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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文章目录1.使用方式第一种：Hive交互shell第二种：Hive JDBC服务第三种：Hive命令2.基本操作管理数据库与管理表管理数据库：管理数据库表：普通表外部表分区表分桶表修改表hive表中加载数据hive表中的数据导出(查询导出(内外部表均可,可指定导入到本地或HDFS))Hive的查询语法a. SELECTb.常用函数c.LIMIT语句d.WHERE语句e.比较运算符（BETWEEN
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2023-08-18 23:35:52
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文章目录一.Hive聚合运算 - GROUP BY二.窗口函数 - 概述1.窗口函数 - 排序2. 窗口函数 - 聚合3.窗口函数 - 分析4.窗口函数 - 窗口定义(必须使用order by) 一.Hive聚合运算 - GROUP BYGROUP BY用于分组Hive基本内置聚合函数与GROUP BY一起使用如果没有指定GROUP BY子句，则默认聚合整个表除聚合函数外，所选的其他列也必须包含
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2023-07-12 21:31:51
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查询（一）Select...From+Where+分组查询[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] (Note: Only available starting with Hive 0.13.0)
SELECT
FROM
WHERE
GROUP BY
ORDER BY
[CLUSTER BY col_list
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2023-07-12 09:59:04
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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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1、ROW_NUMBER，RANK()，DENSE_RANK()
语法格式：row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank
partition by：类似hive的建表，分区的意思；
order by ：排序，默认是升序，加desc降序；
rank：表示别名
表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计
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2024-08-22 16:13:51
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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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1、优化说明 Hive中未经优化的分组聚合，是通过一个MapReduce Job实现的。Map端负责读取数据，并按照分组字段分区，通过Shuffle，将数据发往Reduce端，各组数据在Reduce端完成最终的聚合运算。 Hive对分组聚合的优化主要围绕着减少Shuffle数据量进行，具体做法是map-side聚合。所谓map-side聚合，就是在map端维护一个hash table，利用
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2023-07-12 12:39:23
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背景hive的分组和组内排序—语法语法：row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rankrank是排序的别名 partition by：用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组，它和聚合函数不同的地方在于它能够返回一个分组中的多条记录，而聚合函数一般只有一个反映统计值的记录。； order by ：排序，
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2023-07-12 19:07:03
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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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2.1 Group By
语句
GROUP BY
语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然
后对每个组执行聚合操作。
1
）案例实操：
（1）计算
emp
表每个部门的平均工资
hive (default)> select t.deptno, avg(t.sal) av
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2024-08-15 15:41:16
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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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# Hive 分组后再分组的实现
在数据分析中，我们经常需要对数据进行分组，再对每个分组的结果进行进一步的分析。在 Hive 中，先进行初步的分组，然后再对分组结果进行再次分组是一个常见的操作。本文将通过一个简单的案例来教会你如何在 Hive 中实现“分组后再分组”。
## 整体流程
在开始之前，我们先来明确一下整体的工作流程。以下是一个分步骤的表格展示：
| 步骤 |
原创
2024-08-05 07:21:28
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一、案列说明:现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072， 共有6040条数据 对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String 对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码2、movies.dat 数据格式为： 2::Juman
文章目录Hive 中常用的查询语句2 、分组2.1 Group By 语句2.2 Having 语句3、Join 语句3.1 等值 Join3.2 表的别名3.3 内连接3.4 左外连接3.5 右外连接3.6 满外连接3.7 多表连接3.8 笛卡尔积4、排序4.1 全局排序（order by ）4.2 采用别名排序4.3 多个列排序4.5 分区（distribute by）4.6 分区排序（Cl
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2023-07-12 10:35:18
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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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目录关键字：简单示例：实例一：presto中grouping sets函数 关键字：GROUPING SETS： 根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALLGROUPING__ID：表示结果属于哪一个分组集合，属于虚字段简单示例：关于grouping sets的使用，通俗的说，grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sq
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2023-08-18 23:11:39
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# 实现Hive Hash分组
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据] --> B[Hash分组]
B --> C[输出结果]
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS ||--o| ORDERS : has
ORDERS ||--o| ORDER_DETAILS :
原创
2024-02-27 04:25:29
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