HIVE SQL 根据主键去重并实现其余字段分组聚合

**HIVE SQL 实现数据去重与分组聚合**

在大数据处理中，经常会遇到需要对数据进行去重和分组聚合的场景。Hive SQL 提供了强大的功能来实现这些操作。在本文中，我们将详细介绍如何使用 Hive SQL 根据主键去重并实现其余字段分组聚合。

**一、数据准备**

假设我们有一个名为 `user_behavior` 的表，包含以下列：

| 列名 | 数据类型 |
| --- | --- |
| id | int |
| name | string |
| age | int |
| behavior | string |

表中存储的数据如下：

| id | name | age | behavior |
| --- | --- | --- | --- |
|1 | 张三 |25 | 浏览 |
|2 | 李四 |30 | 购买 |
|3 | 王五 |25 | 浏览 |
|4 | 张三 |25 | 购买 |

**二、去重操作**

首先，我们需要根据 `id` 列进行去重。Hive SQL 提供了 `DENSE_RANK()` 函数来实现此功能。

sqlSELECT id,
 name,
 age,
 behaviorFROM (
 SELECT id,
 name,
 age,
 behavior,
 DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY id ORDER BY id) AS rank FROM user_behavior) tWHERE rank =1;

在上述 SQL 中，我们使用 `DENSE_RANK()` 函数对 `id` 列进行分区排序，然后取每个分区中第一个值（即 `rank =1`)。这样就实现了根据 `id` 列的去重。

**三、分组聚合操作**

接下来，我们需要对剩余列（`name`, `age`, `behavior`)进行分组聚合。Hive SQL 提供了 `GROUP BY` 和 `AGGREGATE` 函数来实现此功能。

sqlSELECT name,
 age,
 behavior,
 COUNT(*) AS countFROM user_behaviorGROUP BY name, age, behavior;

在上述 SQL 中，我们使用 `GROUP BY` 将 `name`, `age`, `behavior` 列分组，然后使用 `COUNT(*)` 函数对每个分组进行聚合。

**四、整合去重和分组聚合**

最后，我们需要将去重和分组聚合的结果整合起来。Hive SQL 提供了 `JOIN` 和 `SUBQUERY` 来实现此功能。

sqlSELECT t1.name,
 t1.age,
 t1.behavior,
 t2.countFROM (
 SELECT id,
 name,
 age,
 behavior FROM user_behavior) t1JOIN (
 SELECT name,
 age,
 behavior,
 COUNT(*) AS count FROM user_behavior GROUP BY name, age, behavior) t2 ON t1.name = t2.name AND t1.age = t2.age AND t1.behavior = t2.behavior;

在上述 SQL 中，我们使用 `JOIN` 将去重结果和分组聚合结果连接起来，然后取出需要的列。

**五、总结**

通过本文的介绍，相信你已经了解了如何使用 Hive SQL 根据主键去重并实现其余字段分组聚合。Hive SQL 提供了强大的功能来处理大数据，这些功能可以帮助你解决实际问题。在实际应用中，你需要根据具体需求调整 SQL语句，以获得最好的结果。