hive中可用于分组排序的函数主要有：row_number，rank，dense_rank，它们分别有不同的特点，关键词主要用到：partition by和order by等。【1】row_number：排序时给每一行分配唯一的顺序，相同行顺序也不同select
age,
grade,
row_number() over (partition by grade order
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2023-05-23 10:58:50
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# 随机分组函数 Hive
当处理大量数据时，我们常常需要对数据进行分组和分析。在Hive中，我们可以使用随机分组函数来将数据随机分配到不同的组中。本文将介绍Hive中的随机分组函数以及如何使用它。
## 什么是随机分组函数？
随机分组函数是一种将数据随机分配到不同组的函数。它可以帮助我们更加灵活地处理数据，使得数据的分布更加均匀，减少数据倾斜的情况。在Hive中，有两个常用的随机分组函数：
原创
2024-01-28 11:56:19
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创建测试表create table tmp_ma(
class string comment'品类',
brand string comment'品牌',
sales int comment'销量'
)插入测试数据insert into tmp_ma(class,brand,sales) values('手机','小米',10);
insert into tmp_ma(class,brand
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2024-08-07 19:56:04
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最近遇到一个需求：求出各个部分工资排名前十的同事。由于数据量太大，在、不能只能用mysql（速度太慢了），还就用hive进行查询。找到了一个分组排序函数 row_number() 语法： row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc) 注意：在使用 row_number() over()函数时候，over()
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2023-05-22 10:02:55
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Hive 数据分析函数：分析函数、窗口函数、增强 Group 三类，及用于辅助表达的 over 从句。产生背景常规 SQL 语句中，明细数据和聚合后的数据不能同时出现在一张表中，而此类需求又常见。函数分类分析函数（不支持与 window 子句联用，即 ROWS BETWEEN）1、NTILE：序列分析函数，用于数据分片排序，对数据分片并返回当前分片值。(即对数据集分块，如第 1 块，第 2 块等)
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2023-07-14 11:44:25
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分组排序 最主要的区别就是如果两个分数相同，排名是否同列以及排名是否相同。这个方法仅在mysql8.0以后，hive或其他数据库支持直接看图：原始表原表如上，想要的结果如下从图中可以发现：row_number函数：如果并列但名次反而不相同，但是后续的名次是连续的rank函数：如果并列则名次相同，但是后续的名次会不连续dense_rank函数：如果并列则名次相同，但是后续的名次是连续的ntile函数
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2023-09-20 06:13:25
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窗口函数(window functions)与普通聚合函数(aggregation functions)的区别普通聚合函数是将多行具备相同属性的字段聚合为一行，处理的结果中不会对处理前的明细呈现出来。而窗口函数可以认为是sql 增强函数，可以既展示集合后的数据结果，又可以展示聚合前的数据明细。下面一个简单的例子对比下：//表结构+-----------+------------+----
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2023-08-24 10:19:42
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窗口函数简单说就是在执行聚合函数时指定一个操作窗口。窗口函数执行顺序基本靠后，在全局排序order by和limit之前执行1．相关函数说明OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。重点解释下OVER()函数，OVER()函数中包括三个函数：包括分区partition by 列名、排序order by 列名、指定窗口范围rows betwee
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2023-07-14 11:44:53
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目录一、为什么要用分布式ID？1、什么是分布式ID？2、那么分布式ID需要满足那些条件？二、 分布式ID都有哪些生成方式？1、基于UUID（不推荐）2、基于数据库自增ID（不推荐）3、基于数据库集群模式（不推荐）4、基于数据库的号段模式5、基于Redis模式6、基于雪花算法（Snowflake）模式7、百度（uid-generator）8、美团（Leaf）号段模式snowflake模式9、滴滴（T
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2024-09-11 20:35:35
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# Python 随机分组函数实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现一个“Python 随机分组函数”。在本文中，我将详细介绍实现该功能的流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现随机分组函数的步骤：
