只有指定ORDER BY子句之后才能进行窗口定义 可同时使用多个窗口函数 过滤窗口函数计算结果必须在外面一层 窗口函数按功能可划分为:排序,聚合,分析 窗口函数 - 排序 ROW_NUMBER() 对所有数值输出不同的序号,序号唯一连续 RANK() 对相同数值,输出相同的序号,下一个序号跳过(1,1,3) DENSE_RANK() 对相同数值,输出...
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) drk, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) rnm FROM score; 1. 2. 3. 4. 5.
这个是row_number() 函数非常常见的使用场景top-N,其实如果你仔细看过我们的Hive语法之窗口函数初识这一节的话,你就知道partition by 其实是定义了子窗口,那其实这里的top-N,本质上是子窗口的的top-N select*from(select*,row_number()over(partitionbydeptorderbysalarydesc)asrnfromods_num_window)tmpwherern<...
row_number()over(partitionbyorder_idorderbydeparture_date)asrn,--直排rank()over(partitionbyorder_idorderbydeparture_date)asrk,--并列的,下一个数字会跳过dense_rank()over(partitionbyorder_idorderbydeparture_date)asd_rk--并列的,下一个数据不会跳过fromord_testwhereorder_id=410341346; 运行结果: 二...
1. row_number ROW_NUMBER() –从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列 –比如,按照pv降序排列,生成分组内 每天的pv名次,ROW_NUMBER() 的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录;获取一个 session中的第一条refer等。 分组排序 SELECT cookieid, createtime, pv, ...
窗口函数NTILE、ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK入门 1. 数据说明 现有hive 表 cookie2, 内容如下: 代码语言:javascript 复制 hive>select*from cookie2;cookie12015-04-101cookie12015-04-115cookie12015-04-127cookie12015-04-133cookie12015-04-142cookie12015-04-154cookie12015-04-164cookie22015-04-102cookie2201...
ROW_NUMBER()–从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列 –比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次 ROW_NUMBER() 的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。 selectcookieid,createtime,pv, row_number()over(partitionbycookieidorderbypvdesc)asrnfromcookie; ...
该方案的思路很简单,就是把符合条件的提取出来,通过row_number()进行排名,然后再将不符合条件的填充默认值null,最后将两个结果union all起来。 为了方便看效果,在处理完对score进行了一次排序(这一步可以去掉,只是演示使用)。 SELECT score,rk FROM ( SELECT score,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score) AS rk ...
select a.id,a.xb,a.age,a.name,row_number()over(distribute by a.xb sort by a.age desc)as rank from rownumbertest a; partition by 和 order by 搭配使用 selectid,xb,age,name,row_number()over(partition by xb order by age desc)asindexfromrownumbertest; ...
即使有相同值。row_number在抽样场景中也有所应用，如分组随机抽样。通过在子窗口内随机排序，我们可以实现按组抽取特定数量的数据样本。总的来说，row_number是Hive中实现复杂排序和抽样任务的关键窗口函数，灵活地处理了排序和分组数据的需求。理解并掌握其使用方法，能让你在数据分析中游刃有余。