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HIVE分析函數(shù)

來源:懂視網(wǎng) 責編:小采 時間:2020-11-09 14:08:02
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HIVE分析函數(shù)

HIVE分析函數(shù):hive支持的分析函數(shù): 總的概括 : http://www.2cto.com/os/201504/387681.html ******************************************************************************************************** Rank o
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導(dǎo)讀HIVE分析函數(shù):hive支持的分析函數(shù): 總的概括 : http://www.2cto.com/os/201504/387681.html ******************************************************************************************************** Rank o

hive支持的分析函數(shù): 總的概括 : http://www.2cto.com/os/201504/387681.html ******************************************************************************************************** Rank over的用法 :http://www.cnblogs.com/mycoding/archive/2

hive支持的分析函數(shù):

總的概括:
http://www.2cto.com/os/201504/387681.html

********************************************************************************************************

Rank over的用法:http://www.cnblogs.com/mycoding/archive/2010/05/29/1747065.html

原始數(shù)據(jù):

a b c
----------- ----------- ----
1 3 E
2 4 A
3 2 D
3 5 B
4 2 C
2 4 B

需求:以a,b進行分組,在每個組內(nèi)以b進行排名。

select *,rank() over( partition by a,b order by b) from xxxx_tab ;

數(shù)據(jù)為:

a b c rank
----------- ----------- ---- --------------------
1 3 E 1
2 4 A 1
2 4 B 1
3 2 D 1
3 5 B 2
4 2 C 1

分了5個組,第2行跟第3行是一個組,其他的每行是一個組。在第2行與第3行的組內(nèi)以b排名,并列為1

***************************************************************************************************************************************

Row_Number() over的用法:http://www.cnblogs.com/fxgachiever/archive/2010/09/15/1826792.html

原始數(shù)據(jù):

empid deptid 【本文來自鴻網(wǎng)互聯(lián) (http://www.68idc.cn)】salary



1 10 5500.00
2 10 4500.00
3 20 1900.00
4 20 4800.00
5 40 6500.00
6 40 14500.00
7 40 44500.00
8 50 6500.00
9 50 7500.00

需求:根據(jù)部門分組,顯示每個部門的工資等級

SQL腳本:

SELECT *, Row_Number() OVER (partition by deptid ORDER BY salary desc) rank FROM employee

預(yù)期結(jié)果:

empid deptid salary rank
----------- ----------- --------------------------------------- --------------------
1 10 5500.00 1
2 10 4500.00 2
4 20 4800.00 1
3 20 1900.00 2
7 40 44500.00 1
6 40 14500.00 2
5 40 6500.00 3
9 50 7500.00 1
8 50 6500.00 2

********************************************************************************************

窗口函數(shù)的用法:http://blog.csdn.net/cnham/article/details/6101199

select month,sum(tot_sales) month_sales, sum(sum(tot_sales)) over(order by month rows between unbounded preceding and unbounded following) total_sales from orders group by month.

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