使用hive语句按照性别统计出生地区出现最多的地区及次数。

可以使用以下HiveQL语句按照性别统计出生地区出现最多的地区及次数：

SELECT sex, area, COUNT(*) AS count
FROM usertab129
GROUP BY sex, area
ORDER BY sex, count DESC
LIMIT 2;

这条HiveQL语句与前面给出的SQL语句非常相似，只是使用了HiveQL的语法。它首先根据性别和出生地区进行分组，并统计每个组的用户数。然后，按照性别和用户数降序排序，并只返回每个性别的前两个结果，即出生地区出现最多的两个地区及其次数。

相关问题

使用hive语句查询工资大于等于8k的用户最为向往的地区（次数最多的地区）

可以使用以下HiveQL语句查询工资大于等于8k的用户最为向往的地区：

SELECT desired_area, COUNT(*) AS count
FROM usertab129
WHERE income >= 8000
GROUP BY desired_area
ORDER BY count DESC
LIMIT 1;

这条HiveQL语句与前面给出的SQL语句非常相似，只是使用了HiveQL的语法。它首先筛选出工资大于等于8k的用户，然后根据他们最为向往的地区进行分组，并统计每个地区的用户数。最后，按用户数降序排序并只返回第一个结果，即次数最多的地区。

用hive语句查询不同地区不同岗位的数量

好的，以下是一个示例Hive SQL语句，用于查询不同地区不同岗位的数量：

SELECT region, job_title, COUNT(*) AS num_jobs
FROM job_postings
GROUP BY region, job_title;

这个查询假设我们有一个名为“job_postings”的表，其中包含了招聘信息的数据，其中包含“region”和“job_title”两个列。查询使用GROUP BY子句按照这两个列进行分组，然后使用COUNT(*)函数统计每个组的行数，最终得到每个地区和每个岗位的数量。

需要注意的是，这只是一个示例查询语句，具体的语句和数据结构会根据实际情况而变化。在实际使用中，我们还需要考虑如何将数据正确导入到Hive中，以及如何进行数据清洗和预处理等步骤。