘛? select sum(b) from (

1.jpg 优化可以从几个方面着手:1. 好的模型设计事半功倍。2. 解决数据倾斜问题。3. 减少job数。4. 设置合理的map reduce的task数,能有效提升性能。(比如,10w+级别的计算,用160个reduce,那是相当的浪费,1个足够)。5. 自己动手写sql解决数据...

--假设表名为tbselect ys, count(*)from( select x, to_char(wm_concat(y)) ys from tb group by x ) wgroup by ys;

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