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HiveQL - Select-Group By
本章解释了 SELECT 语句中 GROUP BY 子句的详细信息。GROUP BY 子句用于使用特定收集列对结果集中的所有记录进行分组。它用于查询一组记录。
语法
GROUP BY 子句的语法如下
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [HAVING having_condition] [ORDER BY col_list]] [LIMIT number];
示例
我们来看一个 SELECT…GROUP BY 子句的示例。假设 employee 表如下所示,包含 Id、姓名、工资、职位和部门字段。生成一个查询以检索每个部门的员工人数。
+------+--------------+-------------+-------------------+--------+ | ID | Name | Salary | Designation | Dept | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ |1201 | Gopal | 45000 | Technical manager | TP | |1202 | Manisha | 45000 | Proofreader | PR | |1203 | Masthanvali | 40000 | Technical writer | TP | |1204 | Krian | 45000 | Proofreader | PR | |1205 | Kranthi | 30000 | Op Admin | Admin | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+
以下查询使用上述场景检索员工详细信息。
hive> SELECT Dept,count(*) FROM employee GROUP BY DEPT;
成功执行查询后,你将看到以下响应
+------+--------------+ | Dept | Count(*) | +------+--------------+ |Admin | 1 | |PR | 2 | |TP | 3 | +------+--------------+
JDBC 程序
下面给出了应用于给定示例的 Group By 子句的 JDBC 程序。
import java.sql.SQLException; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import java.sql.DriverManager; public class HiveQLGroupBy { private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver"; public static void main(String[] args) throws SQLException { // Register driver and create driver instance Class.forName(driverName); // get connection Connection con = DriverManager. getConnection("jdbc:hive://127.0.0.1:10000/userdb", "", ""); // create statement Statement stmt = con.createStatement(); // execute statement Resultset res = stmt.executeQuery(“SELECT Dept,count(*) ” + “FROM employee GROUP BY DEPT; ”); System.out.println(" Dept \t count(*)"); while (res.next()) { System.out.println(res.getString(1) + " " + res.getInt(2)); } con.close(); } }
将程序保存在名为 HiveQLGroupBy.java 的文件中。使用以下命令编译并执行此程序。
$ javac HiveQLGroupBy.java $ java HiveQLGroupBy
输出
Dept Count(*) Admin 1 PR 2 TP 3
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