这条SQL语句会返回column1和column2组合不重复的所有记录。 2. 使用ROW_NUMBER()窗口函数 ROW_NUMBER()是一个窗口函数,可以为结果集的每一行分配一个唯一的序号。结合OVER()子句,我们可以根据特定的列来排序,并通过外层查询来过滤掉多余的行,实现去重。 示例:假设我们要基于column1和column2的唯一组合来去重,但保...
1.首先,很多时我们需要在Hive中去重数据:(语法和Oracle中的去重很类似,子查询更名为 t 这个不能省略) select ID, CASE_ID_ from ( SELECT ID, CASE_ID_ , row_number() OVER(PARTITION BY CASE_ID_ ) as row_flg FROM table )t where t.row_flg=1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2.对某一...
1、语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN1 ORDER BY COLUMN2) 2、详解: row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDERBY COL2)表示根据COL1分组,在分组内部根据COL2排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(该编号在组内是连续并且唯一的)。 3、场景描述: 在Hive或Oracle中employee表包...
c.逻辑分析:该Hive sql作业时同样启动97个mapper拉取了数据库中335150条记录,然后通过1个reducer fetch所有的记录使用分组方式去重,共耗时85.937秒。 5 row number() over() 通过窗口函数方式对分组(分组原理同group by order_id)内的每条记录做排序(也可参考分组之外的字段做排序,如order by modify_time DESC,...
首先利用窗口函数ROW_Number() over()窗口函数对id这一列去重,不能用distinct或者group by对id,superid同时去重 %jdbc(hive) create table temp.match_relation_3M_active_v11 as select n.id from (select m.id,superid from (select id,superid,ROW_Number() over(partition by id order by id) rank ...
将查询的去重数据保存到新表t_link2中,新表比源表t_link多一列 1 insert overwrite table t_link2 select * from (select *,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link) t where t.num=1;
selectid,b,c,d,time_stamp,e,f,gfrom(selectid,b,c,d,time_stamp,e,f,g,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYid,bORDERBYtime_stamp desc)ASrnfromdb.table)bwhereb.rn=1 解释一下 就是将记录按照id和b字段进行分区,这样同一个id和b字段的记录都将在一个分区内,接下来按照time_stamp 进行排序,row_numer...
--上面SQL对字段(send_time)排序后拼接分区字段(p_biz,p_date,uid)去重,注意加t.num=1过滤条件,这样便可实现对重复数据过滤提取。 模板:SELECT t.from (SELECT a., row_number() over(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2 ASC) num from a) t WHERE t.num=1; ...
SQL系列(一)快速掌握Hive查询的重难点 作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。 企业日常涉及的SQL很多,常见的如MySQL、Hive、Presto、ES(ElasticSe...
SQL系列(一)快速掌握Hive查询的重难点 作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。 企业日常涉及的SQL很多,常见的如MySQL、Hive、Presto、ES(ElasticSe...