【hive】hive中row_number() rank() dense_rank()的用法
hive中row_number() rank() dense_rank()的用法
一、函数说明
主要是配合over()窗口函数来使用的,通过over(partition by order by )来反映统计值的记录。
- rank() over()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)
- dense_rank() over()是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。相比之下 row_number是没有重复值的
- row_number() 会根据顺序计算,仅仅是加了序号
二、应用场景
可以用于学生成绩排名
row_number()按照值排序时产生一个自增编号,不会重复(如:1、2、3、4、5、6)
rank() 按照值排序时产生一个自增编号,值相等时会重复,会产生空位(如:1、2、3、3、3、6)dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号,值相等时会重复,不会产生空位(如:1、2、3、3、3、4)
下面开始学习这几个函数:
- 准备数据:
字段名为:name、orderdate、cost
Jack,2017-01-01,10
Tony,2017-01-02,15
Jack,2017-02-03,23
Tony,2017-01-04,29
Jack,2017-01-05,46
Jack,2017-04-06,42
Tony,2017-01-07,50
Jack,2017-01-08,55
Mark,2017-04-08,62
Mart,2017-04-09,68
Meil,2017-05-10,12
Mart,2017-04-11,75
Meil,2017-06-12,80
Mart,2017-04-13,94
- 创建表:
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int)
row format delimited
fields terminated by ",";
- 加载数据:
load data local inpath "/root/business.txt" into table business;
1、row_number() over()排序功能:
在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where group by order by 的执行。
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。
例子:按月份来查询,根据cost来降序排序:
select *,row_number() over(partition by substr(orderdate,1,7) order by cost desc) as num
from business;

2、rank() over()
rank() over()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)
为了演示效果,我们再把txt文件导入hive中,相当于hive表中有2份相同的数据
导入数据:
load data local inpath "/root/business.txt" into table business;
例子:按名字分组,并按照金额进行排序,给出编号
select *,rank() over(partition by name order by cost desc) as num from business;

3、dense_rank() over()
dense_rank() over()是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。相比之下row_number是没有重复值的
还是上面那个例子:按名字分组,按金额降序排序,给出序号
select *,dense_rank() over(partition by name order by cost desc) as num from business;

相关文章:
【hive】hive中row_number() rank() dense_rank()的用法
hive中row_number() rank() dense_rank()的用法 一、函数说明 主要是配合over()窗口函数来使用的,通过over(partition by order by )来反映统计值的记录。 rank() over()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)dense_rank() …...
【云原生】【k8s】Kubernetes+EFK构建日志分析安装部署
目录 EFK安装部署 一、环境准备(所有主机) 1、主机初始化配置 2、配置主机名并绑定hosts,不同主机名称不同 3、主机配置初始化 4、部署docker环境 二、部署kubernetes集群 1、组件介绍 2、配置阿里云yum源 3、安装kubelet kubeadm …...
计算实数数组中所有元素的绝对值 numpy.fabs()
【小白从小学Python、C、Java】 【计算机等级考试500强双证书】 【Python-数据分析】 计算实数数组中所有元素的绝对值 numpy.fabs() [太阳]选择题 请问关于以下代码表述错误的是? iimport numpy as np a np.array([-1,-3]) b np.array([-1,34j]) print("【显…...
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.orthogonal_
分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.c…...
ORACLE中UNION、UNION ALL、MINUS、INTERSECT学习
1、UNION和UNION ALL的使用与区别 如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来,我们就需要用到union或者union all关键字。union的作用是将多个结果合并在一起显示出来。 union和union all的区别是union会自动压缩多个结果集合中的重复结果ÿ…...
【k8s、云原生】基于metrics-server弹性伸缩
第四阶段 时 间:2023年8月18日 参加人:全班人员 内 容: 基于metrics-server弹性伸缩 目录 一、Kubernetes部署方式 (一)minikube (二)二进制包 (三)Kubeadm 二…...
回归预测 | MATLAB实现WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)效果一览基本介绍程…...
