在hive中,如果因为数据量过大不想使用distinct,该如何进行替代仍实现相同cuid只查询一次

时间: 2024-04-08 11:28:58 浏览: 16
在Hive中,如果数据量过大不想使用DISTINCT关键字,可以使用GROUP BY子句结合聚合函数来实现相同cuid只查询一次的效果。 以下是一个示例代码: ```sql SELECT cuid, MIN(city_name) AS city_name FROM ( SELECT t1.cuid, t2.city_name FROM ( SELECT cuid FROM map_huiyan_short_stay WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605 GROUP BY cuid ) t1 JOIN ( SELECT cuid, city_name FROM map_huiyan_long_stay_with_area WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid ) sub GROUP BY cuid; ``` 在这个示例中,我们首先根据条件从map_huiyan_short_stay表中获取唯一的cuid值,并将其与map_huiyan_long_stay_with_area表进行连接。然后,在连接的结果上使用GROUP BY子句和MIN()聚合函数来获取每个cuid对应的最小城市名。 请注意,这只是一个示例代码,具体的表名和条件根据您的实际情况进行修改。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

如何在python中写hive脚本

主要介绍了如何在python中写hive脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

详解hbase与hive数据同步

主要介绍了详解hbase与hive数据同步的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

基于Hadoop的数据仓库Hive学习指南.doc

该文档目录如下: 1.1 基于Hadoop的数据仓库Hive学习指南 1.2实验环境 1.3实验原理 1.3.1 Hive简介 1.3.2 Hive安装 1.3.3安装并配置mysql 1.3.5 Hive简单编程实践 1.3.4 Hive的常用HiveQL操作
recommend-type

hive Hcatalog streaming API使用

hive streaming hive传统的数据导入采用批量...在 hive-site.xml 中设置如下参数以支持hive事务表hive.txn.manager =org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager hive.compactor.initiator.on = true (See more im
recommend-type

kafka+flume 实时采集oracle数据到hive中.docx

讲述如何采用最简单的kafka+flume的方式,实时的去读取oracle中的重做日志+归档日志的信息,从而达到日志文件数据实时写入到hdfs中,然后将hdfs中的数据结构化到hive中。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。