Hive中获取每组数据中id最大的数据

题目:重复数据只保留一条id最大的

数据准备:

CREATE TABLE t19 (
    id    int,
    name string
) ;
INSERT INTO t19 VALUES ('1', 'A')
,('2', 'A')
,('3', 'A')
,('4', 'B')
,('5', 'B')
,('6', 'C')
,('7', 'B')
,('8', 'B')
,('9', 'B')
,('10', 'E')
,('11', 'E')
,('12', 'E');

1.使用窗口函数

窗口函数可以用来在同一组中为每行分配一个行号,然后对筛选出行号为 1 的行(即 id 最大的行)。

假设你的表名为 t19,并且你要按 name 分组,那么你可以这样写查询:

        使用row_number()开窗函数为同一name组的每行分配行号,按照id降序排列,得到的排序顺序是从1开始递增的,这是‘row_number()’自带的固有属性。

        此时因为id是降序排列,id大的name排在前列,则r1=1对应的name就是我们所需要的id最大的name,通过子查询嵌套,按照where条件查询r1=1就可以查询出最大的id。

select id,name
from (select *,row_number() over (partition by name order by id desc ) r1
from t19) t1 where r1=1;

<think>首先,用户的问题是:“我想查找Hive中用于数据清洗的函数请问Hive数据清洗函数list”,意思是他们想要一个Hive中用于数据清洗的函数列表。用户引用了几个来源:[^1]、[^2]、[^3]、[^4]、[^5]。我需要参考这些来提供信息。回顾引用:-[^1]:提到Hive函数官方文档,包括UDF、UDAF、UDTF的分类,以及一些函数如NVL。-[^2]:涉及数据清洗和函数使用,如collect_list、regexp_extract、size、split、lead。-[^3]:详细描述Hive函数分类:UDF、UDAF、UDTF,并举例NVL函数。-[^4]:关于MapReduce数据清洗和导入到Hive仓库,创建表的示例。-[^5]:涉及MapReduce和Hive操作,但内容较少。用户的问题是具体针对数据清洗的函数,所以我应该专注于Hive中用于数据清洗的常见函数。数据清洗通常涉及处理缺失值、删除重复、处理异常值、转换数据类型、字符串操作等。在Hive中,这可以通过内置函数来实现。从引用中提相关函数:-从[^2]:提到collect_list(聚合函数),regexp_extract(字符串函数),size(数组大小),split(分割字符串),lead(窗口函数)。-从[^3]:NVL函数用于处理空值。-其他通用函数如字符串处理、日期函数等可能也相关。我还应该回想Hive的常用数据清洗函数:1.**字符串函数**:用于清理文本数据。-`regexp_extract`:提正则匹配的部分。-`split`:分割字符串为数组。-`trim`:去除空格。-`lower`,`upper`:大小写转换。-`replace`:替换字符串。2.**处理空值**:-`nvl`:替换空值。-`coalesce`:返回第一个非空值。3.**日期函数**:用于日期清洗。-`to_date`:转换日期格式。-`year`,`month`,`day`:提日期部分。4.**聚合和窗口函数**:用于数据聚合和行间操作。-`collect_list`:收集值到数组。-`lead`,`lag`:访问前一行或后一行的值。5.**类型转换函数**:-`cast`:转换数据类型。6.**其他**:-`size`:获取数组或map的大小。-`explode`:UDTF,用于将数组或map展开为多行(可能用于数据规范化)。在回答中,我需要结构化:-解释数据清洗在Hive中的重要性。-列出常用函数,并简要描述每个函数的用途。-提供示例代码片段,使用HiveQL。-确保使用正确的LaTeX格式:行内用$...$,独立公式用$$...$$(但在这个上下文中,可能没有复杂公式,主要是代码和描述)。-生成相关问题。-使用中文回答。-在末尾添加引用标识。最终回答结构:1.介绍数据清洗和Hive函数。2.列出并描述常见数据清洗函数。3.提供示例。4.相关问题。5.引用来源。</think>### Hive 数据清洗函数列表 在 Hive 中,数据清洗是数据预处理的关键步骤,涉及处理缺失值、去除重复、转换数据类型、字符串操作等。Hive 提供了丰富的内置函数,包括 UDF(用户定义函数)、UDAF(用户定义聚合函数)和 UDTF(用户定义表生成函数),可用于高效清洗数据。以下我基于您的查询和引用内容,整理了一份常用数据清洗函数列表,并附上简要描述和示例。这些函数主要源自 Hive 官方文档和常见实践[^1][^3]。 #### 常用数据清洗函数分类 Hive 函数分为三类: - **UDF(一行输入,一行输出)**:用于单个值转换。 - **UDAF(多行输入,一行输出)**:用于聚合操作。 - **UTDF(一行输入,多行输出)**:用于数据展开。 以下是针对数据清洗的常见函数列表: 1. **处理空值和缺失值**: - `nvl(expr1, expr2)`:如果 `expr1` 为 NULL,返回 `expr2`;否则返回 `expr1`。常用于填充缺失值。 - 示例:`SELECT nvl(userid, 'unknown') FROM table;` // 将空用户 ID 替换为 'unknown'[^3]。 - `coalesce(expr1, expr2, ...)`:返回第一个非 NULL 表达式。适合多个备选值。 - 示例:`SELECT coalesce(clickid, rank, 0) FROM table;` // 优先使用 clickid,如果为 NULL 则用 rank,最后用 0。 