| 序号 | 步骤描述 | 备注
原创
2024-07-19 13:40:28
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HIVE多维分析函数：grouping sets、cube、rollup 文章目录HIVE多维分析函数：grouping sets、cube、rollup一、grouping sets语法举例二、cube语法举例三、rollup语法举例 HIVE的多维分析函数，配合group by 使用，通常的group by只能对单维度的字段进行分析聚合操作，如果想要获取不同组合字段的聚合操作，就需要写多个gr
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2023-09-04 16:47:48
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文章目录一 下载源码二 自定义函数2.1 添加随机数前缀函数2.2 移除前缀函数2.3 注册函数三 编译四 结果五 测试函数六 解决数据倾斜问题6.1 先把uid打散6.2 第一次聚合6.3 移除随机数6.4 第二次聚合 下图是hive-exec模块的编译结果 因为我们刚刚添加的函数在hive-exec模块下添加自定义函数的，也可以把hive-exec-1.1.0-cdh5.15.1.jar直接
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2023-07-14 11:45:02
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四者都是常见的排序窗口函数，区别：
1、NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布 2、ROW_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列 3、RANK()生成数据项在分组中的排名从1开始，排名相等会在名次中留下空位 4、DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名
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2023-07-12 12:40:20
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### 随机函数 Hive 的备份与恢复解决方案
Hive 是一个用于大数据处理的数据仓库工具，它的随机函数用于产生随机数或随机行，为数据分析和测试提供了便利。然而，在实际应用中，进行 Hive 数据的备份和恢复是至关重要的，尤其是在面对意外情况时。本文将详细阐述在使用 Hive 随机函数时的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和最佳实践。
#### 备份策略
为了确保数据的安全
语法：groupByClause: GROUP BY groupByExpression (, groupByExpression)*
groupByExpression: expression
groupByQuery: SELECT expression (, expression)* FROM srcgroupByClause?高级使用:多GroupBy 插入
Group By的Map-Si
# 科普文章：Hive 分组拼接函数
## 前言
在大数据领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言来操作存储在 Hadoop HDFS 上的数据。Hive 分组拼接函数是一种非常实用的函数，可以用来将多行数据按照指定字段进行分组，并将各个字段的值进行拼接。
## 什么是分组拼接函数
在 Hive 中，分组拼接函数通常用来处理一对多的关系，即一个主键对
原创
2024-06-09 05:44:19
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# Hive的分组函数实现流程
## 表格展示
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Hive表格 |
| 步骤二 | 加载数据到表格 |
| 步骤三 | 使用分组函数 |
| 步骤四 | 查看分组结果 |
## 代码实现
### 步骤一：创建Hive表格
在Hive中，首先需要创建一个表格来存储数据。你可以使用以下代码来创建一个表格：
```ma
原创
2023-12-08 11:43:29
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本文阐述了哈希函数的构造方法有很多，但应注意两个原则：第一，函数值应在1至记录总数之间；第二，尽可能避免冲突。设要存放的数据元素有n个，存放数据元素的内存单元有m个，设计哈希函数的目标就是要使通过哈希函数得到的n个数据元素的哈希地址尽可能均匀地分布在m个连续内存单元上，同时使计算过程尽可能简单以达到尽可能高的时间效率。
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2023-08-24 15:37:34
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分析函数是什么？分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。分析函数和聚合函数的不同之处是什么？普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值，而分析函数采用partition by分组，并且每组每行都可以返回一个统计值。分析函数的形式分析函数带有一个开窗函数over()
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2023-07-14 22:50:45
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Hive性能优化上的一些总结前言今天面试突然被涉及到hive上有没有做过什么优化，当时刚睡醒，迷迷糊糊的没把以前实习的中遇到的一些问题阐述清楚，这里顺便转载一篇并来做一下总结介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很
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2024-01-08 22:11:25
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