Hive的分析函式

記錄下hive的常用函式

hive的常用函式和平常我們使用的關係型資料庫基本都差不多，這裡只是記錄一下，方便後面回顧。

準備測試資料..

[hadoop@hadoop apache-hive-0.13.1-bin]$ cat emp.txt 
7369 smith clerk 7902
1980-12-17
800.00
207499 allen salesman 7698
1981-2-20
1600.00
300.00
307521 ward salesman 7698
1981-2-22
1250.00
500.00
307566 jones manager 7839
1981-4-2
2975.00
207654 martin salesman 7698
1981-9-28
1250.00
1400.00
307698 blake manager 7839
1981-5-1
2850.00
307782 clark manager 7839
1981-6-9
2450.00
107788 scott analyst 7566
1987-4-19
3000.00
207839 king president 1981-11-17
5000.00
107844 turner salesman 7698
1981-9-8
1500.00
0.00
307876 adams clerk 7788
1987-5-23
1100.00
207900 james clerk 7698
1981-12-3
950.00
307902 ford analyst 7566
1981-12-3
3000.00
207934 miller clerk 7782
1982-1-23
1300.00
10建立表
create table emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)row format delimited fields terminated by
'\t';
load data local inpath '/opt/moduels/apache-hive-0.13.1-bin/emp.txt'
into table emp;
按照deptno進行降序
hive (default)> select * from emp order
by deptno desc;
按照所有部門進行分組，按照薪資進行降序排列，每個部門薪資最高的那個人顯示在最後一列
(partition by deptno order
by sal desc)這部分進行了分組，然後針對每個分組進行排序
如果不使用這種分析函式之類的去分析的話，排序和分組都是全域性的
select empno,ename,deptno,sal,max(sal) over (partition by deptno order
by sal desc) as max_as from emp;
參考sql
select empno,ename,deptno,sal,row_number() over (partition by deptno order
by sal desc) as rn from emp;
參考sql
select empno,ename,deptno,sal from (select empno,ename,deptno,sal,row_number() over (partition by deptno order
by sal desc) as rn from emp) tmp where rn <3;

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