hive 聚合函数（hive如何把列聚合）

1. hive中聚合函数和中断copy+c冲突怎么办
2. hive如何把列聚合
3. hadoop数据处理流程

hive中聚合函数和中断copy+c冲突怎么办

如果作与GROUP BY语句中的聚合函数一起使用ORDER BY子句，是没有问题的。

hive如何把列聚合

--假设表名为tb select ys, count(*) from (     select x, to_char(wm_concat(y)) ys     from tb     group by x   ) w group by ys ;

hadoop数据处理流程

Hadoop数据处理流程通常包括以下步骤：
数据导入：首先，将数据导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。这些数据可能来自不同的源，例如数据库、日志文件、传感器数据等。导入过程中，数据被分割成多个块，并存储在HDFS的不同节点上。
数据处理：接下来，使用MapReduce编程模型对数据进行处理。MapReduce由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成小块，每个小块由一个Mapper函数处理。Mapper函数对输入数据进行转换和过滤，将结果作为键值对输出。在Reduce阶段，这些键值对被分组并传递给Reducer函数进行处理。Reducer函数对键值对进行聚合和合并，将结果作为输出。
数据过滤和转换：在处理过程中，可能需要对数据进行过滤和转换。例如，可以去除无效或错误的数据，或者将数据从一种格式转换为另一种格式。
数据导出：最后，经过处理后的数据可以被导出到外部系统。这可以包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。在这个阶段，可以根据需要将数据转换为不同的格式，例如CSV、JSON、XML等。
总的来说，Hadoop数据处理流程是一个复杂的过程，需要根据具体的数据来源和数据处理需求进行调整和优化。

Hadoop数据处理流程一般包括以下步骤：
数据采集：从不同的数据源获取数据，包括数据库、文件系统、API等。
数据导入：将采集到的数据导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。
数据处理：使用MapReduce等编程模型进行数据清洗、转换、聚合等操作。
数据导出：将处理后的数据导出到外部系统或数据库中。
数据存储：将处理后的数据存储在HDFS或关系型数据库中，以供后续查询和分析。
数据查询和分析：使用Hive、HBase等工具进行数据查询和分析，以支持业务需求和决策制定。
数据可视化：将查询和分析结果通过可视化工具呈现给用户，如报表、图表等。
数据监控和管理：对Hadoop集群进行监控和管理，确保数据处理流程的稳定性和性能。
这些步骤可以根据具体业务需求进行调整和优化，以实现更高效和准确的数据处理和分析。

到此，以上就是小编对于hive聚合函数有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。