表名：tx_friends 字段：num_cnt 好友数量；day 日期；rtime 时间戳；country 国家；os 手机系统；uid 用户id 1. 按上面的上报定义，编写hive做一个好友中位数及平均数的报表。 一个用户 一天切N次好友列表时 会上报 n个同样的日期，n个不同的时间戳，n个同样的id

可以使用以下Hive SQL语句进行好友中位数和平均数的报表计算：

SELECT 
  day,
  country,
  os,
  AVG(num_cnt) AS avg_num_cnt,
  percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY num_cnt) AS median_num_cnt
FROM
  tx_friends
GROUP BY
  day,
  country,
  os;

这个查询将按天、国家和操作系统对好友数量进行分组，并计算平均值和中位数。其中，`percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY num_cnt)`表示按num_cnt字段升序排序后的中位数。

相关问题

表名：tx_friends 字段：num_cnt 好友数量；day 日期；rtime 时间戳；country 国家；os 手机系统；uid 用户id 1. 按上面的上报定义，编写hive sql 做一个好友中位数及平均数的报表。 一个用户 一天切N次好友列表时 会上报 n个同样的日期，n个不同的时间戳，n个同样的id

好的，以下是查询语句：

SELECT 
  day, 
  country, 
  os, 
  PERCENTILE(num_cnt, 0.5) as median_friends, 
  AVG(num_cnt) as avg_friends 
FROM 
  tx_friends 
GROUP BY 
  day, 
  country, 
  os;

这个查询语句会按照日期、国家和手机系统分组，然后计算每组的好友数量的中位数和平均数。注意到同一个用户一天内可能会上报多次，但是我们只需要统计一次，因此在这个查询中，我们没有使用uid字段。

db.nc2.aggregate([{$group:{_id:”$n1”,cnt:{$num:1}}}])

这是一个 MongoDB 的聚合操作，用于对集合 db.nc2 中的数据进行分组统计。具体解释如下：

- aggregate：表示进行聚合操作。
- $group：聚合操作的阶段之一，用于将文档按照指定的字段进行分组。
- _id：表示分组的字段，这里是 n1 字段。
- cnt：表示统计每组中文档的数量。
- $num：表示 MongoDB 内置的计数函数，用于统计文档数量。

因此，这个聚合操作的作用是按照 n1 字段对文档进行分组，统计每组中文档的数量，并将结果输出。