Hive 查询中的分组排名

比如我们有这样一个表,表名是table1,这个表里面存储了某班同学中考所有的科目成绩, 假设如下: 这时候,老师要求查出每个科目同学的成绩排名,排名函数之前我们用的最多的就是row_number() over()了.但在默认情况下,这个排名函数是不分科目的,也就是不分组的,它会把所有的成绩按照高或低进行排名 select * ,ROW_NUMBER()OVER(ORDER BY [分数] desc) as id from [table1] ORDER BY [课程] 执行得到的查询结果如下: 这

hadoop环境描述: master节点:node1 slave节点:node2,node3,node4 远端服务器(python连接hive):node29 需求:通过hive查询到cdn日志中指定时间段内url访问次数最多的前10个url ps:用pig查询可以查询文章: http://shineforever.blog.51cto.com/1429204/1571124 说明:python操作远程操作需要使用Thrift接口: hive源码包下面自带Thrift插件: [[email pr

今天在使用Hive查询某分析数据最大值的时候,出现了一定的问题,hive中现象如下: Caused by: java.io.FileNotFoundException://http://slave1:50060/tasklog?attemptid=attempt_201501050454_0006_m_00001_1 然后查看一下jobtracker的日志: 2015-01-05 21:43:23,724 INFO org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress:

一.实验目的 本实验通过模拟一个典型的应用场景和实际数据量,测试并对比HAWQ内部表.外部表与Hive的查询性能. 二.硬件环境 1. 四台VMware虚机组成的Hadoop集群.2. 每台机器配置如下:(1)15K RPM SAS 100GB(2)Intel(R) Xeon(R) E5-2620 v2 @ 2.10GHz,双核双CPU(3)8G内存,8GSwap(4)10000Mb/s虚拟网卡 三.软件环境 1. Linux:CentOS release 6.4,核心2.6.32-358.el

查询的一些例子: 1.queryhive> SELECT name,subordinates[0] FROM employees;John Doe Mary SmithMary Smith Bill KingTodd Jones NULL2.expressionhive> SELECT upper(name),salary, deductions["Federal Taxes"],round(salary * (1 -deductions["Federal Tax

前面已经有了SqlServer数据分级分组显示数据了.今天又来做一个MySQL数据库中的分级分组显示,SqlServer中用到了递归,这里为了简单就直接把根的数据显示为0 ,而不用递归了. 在MySQL数据库中创建数据表: CREATE TABLE `categories` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '分类id' , `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_gene

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对其的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

1.查询中常用到的关键词有: SELECT.FROM.WHERE.GROUP BY.HAVING.ORDER BY 其中,SELECT与FROM是必需的,其他关键词则是可选的. 2.这些关键词的书写顺序: SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 记录筛选条件 GROUP BY 分组字段列表 HAVING 分组筛选条件 ORDER BY 排序字段列表 3.WHERE与HAVING的区别: WHERE是对记录进行筛选:而HAVING是对按GROUP BY进行分组后的组进行筛选. HAVI

需求:数据仓库中所有表的定义结构保存到新的文件中,保存后类似下面数据,重复的数据只保留7月份即可 ****************ods_log_info*****************lid string uid string mb_uid string operation string module string result string ts string remark1 string remark2 string remark3 string ****************ods_