一、整体流程 以下是实现“hive partition by order by多个字段”的步骤: 实现“hive patition by order by多个字段” 二、步骤详解 1. 创建Hive表 首先,需要创建一个Hive表,用于存储数据。 ```sql CREATE TABLE example_table ( column1 STRING, column2 INT, column3 DATE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TE...
offset] [,default]) OVER ([query_partition_clause] order_by_clause); scalar_expression : 指定字段名称 offset : 当前行的前x行,默认为1 default : 指定 字段为空时的 默认值,默认值 为null lead : 说明 : 用来访问后一行的数据(UDF) 语法 : LEAD (scalar_expression [,offset] [,default]) OVER ...
ORDER BY 默认的排序顺序是递增 ascending (ASC). 示例语句:select distinct cust_id,id_no,part_date from ads_api_cda_basic_info_parquet_pt order by cust_id; 2 SORT BY SORT BY 不是对 SQL 的最终输出结果数据做排序,而是对 MAP 端的输出数据,在进入 reducer 前,根据指定的字段进行排序; SORT BY ...
Order by 全局排序 ASC（ascend）: 升序（默认）DESC（descend）: 降序 注意 ：只有一个 Reducer,即使我们在设置set reducer的数量为多个,但是在执行了order by语句之后,当前此次的运算还是只有1个reducer,因为order by要做的是全局分区。(开窗函数内是分区内排序，不在此问题)验证：set mapreduce.job.reduces=3;...
1、GROUP BY、ORDER BY、CLUSTER BY、SORT BY、LIMIT语法及示例 1)、语法 [WITHCommonTableExpression(,CommonTableExpression)*]SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr,select_expr,...FROMtable_reference[WHEREwhere_condition][GROUPBYcol_list][ORDERBYcol_list][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_...
distributebymajor sortbygrade-- 因为没有使用order by,所以这时可以有多个reduce。 但是,如果reduce的数量小于专业的数量,就会有多个专业在一个reduce中处理的情况,这时候,如果还是distribute by major sort by grade,就会乱序。即:多个专业分到一个区,且直接按照分数排序。
语法:row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank --这里rank是别名 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; 这里按字段a分区,对计算项b进行降序排序 实例: 要取top10品牌,各品牌的top10渠道,各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 ...
hive(default)>insert overwrite local directory'/opt/module/hive-datas/distribute-result'select*fromemp distribute by deptno sort by empno desc; cluster by 簇排序当 distribute by 和 sorts by 字段相同时,可使用 cluster by 方式替代 cluster by 具有 distribute by 和 sort by 的组合功能。但是排序只能...
ORDER BY 默认的排序顺序是递增 ascending (ASC). 示例语句:select distinct cust_id,id_no,part_date from ads_api_cda_basic_info_parquet_pt order by cust_id; 2 SORT BY SORT BY 不是对 SQL 的最终输出结果数据做排序,而是对 MAP 端的输出数据,在进入 reducer 前,根据指定的字段进行排序; ...
分桶,保证同一字段值只存在一个结果文件当中,结合 sort by 保证 每个 reduceTask 结果有序 sort by: 单机排序,单个 reduce 结果有序 order by: 全局排序,缺陷是只能使用一个 reduce 1. order by Hive中的order by 会对查询的结果做一次全局排序,所以所有的数据都会到同一个reducer进行处理。