文章目录测试环境准备常用的窗口分析函数RANK()ROW_NUMBER()DENSE_RANK()PERCENT_RANK()CUME_DIST()NTILE(N) 本文将介绍Hive SQL中常用的窗口分析函数的使用，这些函数的用法不仅仅适用于Hive，对于很多数数据库来说同样也适用，比如SParkSQL，FlinkSQL以及Mysql8，Oracle，MSSQL等传统的关系型数据库。 测试
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2023-08-16 18:27:27
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Random库一、概述1．Random库是使用随机数的python标准库2．生成的实际上是伪随机数。采用梅森旋转算法生成。3．两类函数，常用的有8个（1）基本随机函数：seed(),random()（2）扩展随机函数：randint(),getrandbits(),uniform(),randrange(),choice(),shuffle()洗牌二、基本随机函数1．Seed()（1）随机数种子，
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2023-11-20 12:41:24
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1.rank()
按照某字段的排序结果添加排名，但它是跳跃的、间断的排名，例如两个并列第一名后，下一个是第三名，1、1、3、4.SELECT Score,rank() over(ORDER BY Score desc) as 'Rank' FROM score;
# 分组排序
SELECT Score,rank() over(partition by xxx ORDER BY Score desc
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2023-07-01 14:57:35
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和大熊猫们(Pandas)一起游戏吧！ Pandas是Python的一个用于数据分析的库： http://pandas.pydata.orgAPI速查：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html基于NumPy,SciPy的功能，在其上补充了大量的数据操作（Data Manipulation）功能。统计、分组、排序、透
## 实现“rank hive”的流程
下面是实现“rank hive”的流程图：
```mermaid
erDiagram
起始 --> 创建Hive表
创建Hive表 --> 导入数据
导入数据 --> 执行HiveQL语句
执行HiveQL语句 --> 生成Rank结果
生成Rank结果 --> 输出结果
输出结果 --> 结束
```
原创
2023-12-08 06:07:39
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# 科普文章：Hive中的Percent_rank
## 引言
在数据处理的过程中，我们经常需要对数据进行排序和计算百分位数等操作。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类SQL的查询语言来方便地对数据进行处理。在Hive中，有一个非常有用的函数叫做`percent_rank`，可以帮助我们计算某一行在排序结果中的百分比排名。
## 什么是Percent_rank
`per
原创
2024-04-01 04:06:33
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# Python 中 rank 的用法教学
在 Python 中，特别是使用 Pandas 库，我们常常需要对数据进行排序和排名。`rank` 方法是一个非常有用的工具，可以帮助我们根据特定的列计算排名。本文将指导你通过简单的步骤来实现 Python 中的 `rank` 方法，同时附上代码示例和解释。
## 流程概述
为了有效地理解如何使用 `rank` 方法，我们可以将整体流程分为以下几个
创建一个test表，并插入6条数据。CREATE TABLE test( a INT, b INT, c CHAR)INSERT INTO test VALUES(1,3,'E')INSE
原创
2023-09-28 09:34:09
283阅读
在大数据处理中，Apache Hive 是一个重要的工具，广泛用于数据的提取、转换和加载（ETL）操作。在使用 Hive 的过程中，使用 `RANK()` 和 `SUM()` 这样的聚合函数可以实现复杂的数据分析任务。本文将详细介绍如何在 Hive 中使用 `RANK()` 和 `SUM()`，并通过一系列的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用来逐一分析。
### 环境准
Hive 的 Rank 函数是用于在数据分析和处理领域执行排名任务的强大工具。Rank 函数能够根据指定的列对数据集进行排序，并分配排名值。随着企业和组织在大数据处理方面的需求增加，解决 Hive 中 Rank 函数的使用问题显得尤为重要。
## 背景定位
在处理大规模数据集时，我发现我们常常需要对结果进行排名，以便于决策支持。然而，初始阶段，我们面临几个技术痛点：
- **效率低下**:
前言在hive的学习中接触到了三种很实用的排名函数，这些函数在Mysql8.0版本中也已存在， 分别是：Rank()，Dense_rank()，Row_number()， 虽然都是排名函数，但三者间的些许差异很容易让人搞混，在这篇文章中，我将基于hive结合一个学生成绩排名的例子来对这三种排名函数进行解释与辨析。一、学生成绩表准备进行学生表的创建以及样例数据的导入create table stu(
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2023-07-12 12:20:25
