表结构

CREATE TABLE test (f1 string,  
                   f2 string,  
                   f3 string,  
                   cnt int) ROW FORMAT delimited FIELDS TERMINATED BY '\t' stored AS textfile;  
LOAD DATA LOCAL inpath '/data/logs/suiyingli/tmp/test.data' overwrite INTO TABLE test;  

原始数据

•A A B 1
•B B A 1
•A A A 2

1、with cube

查询语句

SELECT f1,  
       f2,  
       f3,  
       sum(cnt),  
       GROUPING__ID,  
       rpad(reverse(bin(cast(GROUPING__ID AS bigint))),3,'0')  
FROM test  
GROUP BY f1,  
         f2,  
         f3 WITH CUBE;  

结果

with cube查询结果

2、with rollup

查询语句

SELECT f1,  
       f2,  
       f3,  
       sum(cnt),  
       GROUPING__ID,  
       rpad(reverse(bin(cast(GROUPING__ID AS bigint))),3,'0')  
FROM test  
GROUP BY f1,  
         f2,  
         f3 WITH ROLLUP;  

结果

with rollup查询结果

3、grouping sets

查询语句

SELECT f1,  
       f2,  
       f3,  
       sum(cnt),  
       GROUPING__ID,  
       rpad(reverse(bin(cast(GROUPING__ID AS bigint))),3,'0')  
FROM test  
GROUP BY f1,  
         f2,  
         f3  
GROUPING SETS((f1),(f1,f2))  

结果

grouping sets查询结果

总结

cube的分组组合最全，是各个维度值的笛卡尔（包含null）组合，
rollup的各维度组合应满足，前一维度为null后一位维度必须为null，前一维度取非null时，下一维度随意，
grouping sets则为自定义维度，根据需要分组即可。
ps:通过grouping sets的使用可以简化SQL，比group by单维度进行union性能更好。