selectid,name,age,salary,row_number()over(partitionbyidorderbysalarydesc) rankfromTEST_ROW_NUMBER_OVER t 结果: 再一次排序:找出每一组中序号为一的数据 select*from(selectid,name,age,salary,row_number()over(partitionbyidorderbysalarydesc) rankfromTEST_ROW_NUMBER_OVER t)whererank<2 结果: 排序找...
这时,就可以使用row_number() over()函数来实现这个需求。 row_number() over()函数的基本语法 在Hive SQL中,使用row_number() over()函数的基本语法如下: row_number()over([partitionbycol1,col2,...][orderbycol3,col4,...]) 1. partition by是可选的,用于指定分组的列,多个列之间使用逗号分隔。
hive的窗口函数其实只有一个就是over(),但是大多数情况下over()不单独使用,而是和分析函数组合使用,也就是说row_number()和rank()是分析函数。之所以有这样的误区是因为没用弄清楚窗口函数的语法结构。下面就是HiveSQL的窗口函数的语法结构,其实其他支持SQL的数据库的窗口函数语法结构和hive大体相同。 分析函数 over...
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 1...
row_number() over 中,partition by、order by可以只有其一,或者都有,或者都没有,都没有错 row_number() 是没有重复值的排序(即使两天记录相等也是不重复的),可以利用它来实现分页 dense_rank() 是连续排序,两个第二名仍然跟着第三名 rank() 是跳跃排序,两个第二名下来就是第四名 ...
1、hive的分组和组内排序---语法 语法: row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank rank是排序的别名 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 ...
row_number() over() 为查询出来的每一行记录生成一个序号。序号从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列。 示例:利用row_number函数,对表中的数据根据id进行分组,按照pv倒序排序求最大的pv相关信息。
在hive中,可以通过row_number() over(partition by ...order by ... )来解决 select * from( select user_code, row_number() over(partition by user_code order by updated_at desc) as rank from record where dt=202003024 )b WHERE rank = 1 2、问题描述:组内排序 select b.* FROM( select if...
语法： row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank 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 1、取top10品牌 2、取top10品牌下各品牌的top10渠道 3、 取top10品牌下各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 row_number 的使用在...
HiveSQL——row_number（）over（）使⽤语法格式：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：create table...