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1. 函数说明rank() 排序相同时会重复，总数不会变dense_rank() 排序相同时会重复，总数会减少row_number() 会根据顺序计算2. 操作案例2.1 数据准备孙悟空 语文 87
孙悟空 数学 95
孙悟空 英语 68
唐僧 语文 94
唐僧 数学 56
唐僧 英语 84
猪八戒 语文 64
猪八戒 数学 86
猪八戒 英语 84
沙僧 语文 65
沙僧 数学 85
沙僧 英语
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2023-05-24 16:39:57
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在 Java 中，`rank` 方法常常用于对集合中的元素进行排序。为了更好地理解和应用这一方法，我们将探讨其相关的背景知识、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。以下是对如何运用 Java 中 `rank` 方法的一些详细说明。
## 背景定位
在如今数据驱动的业务环境中，排序和排名的合理性直接影响到我们做出决策的效率和准确性。许多企业依赖于有效的数据排序来提升用户体验、优化性
BETWEEN的作用BETWEEN 操作符用于选取介于两个值之间的数据范围内的值。BETWEEN的边界BETWEEN运算符选择给定范围内的值。值可以是数字，文本或日期。BETWEEN运算符是包含性的：包括开始和结束值，等价于>= AND <=BETWEEN的语法SELECT column_name(s) FROM table_name
WHERE column_name BETWEE
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2023-12-10 13:07:33
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数据准备： rank rank()over(order by 列名排序)的结果是不连续的，如果有4个人，其中有3个是并列第1名，那么最后的排序结果结果如：1 1 1 4 rank() over (partition by 分组字段 order by 排序字段 顺序) 注意：使用rank()over(
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2018-03-16 16:03:00
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# 实现"percent rank hive"的步骤
在Hive中实现"percent rank"功能可以通过窗口函数来实现。下面是实现"percent rank hive"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个Hive表并加载数据 |
| 2 | 使用窗口函数计算percent rank |
## 步骤一：创建Hive表并加载数据
原创
2024-02-27 07:26:14
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# Hive Percent Rank: An Introduction to Calculating Percent Rank in Hive
## Introduction
In data analysis and statistics, understanding the distribution of values within a dataset is crucial for mak
原创
2023-10-03 10:34:57
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字符串的查找，数据开发过程中使用比较频繁。复杂的字符串查找，可以用正则表达式来解决，这个在之前的文章中，也有积累过，但是不是每一次的字符串查找都需要用正则表达式，因为正则表达式的规则还是比较难理解，对于初学者或者是刚开始做数据开发工作的小伙伴来说，还是比较复杂的。今天，记录的这几个，简单易懂且常用的字符串查找函数，供各位小伙伴在数据开发的过程中可以学习使用。一、like1，语法格式：A like
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2023-08-18 22:51:14
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# Hive中AS的用法
在Hive中，AS是一种关键字，用于给查询结果中的列或表起别名。AS的使用可以使查询结果更易读，提高代码可读性。本文将介绍AS的用法，并给出一些代码示例。
## AS的基本用法
在Hive中，可以使用AS给查询结果中的列起别名。例如，以下是一个简单的查询：
```sql
SELECT name AS employee_name, age AS employee_a
原创
2023-09-28 05:01:08
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前言能翻到这篇博文的，想必大家对窗口函数的基本使用已经有了一定的了解，这里就不废话再去多说了。这篇博文主要讲的是，如果在窗口函数中加入where条件。为了方便理解，以下案例使用排名函数：row_number()来讲解。其他窗口函数同理，大家举一反三。本文你可以学习到：使用UNION ALL分之而治解决本问题使用窗口函数中的一个小技巧解决本问题 （简单高效）案例我们如果要对一组数据根据某个列去排名，
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2023-11-06 18:47:11
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