scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

scala> val hcon=new HiveContext(sc)
warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for details
hcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveContext = org.apache.spark.sql.hive.HiveContext@dd102ea

scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex").show
+---+---+--------+
|age|sex|count(1)|
+---+---+--------+
| 56| 0| 7|
| 32| 1| 7|
| 20| 1| 7|
| 50| 1| 7|
| 5| 1| 4|
| 47| 0| 7|
| 85| 1| 7|
|100| 0| 5|
+---+---+--------+

scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex grouping sets((age,sex),sex,())").show
+----+----+--------+
| age| sex|count(1)|
+----+----+--------+
| 56| 0| 7|
|null| 1| 32|
| 20| 1| 7|
|null|null| 51|
| 32| 1| 7|
| 5| 1| 4|
| 85| 1| 7|
| 47| 0| 7|
| 100| 0| 5|
|null| 0| 19|
| 50| 1| 7|
+----+----+--------+

GROUPING SETS

在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL,SETS的子句中如果包含()数据集,则表示整体聚合

scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex grouping sets((age,sex),sex,()) order by age,sex").show
+----+----+--------+
| age| sex|count(1)|
+----+----+--------+
|null|null| 51|
|null| 0| 19|
|null| 1| 32|
| 5| 1| 4|
| 20| 1| 7|
| 32| 1| 7|
| 47| 0| 7|
| 50| 1| 7|
| 56| 0| 7|
| 85| 1| 7|
| 100| 0| 5|
+----+----+--------+

scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex grouping sets((age,sex),sex,age,()) order by age,sex").show
+----+----+--------+
| age| sex|count(1)|
+----+----+--------+
|null|null| 51|
|null| 0| 19|
|null| 1| 32|
| 5|null| 4|
| 5| 1| 4|
| 20|null| 7|
| 20| 1| 7|
| 32|null| 7|
| 32| 1| 7|
| 47|null| 7|
| 47| 0| 7|
| 50|null| 7|
| 50| 1| 7|
| 56|null| 7|
| 56| 0| 7|
| 85|null| 7|
| 85| 1| 7|
| 100|null| 5|
| 100| 0| 5|
+----+----+--------+

CUBE

根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。

scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex with cube order by age,sex").show
+----+----+--------+
| age| sex|count(1)|
+----+----+--------+
|null|null| 51|
|null| 0| 19|
|null| 1| 32|
| 5|null| 4|
| 5| 1| 4|
| 20|null| 7|
| 20| 1| 7|
| 32|null| 7|
| 32| 1| 7|
| 47|null| 7|
| 47| 0| 7|
| 50|null| 7|
| 50| 1| 7|
| 56|null| 7|
| 56| 0| 7|
| 85|null| 7|
| 85| 1| 7|
| 100|null| 5|
| 100| 0| 5|
+----+----+--------+

ROLLUP

是CUBE的子集,以最左侧的维度为主,从该维度进行层级聚合。

scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex with rollup order by age,sex").show
+----+----+--------+
| age| sex|count(1)|
+----+----+--------+
|null|null| 51|
| 5|null| 4|
| 5| 1| 4|
| 20|null| 7|
| 20| 1| 7|
| 32|null| 7|
| 32| 1| 7|
| 47|null| 7|
| 47| 0| 7|
| 50|null| 7|
| 50| 1| 7|
| 56|null| 7|
| 56| 0| 7|
| 85|null| 7|
| 85| 1| 7|
| 100|null| 5|
| 100| 0| 5|
+----+----+--------+

Hive高级聚合GROUPING SETS,ROLLUP以及CUBE的更多相关文章

  1. SQL GROUP BY GROUPING SETS,ROLLUP,CUBE(需求举例)

    实现按照不同级别分组统计 关于GROUP BY 中的GROUPING SETS,ROLLUP,CUBE 从需求的角度理解会更加容易些. 需求举例: 假如一所学校只有两个系, 每个系有两个专业, 每个专 ...

  2. Hive函数:GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP

    参考:lxw大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/193.htm 数据准备: CREATE EXTERNAL TABLE test_data ( mont ...

  3. (2.4)DDL增强功能-数据汇总grouping、rollup、cube

    参考:https://www.cnblogs.com/nikyxxx/archive/2012/11/27/2791001.html 1.rollup (1)rollup在group by 子句中使用 ...

  4. 9.hive聚合函数,高级聚合,采样数据

    本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚 ...

  5. TSQL 分组集(Grouping Sets)

    分组集(Grouping Sets)是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用“union all”,计算多个结果集的并集.使用分组集的聚合查询,返回 ...

  6. Hive高阶聚合函数 GROUPING SETS、Cube、Rollup

    -- GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起 ...

  7. 高级聚合函数rollup(),cube(),grouping sets()

       rollup(),cube(),grouping sets()   上面这几个函数,是对group by分组功能做的功能扩展. a.rollup()   功能:在原结果基础上追加一行总合计记录 ...

  8. [转]详解Oracle高级分组函数(ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS)

    原文地址:http://blog.csdn.net/u014558001/article/details/42387929 本文主要讲解 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS的主要用 ...

  9. Hive学习之路 (十七)Hive分析窗口函数(五) GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE和ROLLUP

    概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. ...

随机推荐

  1. vagrant 虚拟机中安装 lnamp 环境

    转载自 :http://git.oschina.net/apanly/mooc/tree/master/vagrant 替换源 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/a ...

  2. vc++获取网页源码之使用import+智能指针包装类

    创建基于对话框的mfc应用程序 使用智能指针包装类IWinHttpRequestptr,它内部采用的是引用计数来管理对象的生命周期 代码: #import "C:\\Windows\\Sys ...

  3. 小程序支持打开APP

    根据微信的官方文档,小程序支持打开APP,专门研究了下这个API有什么,官方文档地址如下 https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/component/but ...

  4. [转][layui]table 的一个BUG

    转换静态表格,一直只能显示 10 行,研究发现解决方法有两个:1.参数里: limit: 30, 添加参数以确保显示更多行2.修改 table.js 里面的 F.prototype.config ,添 ...

  5. [转][C#]降级.net 源码4.5

    来自:https://www.cnblogs.com/had37210/p/8057042.html 主要是 Task 的降级: 1.net4.5.2 引入了 async/await 关键字. 这个其 ...

  6. 中级 jQuery 了解

    初级阶段的知识已经结束:中级要接触的东西:jQuery  php  css3  移动端: get Context("2d")   2d画布: draw Image()     绘制 ...

  7. 解决hash冲突的三个方法(转)

    https://www.cnblogs.com/wuchaodzxx/p/7396599.html 目录 开放定址法 线性探测再散列 二次探测再散列 伪随机探测再散列 再哈希法 链地址法 建立公共溢出 ...

  8. Linux系统安装(centos6.8)符破解码

    1.安装 VMware VMware 是一个虚拟 PC 的软件,可以在现有的操作系统上虚拟出一个新的硬件环境,相当于模拟出一台新的 PC,我们可以在上面构造出一个或多个别的系统,以此来实现在一台机器上 ...

  9. android 网络广播 类似QQ动态检查网络

    private ConnectivityManager mConnectivityManager; private NetworkInfo netInfo; 在onCreate 注册广播 Intent ...

  10. js对象-平铺与嵌套的互相转换

    一个json对象,包含嵌套关系,传输过来的时候是平铺的,顺序打乱,用parentCode属性来关联,如下 { "1":{ "name": "中国&qu ...