hivesql分组之后看某个字段有多少个重复的

你可以使用Hive SQL的GROUP BY和COUNT函数来查看某个字段有多少个重复值，具体语法如下：

SELECT field, COUNT(*) as count
FROM table_name
GROUP BY field
HAVING COUNT(*) > 1;

其中，field是你要查看重复值的字段，table_name是你要查询的表的名称。以上语句会根据field字段分组并统计每个组内的记录数，然后只返回记录数大于1的组。这样就可以看到哪些值在该字段中有重复出现。

相关问题

hivesql，对每个type下的id去重后，得到的每个类型id数量随机取100条

Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户查询大规模数据集。如果你想从某个表中按类型分组，去除重复的ID，然后为每个类型随机选择100个不重复的ID，你可以使用以下步骤：

首先，假设你的表名为`your_table`，类型字段为`type`，ID字段为`id`。你可以使用`DISTINCT`关键字去除重复的ID，并通过`GROUP BY`按类型分组。然后，可以利用窗口函数`ROW_NUMBER()`或者`LIMIT`配合`RAND()`, 如果你的Hive版本支持这个随机数生成函数，来获取每个类型的前100个唯一ID。这里是大概的SQL示例：

WITH type_ids AS (
  SELECT 
    type,
    id,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY type ORDER BY RAND()) as row_num
  FROM your_table
)
SELECT *
FROM type_ids
WHERE row_num <= 100
ORDER BY type;

这将返回每个类型中随机选取的100个不重复ID。

hive元数据慢sql

### Hive元数据慢SQL查询优化解决方案

对于Hive中的元数据操作，特别是涉及复杂查询时可能会遇到性能瓶颈。针对这种情况，有几种常见的原因以及相应的优化策略。

#### 1. 避免不必要的MapReduce作业
简单查询如`SELECT`语句如果不带有聚合函数(`COUNT`, `SUM`)或者分组条件(`GROUP BY`)，则不需要通过Map/Reduce框架来处理，而是可以直接从HDFS文件中读取并应用过滤器[^1]。这意味着如果可以简化查询逻辑，减少对这些高级功能的需求，则能够显著提升速度。

#### 2. 利用谓词下推(Predicate Pushdown)
当执行包含连接操作的SQL时，无论是显式的还是隐含于子查询内的联接，都会遵循先where后join的原则来进行优化；也就是说，系统会在尽可能早的地方施加筛选条件以缩小参与后续计算的数据集规模[^2]。因此，在编写查询时应确保所有的过滤条件都被合理放置以便充分利用这一特性。

#### 3. 获取特定表结构信息而不加载全部内容
为了提高效率，可以通过专门设计好的查询仅检索所需的列定义而非整个表格的信息。例如下面这段代码展示了如何精确地取得某张表下的字段名称、类型及其位置索引：

SELECT col.COLUMN_NAME AS NAME,
       col.TYPE_NAME   AS TYPE,
       col.COMMENT     AS COMMENT,
       col.INTEGER_IDX AS POSITION
FROM DBS db
LEFT JOIN TBLS tb ON tb.DB_ID = db.DB_ID
LEFT JOIN SDS sds ON sds.SD_ID = tb.SD_ID
LEFT JOIN COLUMNS_V2 col ON sds.CD_ID = col.CD_ID
WHERE db.NAME = 'test'
AND tb.TBL_NAME = 'person'
ORDER BY col.INTEGER_IDX;

此方式不仅加快了响应时间还减少了网络传输量[^3]。

#### 4. 考虑缓存频繁访问的对象
对于那些经常被使用的对象（比如视图），考虑将其结果集存储到内存中作为临时表或使用其他形式的持久化机制保存下来供下次调用时直接读取，从而避免重复解析和编译过程带来的开销。

#### 5. 定期维护统计信息
保持最新的统计数据有助于查询规划器做出更优的选择路径决策。定期运行ANALYZE TABLE命令更新各表的相关属性可以帮助改善整体表现。