先来10道HiveSQL
题:
第1题:访问量统计
需求
我们有如下的用户访问数据
要求使用SQL统计出每个用户的累积访问次数,如下表所示:
用户id 月份 小计 累积
如何实现?
数据准备
CREATE TABLE test_sql.test1 ( userId string, visitDate string, visitCount INT ) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY "\t"; INSERT INTO TABLE test_sql.test1 VALUES ( 'u01', '2017/1/21', 5 ), ( 'u02', '2017/1/23', 6 ), ( 'u03', '2017/1/22', 8 ), ( 'u04', '2017/1/20', 3 ), ( 'u01', '2017/1/23', 6 ), ( 'u01', '2017/2/21', 8 ), ( 'u02', '2017/1/23', 6 ), ( 'u01', '2017/2/22', 4 );
思路分析tips
首先可以使用SQL的GROUP BY语句对用户ID和月份进行分组,然后使用SUM函数统计每组的访问次数。之后再使用SQL的Window函数,如sum() over()进行累积计算,并输出累积访问次数。最后按照用户ID和月份进行排序输出结果。
答案获取
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参考答案适用HQL,MySQL8.0,即大数据组件,其他SQL需自行修改。
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文末SQL小技巧
提高SQL功底的思路。
1、造数据。因为有数据支撑,会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。
造数据语法既可以create table再insert into,也可以用下面的create temporary view xx as values语句,更简单。
其中create temporary view xx as values语句,SparkSQL语法支持,hive不支持。
2、先将结果表画出来,包括结果字段名有哪些,数据量也画几条。这是分析他要什么。
从源表到结果表,一路可能要走多个步骤,其实就是可能需要多个子查询,过程多就用with as来重构提高可读性。
3、要由简单过度到复杂,不要一下子就写一个很复杂的。
先写简单的select * from table…,每个中间步骤都执行打印结果,看是否符合预期, 根据中间结果,进一步调整修饰SQL语句,再执行,直到接近结果表。
4、数据量要小,工具要快,如果用hive,就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL,就设置合适的shuffle并行度,set spark.sql.shuffle.partitions=4;
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