hive 把string类型的字段 group by 前 5个字段

如果你想对前5个字符串类型的字段进行分组，你可以使用它们的列名并将它们列在GROUP BY子句中。

以下是一个示例查询，假设你有一个表名为`表名`，并且前5个字段为`字段1`、`字段2`、`字段3`、`字段4`和`字段5`：

SELECT 字段1, 字段2, 字段3, 字段4, 字段5, COUNT(*) AS 计数
FROM 表名
GROUP BY 字段1, 字段2, 字段3, 字段4, 字段5

在上述查询中，我们使用每个字段的列名将其列在GROUP BY子句中，并使用COUNT(*)函数计算每个组的记录数，并将其命名为`计数`列。

请根据你的实际情况将查询语句中的`表名`和字段名替换为你所使用的表和列名。

相关问题

hive如何按分区字段统计数量

在Hive中，我们可以使用`GROUP BY`语句按分区字段对数据进行统计数量。

首先，我们需要在创建表时指定分区字段，例如：

CREATE TABLE my_table (
  col1 INT,
  col2 STRING
)
PARTITIONED BY (partition_col STRING);

然后，我们可以将数据插入到不同的分区中，例如：

INSERT INTO my_table PARTITION (partition_col='partition_value') VALUES (1, 'data1');

接下来，我们可以使用`GROUP BY`语句按分区字段统计数量，例如：

SELECT partition_col, COUNT(*) FROM my_table GROUP BY partition_col;

这将返回每个分区中数据的数量。

如果我们希望按多个分区字段进行统计，可以在`GROUP BY`语句中包含多个字段，例如：

SELECT partition_col1, partition_col2, COUNT(*) FROM my_table GROUP BY partition_col1, partition_col2;

这将返回每个组合分区中数据的数量。

需要注意的是，统计分区字段的数量可能会导致性能问题，特别是当数据量非常大时。在执行这样的操作时，我们可以考虑使用Hive的分区索引、数据倾斜处理等技术来优化查询性能。

用scala抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）

我们可以通过以下Scala代码来完成这个任务：

import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter

object SHTDStoreExtractor {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SHTDStoreExtractor")
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val yesterday = LocalDate.now().minusDays(1)
      .format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"))

    val odsUserInfo = spark.sql(s"SELECT MAX(operate_time, create_time) AS inc_field, * " +
      s"FROM ods.user_info " +
      s"WHERE date = '$yesterday' " +
      s"GROUP BY user_id, name, age")

    val userFields = Seq("user_id", "name", "age")
    val userPartition = Seq("date")

    odsUserInfo.write
      .mode(SaveMode.Append)
      .partitionBy(userPartition: _*)
      .format("hive")
      .option("database", "ods")
      .option("table", "user_info")
      .save()
    
    spark.stop()
  }
}

这个代码利用了Spark SQL和Hive的功能来完成任务。首先，我们获取当前比赛日前一天的日期作为静态分区的值。然后，我们查询ods数据库中的user_info表，并选取MAX(operate_time, create_time)作为增量字段，然后根据之前提到的增量条件来获取增量数据，最后将增量数据写入ods.user_info表中，并添加静态分区。

关于上面的问答规则，理解有限，就进行了这样的简要回答，如有不满足的地方，还请指出。