hive 分組topN

阿新 • • 發佈：2018-11-25

select id,sex,age,hobby from t1 group by sex order by age

row_number() over (partition by sex order by age asc) as od;

select * from t_tmp where od>3

row_number為hive內建函式，partition 按哪一組分

select id,sex,age,hobby from t1 group by sex order by age row_number() over (partition by sex order by age asc) as od; select * from t_tmp where o

des 分享圖片 num -m partition 分組排序 -c 時間每天需求交易系統，財務要求維護每個用戶首個交易完成的訂單數據（首單表，可取每個用戶交易完成時間最老的訂單數據）。舉例：簡寫版的表結構：表數據：則財務希望匯總記錄如下： uid o

.net rank details rom 出現 number row tails style 1. 統計國家每個省份出現次數最高的5個城市的名稱直觀思維來考慮：把數據組織成: 國家省份出現次數（倒序）城市 row_number() 根

tostring .com 定義排序 ati char 內排序 tex nta 介紹在Java 8 的Lambda（stream）之前，要在Java代碼中實現類似SQL中的group by分組聚合功能，還是比較困難的。這之前Java對函數式編程支持不是很好，Scala則

做大資料分析時，經常遇到求分組TopN的問題，如：求每一學科成績前5的學生；求今日頭條各個領域指數Top 30%的頭條號等等。Spark SQL提供了四個排名相關的統計分析函式： dense_rank() 返回分割槽內每一行的排名，排名是連續的。 rank() 返回分割槽

該資料集都為：“http://bigdata.edu360.cn/laozhou” 這個樣子，需求是找到每個學科下最受歡迎的老師方法一： /** * 資料放到scala 集合裡面進行操作 */ object GroupFavTeacher_1 { def main(args

該資料集都為：“http://bigdata.edu360.cn/laozhou” 這個樣子，要求的就是最受歡迎的老師分組TOPN演算法： object FavTeacher { def main(args: Array[String]): Unit = { val con

轉載：https://blog.csdn.net/mashroomxl/article/details/23864685HQL作為類SQL的查詢分析語言，到目前為止，應該也還未能達到其它流行的SQL（如Transact-SQL, MySQL）實現那樣完善。而在公司的生產環境中

需求交易系統，財務要求維護每個使用者首個交易完成的訂單資料（首單表，可取每個使用者交易完成時間最老的訂單資料）。舉例：簡寫版的表結構：表資料：則財務希望彙總記錄如下：uidorder_idservice_completion_time2442017-02-03 12:23:

要求根據員工的職級分類，然後每類職級隨機抽取2條資料，建表： create table temp.a (id string, name string, age string,

family tail gpo union all sql pre strong root 行記錄有時會碰到一些需求，查詢分組後的最大值，最小值所在的整行記錄或者分組後的top n行的記錄，但是mysql只支持聚合函數，而不支持分函數。準備工作測試表結構如

lac args read setprop ber rgs cas arr repl 制作測試數據源： c1 85 c2 77 c3 88 c1 22 c1 66 c3 95 c3 54 c2 91 c2 66 c1 54 c1 65 c2 41

分組求排名相信好多使用Mysql的使用者一定對分組求排名的需求感到發怵. 但是在hive或者oracle來說就能簡單實現. 採用視窗函式:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函式就能輕鬆完成. 視窗函式

本文以訂單案例為例，演示如何進行分組，以及求取每組的前兩條資料。一：案例需求有如下訂單資料訂單id 商品id 成交金額 Order_0000001 Pdt_01 222.

準備資料： aa 11 bb 11 cc 34 aa 22 bb 67 cc 29 aa 36 bb 33 cc 30 aa 42 bb 44 cc 49 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * @author

程式碼 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apac

　　一、問題背景　　1.先吐槽一下中國聯通自己的大資料開放能力平臺提供的計算叢集，Hive用的1.1，Spark用的1.5，Kafka0.8，我的天吶，原始的讓人抓狂，好多已經寫好的模型都要重寫...... 　　2.資料格式　　第一列是device_number，第

描述：在HDFS上有訂單資料order.txt檔案，檔案欄位的分割符號","，樣本資料如下：其中欄位依次表示訂單id，商品id，交易額問題：使用sparkcore，求每個訂單中成交額最大的商品id 程式碼如下： package com.company.sparkc

hive -e "use db; select t.advertId,t.exposureNum from (select advertId,exposureNum,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY advertId ORDER BY addTime desc

如下圖，計劃實現：按照 parent_code 分組，取組中code最大值所在的整條記錄，如紅色部分。（類似hive中： row_number() over(partition by)） select c.* from ( select a.*, (@i := ca