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默认情况下，Map阶段结束后，相同Key的数据分发到一个reduce，当同一key数据量过大时就产生数据倾斜了。并不是所有的聚合操作都必要在Reduce端完成，很多聚合操
分手后的思念是犯贱
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需求是这样的，原始数据第一列是用户的id，第二列是用户的行为，想按用户有过的行为点，对用户做聚合，并且统计各种行为组合的用户数量 比如下表 x1 y1 x1
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hive又遇到了问题： 原来的[MySQL][]中sql语句为 \[sql\] [view plain][] [copy][view plain] 1. SELECT
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有部分是转自 https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43231707 hive distribu
亦凉相关 hive的高级查询（group by、 order by、 join 、 distribute by、sort by、 clusrer by、 union all等）
参考：[https://www.cnblogs.com/huxinga/p/7688376.html][https_www.cnblogs.com_huxinga_p_7688
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group by 操作： 1，Map端聚合：Map端进行部分聚合 hive.map.aggr用于设定是否在Map端进行聚合，默认hive.map.aggr=tru
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