我正在探索Hive中的窗口功能,并且能够理解所有UDF的功能。虽然,我无法理解我们与其他功能配合使用的分区和顺序。以下是与我计划构建的查询非常相似的结构。
SELECT a, RANK() OVER(partition by b order by c) as d from xyz;
只是试图了解两个关键字都涉及的后台过程。
感谢帮助:)
RANK() 分析函数为数据集中每个分区的每一行分配一个等级。
RANK()
PARTITION BY 子句确定行的分布方式(如果是配置单元,则在缩减程序之间)。
PARTITION BY
ORDER BY 确定行在分区中的排序方式。
ORDER BY
第一阶段由分配 ,数据集中的所有行均分配到分区中。在map-reduce中,每个映射器都根据来对行进行分组,partition by并为每个分区生成文件。Mapper根据进行分区部分的初始排序order by。
partition by
order by
第二阶段 ,所有行都在每个分区内排序。在map- reduce中,每个化简器获取由映射器生成的分区文件(分区的一部分),并根据来对整个分区中的行进行排序(部分结果的排序)order by。
第三 ,等级函数将等级分配给分区中的每一行。正在为每个分区初始化Rank函数。
对于分区中的第一行,排名从1开始。对于每个下一行Rank=previous row rank+1。给定相同等级的具有相等值(按顺序指定)的行,如果两行共享相同的等级,则下一个行等级不是连续的。
Rank=previous row rank+1
可以在不同的reducer上并行处理不同的分区。小型分区可以在相同的reducer上进行处理。秩函数在跨越分区边界时会重新初始化,并以每个分区的rank = 1开头。
示例(行已在分区内进行了分区和排序):
SELECT a, RANK() OVER(partition by b order by c) as d from xyz; a, b, c, d(rank) ---------------- 1 1 1 1 --starts with 1 2 1 1 1 --the same c value, the same rank=1 3 1 2 3 --rank 2 is skipped because second row shares the same rank as first 4 2 3 1 --New partition starts with 1 5 2 4 2 6 2 5 3
如果需要连续的等级,请使用dense_rank功能。dense_rank将为上述数据集中的第三行产生rank = 2。
dense_rank
row_number 函数将为分区中从1开始的每一行分配位置编号。具有相等值的行将收到不同的连续编号。
row_number
SELECT a, ROW_NUMBER() OVER(partition by b order by c) as d from xyz; a, b, c, d(row_number) ---------------- 1 1 1 1 --starts with 1 2 1 1 2 --the same c value, row number=2 3 1 2 3 --row position=3 4 2 3 1 --New partition starts with 1 5 2 4 2 6 2 5 3
重要说明: 对于具有相同值row_number或其他此类分析函数的行,可能具有不确定的行为,并且每次运行都会产生不同的数字。在上述数据集的第一行可以接收数字2和第二行可接收数字1,反之亦然,因为它们的顺序不被确定,除非你会增加一个列 一个 的order by条款。在这种情况下,每次运行时所有行将始终具有相同的row_number,它们的顺序值是不同的。