VSCode快捷键
CtrlShiftP,F1:显示命令面板 CtrlP:快速打开 CtrlShiftN:新窗口/实例 CtrlShiftW:关闭窗口/实例 CtrlX:剪切行 CtrlC:复制行 ALT↑/↓:上下移动 ShiftAlt↓/↑:向…...
贪心算法求数组中能组成三角形的最大周长
题目:三角形的最大周长 给定由一些正数(代表长度)组成的数组arr,返回由其中三个长度组成的、面积不为零的三角形的最大周长。 如果不能形成任何面积不为零的三角形,返回0。 分析: 对数组排序,再从大到小选择三个数,再…...
VMWare Workstation 17 Pro 网络设置 桥接模式 网络地址转换(NAT)模式 仅主机模式
文章目录 网络模式配网要求CentOSDHCP虚拟网络桥接模式默认配置测试手动配置测试 网络地址转发模式 (NAT)还原配置虚拟网络配置默认配置测试手动配置测试 仅主机模式 网络模式 桥接模式: 主机与虚拟机对等, 虚拟机注册到主机所在的局域网, 会占用该网络的IP该局域网内的所有机…...
拒绝摆烂!C语言练习打卡第四天
🔥博客主页:小王又困了 📚系列专栏:每日一练 🌟人之为学,不日近则日退 ❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 目录 一、选择题 📝1.第一题 📝2.第二题 Ὅ…...
KubeSphere 社区双周报 | Java functions framework 支持 SkyWalking | 2023.8.4-8.17
KubeSphere 社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过 commit 的贡献者,并对近期重要的 PR 进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。 本次双周报涵盖时间为:2023.08.04-2023.…...
【学习笔记之java】使用RestTemplate调用第三方接口
1.首先需要导入依赖 <!-- RestTemplate使用导入的依赖--><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId><artifactId>httpclient</artifactId><version>4.5.13</version></dependency>2.跟启动类同级创建…...
数据集成革新:去中心化微服务集群的无限潜能
在当今数据密集型的业务环境下,传统的集中式架构已经难以满足高可用性和高并发性的要求。而去中心化微服务集群则通过分散式的架构,将系统划分为多个小型的、独立部署的微服务单元,每个微服务负责特定的业务功能,实现了系统的高度…...
后端返回可下载的xlsx文件,但是前端接收下载后为乱码
我的接收数据进行处理的代码为: download_signal_list() {return new Promise((resolve, reject) > {get_download_signal({project_id: this.projectId,version_id: this.versionId}).then(response > {const url window.URL.createObjectURL(new Blob([res…...
提升资源管理效率必备工具推荐
一、数据传输 1、Textify(PC) 作为一名技术人员,需要经常研究各种技术,因此,复制粘贴的操作十分常见。 Textify可以快速复制各种控件中的文本,包括浏览器中当前页面的标题、聊天窗口中各个部分的文字、桌…...
HJ23 删除字符串中出现次数最少的字符
描述 实现删除字符串中出现次数最少的字符,若出现次数最少的字符有多个,则把出现次数最少的字符都删除。输出删除这些单词后的字符串,字符串中其它字符保持原来的顺序。 数据范围:输入的字符串长度满足 1≤n≤20 1≤n≤20 &…...
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (76)-- 算法导论7.3 1题
一、如果用go语言,为什么我们分析随机化算法的期望运行时间,而不是其最坏运行时间呢? 文心一言: 在分析算法的性能时,期望运行时间是一个重要的指标,它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的…...
Leetcode - 滑动窗口
文章目录 1. 滑动窗口2. 举例2.1 无重复字符的最长子串2.2 长度最小的子数组2.3 滑动窗口最大值2.4 最小覆盖子串2.5 删除有序数组中的重复项 1. 滑动窗口 滑动窗口的大概思想如下: 可以通过两个指针来标识窗口的边界。窗口的长度是可以固定的,也可以是…...
如何保证数据传输的安全?
要确保数据传输的安全,您可以采取以下措施: 使用加密协议:使用安全的传输协议,如HTTPS(HTTP over SSL/TLS)或其他安全协议,以保护数据在传输过程中的安全性。加密协议可以有效防止数据被窃听或篡改。 强化身份验证&…...
