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hive排序的分析函数

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在这节课中，我们将学习更多的窗口函数 ， 包括累积计算、分区排序、切片排序、偏移分析 。数据分析课程笔记-20-蜂巢核心技能之窗函数大家好，这节课 ， 我们学习蜂巢核心技能函数最难的部分 ， HiveQLcollect_list维持秩序，Notes对Hive表有如下定义:这个表是我们业务中的主题推荐评分表的简化版 。
【hive排序的分析函数】
1、Hive中Orderby和Sortby的区别是什么Hive基于HADOOP执行分布式程序 ， 与普通单机程序不同的是，最终数据会生成多个子文件，每个reducer节点会对分区给它的数据进行处理 ， 生成结果文件，这就导致了HADOOP环境下全局数据处理的困难 。如果在HADOOP上执行orderby all 排序，所有数据都会集中在一个reducer节点上，然后执行排序，很可能会超过单个节点的磁盘和内存存储能力，导致任务失败 。

2、数据 分析课程笔记-20-HIVE核心技能之窗口 函数大家好 。这节课 ， 我们将学习蜂巢核心技能函数中最难的部分 。Window 函数我们之前在学习MySQL的时候学过一些，但是只学了三个window排序-2/ 。在这节课中，我们将学习更多的窗口函数，包括累积计算、分区排序、切片排序、偏移分析 。在正式学习之前，我们需要明确一下window 函数和GROUPBY分组的区别 。它们功能相似，但本质不同 。

3、HiveQLcollect_list保持顺序小记对Hive表有如下定义:此表是我们业务中的话题推荐评分表的简化版 。Category_ID代表类别ID，topic_id是话题ID，score是分值 。Rank表示每个类别下的话题得分排名，通过windowing函数:row _ number()over(partition byt)计算得出 。category _ idordbyt 。scoredesc) 。对外提供推荐结果时，我们会把每组前1000个话题id拿出来，拼成逗号分隔的字符串，处理后发送给HBase调用 。

但其实是不对的 。输出结果中总会有一些与category_id对应的异常列表顺序 。比如原来排名正、排名倒数的两批ID ， 位置发生了变化，即rank变成了n3、n2、n1、...，n4 。这个问题的根源自然在于MapReduce 。如果启动了多个映射器/缩减器来处理数据 ， 选择的数据顺序几乎肯定会不同于原始顺序 。

4、Hive学习总结这一周主要学习了一些Hive的基础知识，学习了几个Hive窗口函数 。虽然感觉这些窗口函数没有实际应用意义，但还是去了解了一下 。:您可以在窗口中逐行累积其他平均值、计数、最小值和最大值 。#你首先要有一个统计每个月总金额的表，就是t_access_amount表，如下图#partitionbyuid:按uid分组，orderbymonth:按月排序，rows between BoundedPrecedingandCurrent _ Row:选择上一行和当前行之间的行 ， 不加边界，最后求和 。

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