2. **字符串清洗**: - `regexp_extract(string, pattern, index)`:从字符串中提正则匹配的部分。用于提子字符串或清理不规则文本。 - 示例:`SELECT regexp_extract(url, 'http://([^/]+)', 1) FROM table;` // 从 URL 中提域名[^2]。 - `split(string, delimiter)`:将字符串按分隔符分割成数组。常用于分解字段。 - 示例:`SELECT split(keyword, ',') FROM table;` // 将逗号分隔的关键词拆分为数组。 - `trim(string)`:去除字符串两端的空格。处理输入错误。 - 示例:`SELECT trim(userid) FROM table;` // 清理用户 ID 前后的空格。 - `replace(string, search, replacement)`:替换字符串中的子串。用于修正错误拼写。 - 示例:`SELECT replace(detail, 'old_value', 'new_value') FROM table;` // 替换错误值。 3. **数据类型转换和验证**: - `cast(expr AS type)`:转换表达式为指定类型(如 STRING 转 INT)。确保数据类型一致。 - 示例:`SELECT cast(rank AS INT) FROM table;` // 将 rank 字段转为整数。 - `size(array/map)`:返回数组或 map 的大小。用于验证数据完整性。 - 示例:`SELECT size(split(keyword, ',')) FROM table;` // 计算关键词数组的长度[^2]。 4. **日期和时间清洗**: - `to_date(timestamp)`:将时间戳转换为日期格式。标准化日期数据。 - 示例:`SELECT to_date(event_time) FROM table;` // 提日期部分。 - `year(date)`, `month(date)`, `day(date)`:提日期的年、月、日。用于分组或过滤。 - 示例:`SELECT year(event_date), month(event_date) FROM table;` // 分解日期字段。 5. **聚合和窗口函数(用于去重和行间操作)**: - `collect_list(expr)`:将值聚合为数组(UDAF)。用于收集相关数据。 - 示例:`SELECT userid, collect_list(keyword) FROM table GROUP BY userid;` // 按用户聚合关键词列表[^2]。 - `lead(expr, offset, default)`:访问后续行的值(窗口函数)。用于比较相邻行数据。 - 示例:`SELECT userid, lead(clickid, 1, 0) OVER (ORDER BY time) FROM table;` // 获取下一行的 clickid,用于检测异常序列[^2]。 6. **数据展开和规范化**: - `explode(array/map)`:将数组或 map 展开为多行(UDTF)。用于扁平化嵌套数据。 - 示例:`SELECT explode(split(keyword, ',')) AS single_keyword FROM table;` // 将关键词数组展开为单行。 #### 示例:综合数据清洗查询 以下是一个简单示例,演示如何使用这些函数清洗 Hive 表中的数据(假设表结构如引用[^4]中的 `sogou2_test`): ```sql -- 创建临时表(引用自[^4]) CREATE TABLE sogou2_test ( year INT, month INT, day INT, userid STRING, keyword STRING, rank INT, clickid INT, url STRING, detail STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; -- 数据清洗查询:处理空值、提URL域名、拆分关键词并计算大小 SELECT nvl(userid, 'unknown') AS cleaned_userid, -- 处理空用户ID regexp_extract(url, 'https?://([^/]+)', 1) AS domain, -- 提URL域名 split(keyword, ',') AS keyword_array, -- 拆分关键词 size(split(keyword, ',')) AS keyword_count, -- 计算关键词数量 cast(rank AS INT) AS int_rank -- 确保rank为整数 FROM sogou2_test WHERE year IS NOT NULL; -- 过滤无效年份 ``` #### 注意事项 - **性能建议**:在大型数据集上,优先使用内置函数而非 UDF,以提高效率。例如,`regexp_extract` 比自定义正则 UDF 更快[^1]。 - **官方文档**:更多函数详见 [Hive Language Manual UDF](https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF)[^1]。 - **数据清洗流程**:通常结合 Hive SQL 和外部工具(如 MapReduce)进行,如引用[^4][^5]所示,但 Hive 函数足以处理大多数场景。 如果您有特定清洗需求(如处理重复值或异常值),可以提供更多细节,我可以给出针对性建议。
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