Hive排序一、全局排序（order by） Order by：全局排序，只有一个reducer1、使用 Order by 子句排序升序：ASC，可以不写，默认是升序降序：DESC，降序2、order by 语句使用在select语句的结尾3、案例实操-- （1） 查询员工信息按工资升序排序
select * from emp order by sal;
-- (2) 查询员工信息
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2023-06-12 20:26:59
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# Hive开窗排序实现指南
## 介绍
在Hive中，开窗排序（Window Sorting）是一种常见的数据处理操作，它可以对数据进行分组和排序，使我们能够更方便地分析和处理数据。本文将为刚入行的小白介绍如何在Hive中实现开窗排序，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是实现Hive开窗排序的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现Hive
# Hive 排序开窗函数实现步骤
在 Hive 中，排序开窗函数可以帮助我们对数据集进行排序，并按照一定的窗口大小进行分组。下面是实现 Hive 排序开窗函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建表格 |
| 2 | 导入数据 |
| 3 | 编写排序开窗函数的查询语句 |
| 4 | 执行查询语句 |
现在让我们一步一步来实现这些步骤。
##
原创
2023-07-19 16:57:01
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# Hive开窗函数排序
## 引言
在数据处理领域，排序是一个非常常见且重要的操作。在Hive中，我们可以使用开窗函数来实现排序操作。本文将介绍Hive中开窗函数的使用及其在排序中的应用。
## 开窗函数简介
开窗函数是一类在查询结果的窗口上执行计算的函数。它们能够根据指定的排序规则对窗口中的数据进行排序，并将排序结果作为结果集的一部分返回。
在Hive中，开窗函数是通过`OVER`子
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。 由于在写的过程中发现篇幅过长，因此决定拆成上下两篇发布。上篇包含从开头到join优化的内容。目录列裁剪和分区裁剪谓
hive的开窗函数开窗函数可用于组内数据分析排序。开窗函数的语法Function (arg1,..., argn) OVER ([PARTITION BY <...>] [ORDER BY <....>]
[<window_expression>])hive常用的开窗函数Function ：-- 聚合开窗函数
count(); -- 窗口内总条数
sum();
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2023-08-21 11:45:50
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一、hive全局排序 如果使用 order by 来做，最终就是一个 reduceTask 来做，所以当数据量特别大的时候，肯定行不通。而我们的方案就是选择多个 reduceTask + sort by 做局部排序。 必要条件：只要能保证，第一个分区的所有数据
Hive 中的排序和开窗函数
原创
2021-12-14 12:00:51
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目录1.什么是开窗函数？2.聚合开窗函数2.1 count开窗函数2.2 sum开窗函数2.3 avg开窗函数2.4 min开窗函数2.5 max开窗函数2.6 first_value开窗函数 1.什么是开窗函数？普通的聚合函数聚合的行集是组,开窗函数聚合的行集是窗口。因此,普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。简单理解，就是对查询的结果多
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2023-09-01 19:22:50
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专题：SQL使用技巧——实践是检验SQL函数的唯一标准一.构建数据二.排序开窗三.sum开窗（重点内容）3.1累加与求和3.2窗口表达式3.3场景模拟四.count开窗4.1计数规则4.2计数与排序五.max和min开窗六.lead和lag开窗七.first_value和last_value开窗八.ntile开窗 开窗函数的使用铁律：不要滥用 先想明白自己要实现什么样的功能，然后再去实践。没有目
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2021-09-07 15:01:46
765阅读
Hive窗口函数 文章目录Hive窗口函数开窗数据准备建表导入数据聚合函数window子句LAG(col,n,default_val) 往前第 n 行数据LEAD(col,n, default_val) 往后第 n 行数据ROW_NUMBER() 会根据顺序计算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first_value取分组内排序后，截止
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2023-07-12 21:36:50
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hive 开窗函数 sum hive 开窗函数 rank
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2023-05-27 23:10:31
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Hive-day11 Hive窗口函数
Hive窗口函数普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。
简单理解，就是对查询的结果多出一列，这一列可以是聚合值（聚合开窗函数），也可以是排序值（排序开窗函数）。
开窗函数一般就是说的是over（）函数，其窗口是由一个 OVER 子句 定义的多行记录
开窗函数一般分为两类,聚合开窗函数和排序开窗函数。-
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2023-05-22 14:33:17
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hive窗口函数详情总结解释语法hive开窗函数排序开窗函数样例数据RANK()DENSE_RANK()ROW_NUMBER()分析开窗函数样例数据：last_valuefirst_valuelaglead其他窗口函数ntilecume_distpercent_rank 解释开窗函数用于为行定义一个窗口（指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用 Group By 子句对数据进行
在SQL中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。本文分为两部分： 第一部分是Hive窗口函数详解，剖析各种窗口函数（几乎涵盖Hive所有
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2023-08-04 16:41:45
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目录count开窗函数sum开窗函数min开窗函数max开窗函数avg开窗函数first_value开窗函数last_value开窗函数lag开窗函数、lead开窗函数cume_dist开窗函数排序开窗函数rank开窗函数dense_rank开窗函数ntile开窗函数row_number开窗函数percent_rank开窗函数最近遇到了hive开窗函数的工作，并且面试时很有可能会问到hive的开
# Hive 累计开窗函数的概述与应用
在大数据处理领域，Hive 是一种非常流行的工具，它为用户提供了一种 SQL 类似的查询语言，可以在 Hadoop 的平台上处理大型数据集。累计开窗（Cumulative Window）是 Hive 中一种 powerful 的分析功能，本文将系统地介绍这个函数，结合实际案例和代码示例，并通过 `mermaid` 语法展示旅行图。
## 开窗函数概述
什么是开窗函数？开窗函数对一组值进行操作，它不像普通聚合函数那样需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列开窗函数的语法形式为：函数 + over(partition by <分组用列> order by <排序用列>)，表示对数据集按照分组用列进行分区，并且并且对每个分区按照函数聚合计算，最终将计算结果按照排序用列排序后返回到该行
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2023-09-15 15:29:46
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窗口函数（分析函数） 文章目录窗口函数（分析函数）一：问题引入二：开窗函数的好处三：开窗函数的使用1）over字句和聚合函数一起使用2）over字句和row_number | rank | dense_rank 一起使用四：开窗函数的总结 一：问题引入 例题：求部门中年龄最大的那个人？ 表：test_dept 不使用窗口函数怎么做？select dept, max(age) ,name
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