sql里有聚合函数sum,avg等,这些函数配合group分组将多行数据聚集为一行,但是有时候我们想要显示聚集前的数据,又想要聚集后的数据,因此在hive中,我们引入了窗口函数 窗口函数包含两个部分,第一是分析函数,第二是over子句 一、over从句 1、over从句规范:over(partition by ??? order by ??? row|range between ??
分区partition by,是指将hive表中数据按照分区规则,存放在了HDFS上对应不同分区文件夹中; 分组group by,是将一列中相同的元素分为一组; 按照同一字段分区并排序cluster by 字段; 分桶clustered by into x buckets,指对数据进行区分,分桶将整个数据内容按照某列属性值的hash值进行区分,字段hash值%分桶数,按照取...
当order by后面缺少窗口从句条件,窗口规范默认是 row between unbounded preceding and current row. (从起点到当前行) 当order by和窗口从句都缺失, 窗口规范默认是 row between unbounded preceding and unbounded following. (从起点到终点) """
只要hive的sql中指定了order by,那么所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block,只会启动一个reducer )。但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行。 这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制...
语法格式:row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc) row_number() over()分组排序功能: 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。 例一: 表数据:
5. order by 6.distinct 使用group by 替代 7、使用with as 8、注意编写规范和注释 一、Hadoop简介 Hadoop有两大核心:HDFS和MapReduce。 hdfs即为 Hadoop distributed file system,负责分布式数据存储; mr即为MapReduce,负责分布式数据运算。 hive提供基于sql的查询语言用以查询数据的方式,运行hive时,脚本被编译为...
select cookieid,createtime,pv,sum(pv)over(partition by cookieid)aspv1 from user_pv; 结果如下: 第一条SQL的over()里面加 order by ,第二条SQL没加order by ,结果差别很大 所以要注意了: over()里面加 order by 表示:分组内从起点到当前行的pv累积,如,11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10...
order by 排序:ASC(ascend): 升序(默认) DESC(descend): 降序 sort by 局部排序:每个MapReduce内部进行排序,对全局结果集来说不是排序。 distribute by 分区排序:类似MR中partition,进行分区,结合sort by使用 Hive函数 1. 聚合函数 指定列值的数目:count() ...
hive的Union All相对sql有所不同,要求列的数量相同,并且对应的列名也相同,但不要求类的类型相同(可能是存在隐式转换吧) select name,age from tea where id<80 union all select name,age from stu where age>18; Order By特性: 对数据进行全局排序,只有一个reducer task,效率低下。
Hive SQL中用于排序的指令有 A、order by B、sort by C、group by D、partitioned by 点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 你可能感兴趣的试题 单项选择题 对于管理员来说,完成vSphere虚拟化环境的搭建和配置之后,最主要的任务就是()。