开始编写我们的统计逻辑,使用row_number()函数 先说明一下,row_number()开窗函数的作用 其实就是给每个分组的数据,按照其排序顺序,打上一个分组内行号 比如说,有一个分组20151001,里面有三条数据,1122,1121,1124 那么对这个分组的每一行使用row_number()开窗函数以后,三行依次会获得一个组内的行号 行号从1开始递增,比如1122,1 1121,2 1124,3 row_number()开窗函数的语法说明 首先可以在select查询时,使用row_n

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

http://www.tuicool.com/articles/bI3IBv 附问题:有以下一个SQL语句: SELECT * FROM ( SELECT t.*, row_number() OVER (ORDER BY ID) rn FROM mytable t ) WHERE rn BETWEEN :start and :end sql中的order by语句大大降低了处理的速度,如果把order by去掉,相应的执行计划会大大地提高.如果换成下面的sql: SELECT t.*, row_

1.row_number() 就是行号 2.rank:类似于row_number,不同之处在于,它会对order by 的字段进行处理,如果这个字段值相同,那么,行号保持不变 3.dense_rank:与rank类似,不同之处在于行号是否保留一个位置,rank对保留这个位置,即上面图中,row的值由1直接变为3,因为它的1出现了两次,所以为2保留了一个位置,而dense_rank不会保留2这个位置,即实现的行号2其实是排在了第3位 4.ntile函数可以对序号进行分组处理.这就相当于将查询出来的

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 2.hive的分组和组内排序 --- 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.取top

如下图, 计划实现 :按照 parent_code 分组, 取组中code最大值所在的整条记录,如红色部分.(类似hive中: row_number() over(partition by)) select c.* from ( end) as sort_num,(@key_i:=parent_code) as tmp ,@key_i:='') b order by parent_code,code desc) c ; 个人理解, mysql 运行顺序:  from >>  where >

dayofweek在hive2.2.0开始支持 ,低版本的hive没有提供原生的dayofweek函数,有时需要用到的时候不甚方便.其实低版本的sparksql和hive中可用以下方式实现dayofweek功能 select 7- datediff(next_day('2018-03-12',"Sunday"),'2018-03-12'). select date_format('2018-03-12' ,'u'). select date_format(from_unixtime(u

ROW_NUMBER()函数将针对SELECT语句返回的每一行,从1开始编号,赋予其连续的编号.在查询时应用了一个排序标准后,只有通过编号才能够保证其顺序是一致的,当使用ROW_NUMBER函数时,也需要专门一列用于预先排序以便于进行编号. ROW_NUMBER() 说明:返回结果集分区内行的序列号,每个分区的第一行从1开始.语法:ROW_NUMBER () OVER  ([ <partition_by_clause> ] <order_by_clause>) .备注:ORDER

1.不能排序法 * FROM table1 WHERE id NOT IN ( SELECT TOP 开始的位置 id FROM table1 ) 2.SQL 2000 临时表法 DECLARE @Start INT DECLARE @End INT , CREATE TABLE #employees ( RowNumber , ), LastName ), FirstName ), EmailAddress ) ) INSERT INTO #employees (LastName, First

一.ROW_NUMBER()的用法 语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN) row_number()从1开始,为每一条分组记录返回一个数字,这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY colum DESC) 是先把colum列降序,再为降序以后的每条colum记录返回一个序号.示例: Row_Num    colum 1              2200 2              2150 3  

row_number()over(partition by col1 order by 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(组内连续的唯一的). 与rownum的区别在于:使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪劣rownum然后再进行排序,而此函数在包含排序从句后是先排序再计算行号码. row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开始排序). rank()是跳跃排序,有两个第二名

原博文来自于: http://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52207934    感谢! 使用Spark SQL中的内置函数对数据进行分析,Spark SQL API不同的是,DataFrame中的内置函数操作的结果是返回一个Column对象,而DataFrame天生就是"A distributed collection of data organized into named columns.",这就为数据的复杂分析建立了坚实的基

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

公司系统升级的时候需要数据迁移,遇到一个问题:新表的数据结构和旧表异构,旧表是流水号,新表是联合主键(业务号码+业务号码序号) 最后发现用窗口函数 row_number() + partition by 就可以完美的实现,这里记录下,本人胆子比较小以至于例子中的表名和字段名都是瞎写的,嘻嘻,以后再遇到类似问题就直接抄了,哈哈.(partition by和group by都是分 组,但是感觉前者要比后者作用更灵活) SELECT column1, column2, row_number() ove

分析函数的应用场景: (1)用于分组后组内排序 (2)指定计算范围 (3)Top N (4)累加计算 (5)层次计算 分析函数的一般语法: 分析函数的语法结构一般是: 分析函数名(参数)  over  (子partition by 句 order by 字句 rows/range 字句) 1.分析函数名:sum.max.min.count.avg等聚合函数   lead.lag等比较函数   rank 等排名函数 2.over:关键字,表示前面的函数是分析函数,不是普通的聚合函数 3.分析字句:

摘要 本文对Hive中常用的三个排序函数row_number().dense_rank().rank()的特性进行类比和总结,并通过笔者亲自动手写的一个小实验,直观展现这三个函数的特点. 三个排序函数的共同点与区别 函数 共同点 不同点 row_number() 用于特定场景下实现排序需求: 均从1开始排序 无重复排名(相同排名的按序排名) dense_rank() 有相同排名,但不会跳过占用的排名 rank() 有相同排名,但会跳过占用的排名 实验示例 set mapreduce.job.qu

一.SQL Server Row_number函数简介   ROW_NUMBER()是一个Window函数,它为结果集的分区中的每一行分配一个连续的整数. 行号以每个分区中第一行的行号开头. 以下是ROW_NUMBER()函数的语法实例: select *,row_number() over(partition by column1 order by column2) as n from tablename 在上面语法中: PARTITION BY子句将结果集划分为分区. ROW_NUMBER(

[前言:如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析,那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生,比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行,甚至导致节点宕机.那么都有哪些情况会产生笛卡尔积,以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢?(以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景)] Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL: 1. join语句中不指定on条件 select * from test_parti

一. 读取和保存说明 SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式,还提供了专用的方式 读取:通用和专用 保存 保存有四种模式: 默认: error : 输出目录存在就报错 append: 向输出目录追加 overwrite : 覆盖写 ignore: 忽略,不写 二. 数据格式 1. Parquet Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.Parquet是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式. 数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作,不需

row_number的用途非常广泛,排序最好用它,它会为查询出来的每一行记录生成一个序号,依次排序且不会重复,注意使用row_number函数时必须要用over子句选择对某一列进行排序才能生成序号. rank函数用于返回结果集的分区内每行的排名,行的排名是相关行之前的排名数加一.简单来说rank函数就是对查询出来的记录进行排名,与row_number函数不同的是,rank函数考虑到了over子句中排序字段值相同的情况,如果使用rank函数来生成序号,over子句中排序字段值相同的序号是一样的,后

ROW_NUMBER() OVER函数的基本用法语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)简单的说row_number()从1开始,为每一条分组记录返回一个数字, 用法1:ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY birth DESC) 先按birth列降序排序,再为降序以后的每条记录返回一个序号. 用法2:row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2 A