RViz实战:如何用C++在ROS中动态切换不同形状的物体(含避坑指南)
RViz实战:如何用C在ROS中动态切换不同形状的物体(含避坑指南) 在机器人开发过程中,RViz作为ROS生态中的三维可视化利器,其核心价值在于让抽象的数据变得直观可见。而Marker消息系统则是实现这种可视化的关键桥梁——它…...
STM32duino S2-LP无线驱动库:Sub-1GHz低功耗可靠通信实现
1. 项目概述STM32duino X-NUCLEO-S2868A2 是一款面向 STM32 平台的 Arduino 兼容库,专为驱动意法半导体(STMicroelectronics)推出的 X-NUCLEO-S2868A2 扩展板而设计。该扩展板核心搭载 S2-LP 超低功耗 Sub-1GHz 射频收发器芯片(型…...
OpenClaw成本优化方案:自建Qwen3-VL:30B替代高价多模态API
OpenClaw成本优化方案:自建Qwen3-VL:30B替代高价多模态API 1. 为什么需要关注OpenClaw的成本问题 第一次用OpenClaw完成多模态任务时,我被账单吓了一跳。当时需要处理200张产品图片的分类和描述生成,调用某商业多模态API后,费用…...
OpenClaw极简部署:Qwen3-VL:30B镜像+飞书5分钟接入
OpenClaw极简部署:Qwen3-VL:30B镜像飞书5分钟接入 1. 为什么选择这个组合? 上周我在测试各种开源模型与自动化工具的搭配方案时,发现了一个效率极高的组合:星图平台的Qwen3-VL:30B镜像OpenClaw框架。这个方案最吸引我的地方在于…...
遥感智能体模块全景解析:从任务拆解到工作流编排
1. 遥感智能体的核心架构设计 第一次接触遥感智能体(RS-Agent)这个概念时,很多人会感到困惑:它和传统遥感处理软件有什么区别?简单来说,RS-Agent更像是一个"会思考的助手"。我参与过几个遥感智能…...
悬浮门厂家次评:专业视角下的悬浮门(悬航门)品牌解析
悬浮门厂家次评是当前高端出入口领域备受关注的话题,随着各类园区、机关单位、学校等场景对安防与形象要求的提升,悬浮门(悬航门)凭借其平稳运行、静音美观、抗风稳固等特性,逐渐成为大门采购的主流选择。本文基于行业…...
OpenClaw可视化监控:为nanobot任务添加Web仪表盘
OpenClaw可视化监控:为nanobot任务添加Web仪表盘 1. 为什么需要可视化监控? 去年夏天,我部署了一个基于OpenClaw的nanobot自动化任务,用于定时抓取行业动态并生成日报。最初几周运行良好,直到某天早上发现连续三天的…...
别再只盯着KNN了:聊聊Wi-Fi指纹定位中那些被低估的匹配算法与实战选择
超越KNN:Wi-Fi指纹定位中的高阶匹配算法与工程化选型指南 商场里找不到心仪店铺的焦虑、仓库中耗时的手动货品盘点、医院里紧急设备定位的延迟——这些场景背后都指向同一个技术痛点:室内定位精度不足。当大多数开发者习惯性采用KNN算法时,我…...
无需编程!用OFA模型快速搭建图文匹配工具:上传即测,结果秒出
无需编程!用OFA模型快速搭建图文匹配工具:上传即测,结果秒出 1. 图文匹配的痛点与解决方案 你有没有遇到过这样的困扰?在网上购物时,商品图片和描述对不上;浏览社交媒体时,配图与文字内容完全…...
ArduPilot电机控制逻辑与PWM输出机制剖析
1. ArduPilot电机控制基础概念 当你第一次接触无人机飞控时,最让人困惑的莫过于电机控制逻辑了。想象一下,你手里拿着遥控器,轻轻推动摇杆,无人机就能平稳地上升、下降或者转向。这背后到底发生了什么?让我用最直白的…...
