hive如何实现分组取每组的前三条记录

业务需求是显示每个部门最高薪水的三条记录,每个部门人数超三人,结果应输出九条记录。可按部门分组、薪水降序排列,但获取每个部门最高薪水前三记录存在问题。使用Hive的Windows函数可解决,如将函数改为DENSE_RANK(),并给出了相应SQL示例。

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业务需求

有以下两张表

--雇员表
create table emp(
empno INT,COMMENT '雇员编号'
ename STRING,COMMENT '雇员名字'
job STRING,COMMENT '雇员职位'
mgr INT,COMMENT '雇员领导编号'
hiredate STRING,COMMENT '雇员入职时间'
sal DOUBLE,COMMENT '雇员薪水'
comm DOUBLE,COMMENT '雇员奖金'
deptno INT COMMENT '雇员部门编号'
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LINES TERMINATED BY '\n'
--部门表
create table dept(
deptno INT,COMMENT '部门编号'
dname STRING,COMMENT '部门名称'
loc STRING COMMENT '部门所在地'
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LINES TERMINATED BY '\n'

要求显示每个部门最高薪水的三条记录
假设每个部门的人数都会超过三个人 那么这个结果的输出就是九条记录
按照部门分组再根据薪水降序 但是问题在于怎么取得每个部门的最高薪水薪水之前三条呢??

解决办法
hive的Windows函数可以做到 请看以下例子

select
t.empno,t.ename,t.sal,t.deptno,t.rnk
from(
select empno,ename,sal,deptno,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC ) as rnk from emp
) t```

**输出结果如下:**
[外链图片转存失败(img-vTVubHTQ-1562685843032)(https://img-blog.youkuaiyun.com/20180626200505592?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTA1Njg2NA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)]

**结论**
可以看到使用ROW_NUMBER() 函数可以在分组排序后显示各个分组中的组内排名情况 ,如果只需要每组的前三条记录 加上limit 3即可
select
t.empno,t.ename,t.sal,t.deptno,t.rnk
from(
select empno,ename,sal,deptno,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC ) as rnk from emp
) t
where 
t.rnk<=3
**输出结果**
[外链图片转存失败(img-wP98kQ8G-1562685843034)(https://img-blog.youkuaiyun.com/20180626201212325?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTA1Njg2NA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)]

可以看到这个代号为20这个编号的部门有两个人的薪水都是3000 但是排名确不一样 如果需要设置两个3000并列第一的话 改成RANK()函数即可
select
t.empno,t.ename,t.sal,t.deptno,t.rnk
from(
select empno,ename,sal,deptno,RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC ) as rnk from emp
) t
where 
t.rnk<=3

“`
输出结果
这里写图片描述

可以看到同一个部门的有两个薪水为3000为并列第一高薪水 但是再下一个就是第3了 如果希望的结果1 1 2 3的话 将函数改为DENSE_RANK()即可

select
t.empno,t.ename,t.sal,t.deptno,t.rnk
from(
select empno,ename,sal,deptno,DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC ) as rnk from emp
) t
where
t.rnk<=3

