我想说的SELECT TOP N是取最大前N条或者最小前N条. Hive提供了limit关键字,再配合order by可以很容易地实现SELECT TOP N. 但是在Hive中order by只能使用1个reduce,如果表的数据量很大,那么order by就会力不从心. 例如我们执行SQL:select a from ljntest01 order by a limit 10; 控制台会打印出:Number of reduce tasks determined at compile time

hive 分组排序,topN 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rankpartition 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:rank:表示别名表示根据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(组内连续的唯一的) -- 分组排序-- 求某用户日期最大的3天select a.* from( selec

需求 K长的序列,求TopN K长的序列,求BtmN 排序问题 解决 heap.nlargest().heap.nsmallest( ) sorted( )+切片 max( ).min( ) 总结和比较 1)在Top N问题中,如果 N=1,则直接用max(iterable)/min(iterable) 即可(效率最高). 2)如果N很大,接近集合元素,则为了提高效率,采用 sort+切片 的效率会更高,如: 求最大的N个元素:sorted(iterable, key=key, reverse=

四. 模块开发----统计分析 select * from ods_weblog_detail limit 2;+--------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------------+---------------------------+----------------------------+-----------

ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 先了解这三个之间的区别: Rank():1,2,2,4,5(一般用这个较多,不会影响总排名) Dense_rank():1,2,2,3,4,5(会影响最终排名) Row_number():1,2,3,4,5,6(按照行数显示) 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order b

前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作. 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列(PriorityQueue). Mapper阶段 从map输出到环形缓冲区的数据会被排序(这是MR框架中改良的快速排序),这个排序涉及partition和key,当缓冲区容量占用80%,会spill数据到磁盘,生成IFile文

DescriptionCraig is fond of planes. Making photographs of planes forms a major part of his daily life. Since he tries to stimulate his social life, and since it’s quite a drive from his home to the airport, Craig tries to be very efficient by investi

分组求排名 相信好多使用Mysql的用户一定对分组求排名的需求感到发怵. 但是在hive或者oracle来说就能简单实现. 采用窗口函数:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函数就能轻松完成. 窗口函数 我们可以理解为我们先把需要分析的字段select出来,然后通过窗口函数进行分析. 所以窗口函数产生的结果一定是一对一的,即便在窗口中使用分组操作产生相同的值也每行数据都有. 示例 select user_id,user

案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To

一:特殊用法 我们上来不讲普通用法,普通用法放到最后.我们来谈一谈特殊用法,了解这一用法,让你的mapreduce编程能力提高一个档次,毫不夸张!!!扯淡了,让我们进入正题: 我们知道reduce和map都有一个局限性就是map是读一行执行一次,reduce是每一组执行一次 但是当我们想全部得到数据之后,按照需求删选然后再输出怎么办? 这时候只使用map和reduce显然是达不到目的的? 那该怎么呢?这时候我们想到了 setUp和cleanUp的特性,只执行一次. 这样我们对于最终数据的过滤,然

hive的窗口函数 概述 hive中一般求取TopN时就需要用到窗口函数 专业窗口函数一般有三个 rank() over dense rank() over row_number() over 实例 创建一个f_test表拿到以下数据 +------------+--------------+-------------+--+ | f_test.id | f_test.name | f_test.sal | +------------+--------------+-------------+-

1.使用JDBC连接Hive 1 import java.sql.Connection; 2 import java.sql.DriverManager; 3 import java.sql.PreparedStatement; 4 import java.sql.ResultSet; 5 6 public class HiveDemo { 7 public static void main(String[] args) throws Exception { 8 Class.forName("o

在这里解释一下select语法中的order by.sort by.distribute by.cluster by.order by语法. 一.order by语法 在hiveQL中Order by语法类似于sql语言中的order by语法. colOrder: ( ASC | DESC ) colNullOrder: (NULLS FIRST | NULLS LAST)           -- (Note: Available in Hive 2.1.0 and later) order

差集定义:一般地,设A,B是两个集合,由所有属于A且不属于B的元素组成的集合,叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差). 类似地,对于集合A,B,我们把集合{x/x∈A,且x￠B}叫做A与B的差集,记作A-B记作A-B(或A\B): 即A-B＝{x|x∈A,且x ￠B}(或A\B＝{x|x∈A,且x ￠B} B-A＝{x/x∈B且x￠A} 叫做B与A的差集. 比如说有这么两个表: hive> select * from A; OK 1 2 1 3 2 1 2 3 3 1 Time taken:

第五天课程大纲:1.社交粉丝的数据分析:求共同好友2.倒排索引的建立3.自定义inputFormat合并小文件 4.自定义outputformat5.分组求topN6.MapReduce的其他补充 了解7.mapreduce的参数优化 理解8.yarn的资源调度管理 例子1:社交粉丝数据分析 逻辑分析 以下是qq的好友列表数据,冒号前是一个用户,冒号后是该用户的所有好友(数据中的好友关系是单向的,即A的好友列表中有B,但B可能把A删除了) A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,

0.简介 TopN算法是一个经典的算法,由于每个map都只是实现了本地的TopN算法,而假设map有M个,在归约的阶段只有M x N个,这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈. 这个TopN算法在map阶段将使用TreeMap来实现排序,以到达可伸缩的目的. 当然算法有两种,一种是唯一键,就是说key的类型是唯一的(是指在比较的实际阶段),比如本篇就是唯一键的TopN实现: 另一种就是非唯一键,比如key值可能会有A.B.C三种,然后分别对他们求TopN,当然,我们假设数据是混在一起的,非唯一键

简介 TopN算法是一个经典的算法,由于每个map都只是实现了本地的TopN算法,而假设map有M个,在归约的阶段只有M x N个,这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈. 这个TopN算法在map阶段将使用TreeMap来实现排序,以到达可伸缩的目的. 当然算法有两种,一种是唯一键,就是说key的类型是唯一的(是指在比较的实际阶段),比如本篇就是唯一键的TopN实现: 另一种就是非唯一键,比如key值可能会有A.B.C三种,然后分别对他们求TopN,当然,我们假设数据是混在一起的,非唯一键方面

利用hadoop的map和reduce排序特性实现对数据排序取TopN条数据. 代码参考:https://github.com/asker124143222/wordcount 1.样本数据,假设是订单数据,求解按订单id排序且每个订单里价格最高前三,从高到低排序. 订单ID 商品ID 单价 0000001 Pdt_01 222.8 0000002 Pdt_05 722.4 0000001 Pdt_02 33.8 0000003 Pdt_06 232.8 0000003 Pdt_02 33.8