ハイブデータ分析5つのGROUPINGは、ウィンドウのGROUPING__ID CUBEロールアップ機能を設定します。

問題の解決：通常の状況下でのみ、あなたが達成するために、すべての複数の次元重合組合を使用する必要がある場合は、1つのディメンション・グループは、重合によるものであって、かつ機能のシリーズをグループ化することができますが、一度GROUPING SETS（月、日、（で達成することができ 、月、日）））日、2つ（月、日、ポリマー3月表す3つの
概要：
GROUPINGセット、GROUPING__ID、CUBE、ROLLUP
、これらの機能は、典型的には、OLAP分析で使用される累積しないだけでなく、異なる寸法に応じています例えばUV分の時間、日、月の数などの統計指標を、ドリルとドリル。
cookie5.txt

2015-03,2015-03-10,cookie1
2015-03,2015-03-10,cookie5
2015-03,2015-03-12,cookie7
2015-04,2015-04-12,cookie3
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2015-04,2015-04-16,cookie1

drop table if exists cookie5;
create table cookie5(month string, day string, cookieid string) 
row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath "/home/hadoop/cookie5.txt" into table cookie5;
select * from cookie5;

クエリBY GROUPにおいて、重合によれば、異なる寸法の組み合わせは、結果が異なる寸法属するパケットのセットの結果を示すUNION ALL GROUPING__IDを、設定されているGROUP BYと等価です。

遊ぶ
月と日が重合されます

 select 
  month,
  day,
  count(distinct cookieid) as uv,
  GROUPING__ID
from cookie5 
group by month,day 
grouping sets (month,day) 
order by GROUPING__ID;

に相当

SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY month 
UNION ALL 
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY day

説明結果

第一列是按照month进行分组

第二列是按照day进行分组

第三列是按照month或day分组是，统计这一组有几个不同的cookieid

第四列grouping_id表示这一组结果属于哪个分组集合，
      根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day

もう一つの例

SELECT  month, day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID 
FROM cookie5 
GROUP BY month,day 
GROUPING SETS (month,day,(month,day)) 
ORDER BY GROUPING__ID;

に相当

SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,0 AS GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY month 
UNION ALL 
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY day
UNION ALL 
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY month,day

GROUPING SETS（月、日、（月、日）） 3つの重合に見られる
月：最初の
二：一日
三：（月、日）