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2024年6月20日发(作者：)

hive groupby和distinct原理

在Hive中，groupby和distinct是两个常用的函数，用于对数

据进行聚合和去重操作。本文将分步骤阐述Hive中groupby和

distinct的原理。

一、groupby原理

groupby函数是用于对数据进行分组聚合操作的。具体来说，

groupby会将相同的数据分为一组，并对每组数据执行相同的聚合操作，

例如求和、平均值、最大值等。

下面是使用groupby函数的示例代码：

```

SELECT name, SUM(age) FROM student GROUP BY name;

```

在这个代码中，我们使用了groupby函数将名字相同的学生分为

一组，并对每组学生的年龄求和。

groupby的原理实际上是基于MapReduce的，即Hive将SQL语句

转化为MapReduce任务，并在MapReduce任务中执行groupby操作。

具体来说，MapReduce会先将数据进行切分，然后将每一部分数据传递

给一个Map任务。Map任务会将数据按照指定的分组字段（这里是

name）进行分组，并将每组数据转化为键值对。然后，MapReduce会将

相同键（也就是相同的name）的值进行合并，并将结果传递给Reduce

任务。Reduce任务会对每组数据执行聚合操作（这里是求和），得到

最终结果。

二、distinct原理

distinct函数是用于对数据进行去重操作的。具体来说，

distinct会从给定的数据集合中去除所有重复的数据，并返回去重后

的结果集合。

下面是使用distinct函数的示例代码：

```

SELECT DISTINCT name FROM student;

```

在这个代码中，我们使用了distinct函数从student表中去除

重复的name，并返回所有不重复的name集合。

distinct的原理实际上是基于hash表的，即Hive会将所有不重

复的值添加到一个hash表中，并将重复的值过滤掉。具体来说，Hive

会使用hash函数计算每个值的hash值，并将其添加到hash表中。当

要添加的值已经在hash表中存在时，Hive会将其过滤掉。最终，Hive

会将hash表中所有不重复的值作为结果返回。

总之，groupby和distinct是Hive中两个常用的函数，用于对

数据进行聚合和去重操作。groupby的原理是基于MapReduce的，利用

MapReduce的分组和合并操作对数据进行分组聚合；distinct的原理

是基于hash表的，利用hash表将重复的数据过滤掉，得到不重复的

结果。

本文标签： 数据函数操作进行聚合

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