输出结果
这里写图片描述

<think>首先,用户的问题是:“我想在Hive中执行分组查询并获每组的第一条记录。请问Hive group by query to get first row of each group。” 我需要基于Hive的功能来回答这个问题。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,支持SQL-like查询。 关键点:用户想要分组查询,并获每个组的第一条记录。在SQL中,这通常涉及使用窗口函数或子查询来实现,因为标准的GROUP BY会聚合数据,而不是返回原始行。 在Hive中,获每组的第一条记录可以通过以下方式: 1. **使用窗口函数**:Hive支持窗口函数,如ROW_NUMBER(),这可以用来为每个组的行分配序号,然后选择序号为1的行。 2. **使用聚合函数**:如果用户想基于某个顺序获第一条记录,比如按时间戳排序,那么可以使用MIN或MAX函数来获最小或最大值,但这可能不会返回整行,除非使用子查询。 用户说“第一条记录”,所以我需要假设有一个顺序。通常,第一条记录是基于某个排序列定义的,比如时间戳或ID。在查询中,我们需要指定排序顺序。 回顾引用:引用[1]是关于全表查询的,引用[2]是关于Hive中的聚合操作的,引用[3]是关于MIN和MAX函数处理NULL值的。这些引用提供了上下文,但不直接解决这个问题。我应该基于Hive的标准功能回答。 步骤: - 用户需要分组,所以使用GROUP BY子句。 - 但GROUP BY本身不返回第一条记录;它用于聚合。所以,我们需要一个方法来选择每个组的第一行。 最佳方法是使用ROW_NUMBER()窗口函数。 示例查询: 假设我们有一个表`sales`,列包括`product_id`, `sale_date`, `amount`,我们想按`product_id`分组,并获每个产品的最早销售记录(第一条记录)。 查询: ```sql SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ASC) as rn FROM sales ) t WHERE rn = 1; ``` 解释: - 内部查询使用ROW_NUMBER()函数,按`product_id`分区(分组),并按`sale_date`升序排序(所以最早的日期是第一条)。 - 然后,外部查询过滤出`rn = 1`的行,即每个组的第一条记录。 如果用户没有指定顺序,我们需要假设一个顺序或使用默认顺序。但在Hive中,数据没有固有顺序,所以必须指定ORDER BY子句在窗口函数中。 其他方法: - 使用MIN函数:但MIN只能返回一个列的值,而不是整行。例如,如果我们想获每个产品的最早销售日期,我们可以用GROUP BY,但获整行需要自连接。 例如: ```sql SELECT s.* FROM sales s JOIN ( SELECT product_id, MIN(sale_date) as min_date FROM sales GROUP BY product_id ) t ON s.product_id = t.product_id AND s.sale_date = t.min_date; ``` 但如果有多个行具有相同的最小日期,这将返回多行,可能不是用户想要的“第一条记录”。使用ROW_NUMBER()更可靠,因为它可以处理并列情况(通过添加额外排序列)。 在Hive中,ROW_NUMBER()是推荐方法。 现在,关于引用: - 引用[1]:显示了一个简单的SELECT查询,不相关。 - 引用[2]:讨论Hive中的聚合操作,提到group by操作符,但未直接帮助。 - 引用[3]:显示MIN函数如何处理NULL,但用户的问题是关于获整行。 所以,我应该忽略这些引用,除非它们相关,但系统指令说“上述引用仅供参考”,所以我需要基于问题回答。 用户的问题是用中文,所以我应该用中文回答。 系统指令:使用中文回答。 结构: - 解释问题。 - 提供解决方案。 - 给出示例。 - 生成相关问题。 系统指令:生成相关问题。 在回答末尾添加相关问题。 最后,添加引用标识:在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。但在这个案例中,我没有引用外部来源;引用是用户提供的站内引用。我应该只在引用它们时添加。 用户提供了引用[1]、[2]、[3],但我不确定是否需要引用它们。指令说“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”。既然这些引用是给定的,我应该尝试使用它们,但可能不直接相关。 为了安全,我可以提到在Hive中执行查询的一般概念。 但最好专注于回答。 最终回答结构: 1. 介绍:解释在Hive中获每组第一条记录的方法。 2. 方法:使用窗口函数ROW_NUMBER()。 3. 示例:给出具体查询示例。 4. 注意事项:如需要指定顺序。 5. 相关问题:生成相关问题。 生成相关问题:基于用户查询,相关问题可以是关于Hive查询优化、其他方法、或相关功能。 例如: 1. 如何在Hive中处理分组中的并列情况? 2. Hive中窗口函数的其他用法? 3. 如何优化这种查询的性能? 确保回答真实可靠:基于Hive文档或常见实践。</think>在Hive中执行分组查询并获每组的第一条记录,是一个常见的需求,通常用于数据分析场景,如获每个类别的最新或最早条目。由于Hive基于Hadoop,支持SQL-like语法,但数据本身没有固有顺序,因此必须显式指定排序规则(如按时间戳或ID排序)。以下我将逐步解释解决方案、提供示例,并说明注意事项。 ### 解决方案:使用窗口函数 在Hive中,获每组第一条记录的最可靠方法是使用窗口函数(如`ROW_NUMBER()`),配合`PARTITION BY`(分组)和`ORDER BY`(排序)。这种方法高效且灵活,能确保返回每个组的精确第一行。以下是详细步骤和示例: #### 步骤说明 1. **分组排序**:在子查询中,使用`ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)`为每个组的行分配序号。`PARTITION BY`定义分组列,`ORDER BY`指定组内排序顺序(例如,按时间升序获最早记录)。 2. **过滤第一行**:在外部查询中,过滤出行序号为1的记录(即每个组的第一条)。 3. **处理并列情况**:如果排序列有重复值(如多条记录有相同时间戳),`ROW_NUMBER()`会随机分配序号(除非添加额外排序列),这可能返回多行。如果需唯一行,可添加第二排序列(如唯一ID)。 #### 示例查询 假设有一个表`sales`,包含列`product_id`(产品ID)、`sale_date`(销售日期)、`amount`(销售额)。目标是按`product_id`分组,并获每个产品的最早销售记录(第一条记录)。 ```sql -- 使用ROW_NUMBER()获每组第一条记录 SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ASC) AS rn FROM sales ) t WHERE rn = 1; ``` - **解释**: - 内部查询:`PARTITION BY product_id`按产品分组,`ORDER BY sale_date ASC`按日期升序排序(`ASC`表示第一条为最早记录;若需最新记录,用`DESC`)。 - 外部查询:`WHERE rn = 1`筛选每个组的第一行。 - 结果:返回每个`product_id`对应的最早销售记录整行。 #### 注意事项 - **必须指定排序顺序**:Hive数据无序,如果不加`ORDER BY`,结果可能不稳定(依赖数据存储顺序)[^2]。 - **性能考虑**:窗口函数在大型数据集上可能较慢。如果表很大,添加过滤条件(如日期范围)可优化性能。Hive的聚合操作(如`GROUP BY`)在MapReduce中分阶段执行,但窗口函数更适合此场景[^2]。 - **备选方法**:如果无法使用窗口函数,可尝试自连接(例如,结合`MIN`函数和等值连接),但这可能返回多行(当排序列有重复值时),且效率较低: ```sql -- 备选方法(不推荐,易返回多行) SELECT s.* FROM sales s JOIN ( SELECT product_id, MIN(sale_date) AS min_date FROM sales GROUP BY product_id ) t ON s.product_id = t.product_id AND s.sale_date = t.min_date; ``` - **处理NULL值**:如果排序列包含NULL,`ORDER BY`默认将NULL视为最小值(升序时排在最)。若需忽略NULL,可添加条件(如`WHERE sale_date IS NOT NULL`)[^3]。 ### 相关问题 基于您的查询,以下是几个相关问题,可帮助深入理解Hive分组查询: 1. 如何在Hive中处理分组查询中的并列情况(多行共享相同排序值)? 2. Hive窗口函数(如ROW_NUMBER(), RANK())有哪些高级用法和性能优化技巧? 3. 在分布式环境中(如Hadoop),如何优化Hive分组查询以减少执行时间?
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