Hive 的三种joinMerge joinreduce阶段完成join。整个过程包括Map、Shuffle和Reduce三个阶段。Map阶段读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key; Map输出的value为join之后所关心的(select或者where中需要用到的)列；同时在value中还会包含表的Tag信息，
一row_number() over() 使用row_number函数，对表中的数据按照省份分组，按照人数倒序排序并进行标记：select
province_name
,city_name
,pc_cnt
,row_number() over(partition by province_name order by pc_cnt desc) as rn
from
wedw_tmp.t_r
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2023-10-22 17:28:54
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Hive对于表的操作大部分都是转换为MR作业的形式，为了提高OLAP[online analysis process 在线分析处理]的效率，Hive自身给出了很多的优化策略1. explain[解释执行计划]通过explain命令，可以查看Hive语句的操作情况，是否为慢查询，是否走索引，一目了然explain select sum(...) from table_name;2. 动态分区调整hi
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2023-07-12 20:54:34
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ROW_NUMBER()函数ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN1 ORDER BY COLUMN2)上述代码含义是首先根据COLUMN1进行结果集分组，结果集内部按照COLUMN2分组，输出结果是类似于双重分组的结果。select id,dept,salary,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY sala
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2023-06-13 22:19:22
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## 实现Hive row_number() 分组的流程
在Hive中，要实现row_number()函数的分组功能，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含所需数据的Hive表 |
| 2 | 使用窗口函数和row_number()函数来分组数据 |
| 3 | 根据需要对结果进行排序 |
| 4 | 使用Lateral Vie
原创
2023-08-23 09:00:59
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# MySQL ROW_NUMBER函数的性能分析
在日常数据库操作中，我们常常需要为查询结果的每一行分配一个唯一的序号。这种需求可以通过MySQL中的 `ROW_NUMBER()` 函数来实现。尽管这个函数可以提高我们在数据处理时的效率，但在性能方面，理解其运作机制依然至关重要。本文将详细探讨 `ROW_NUMBER()` 的性能表现，以及如何在实际应用中优化它。
## 什么是ROW_NUM
添加序号row_number函数简介： 这 row_number()是一个排名函数，它返回一行的序号，从第一行的1开始。版本低于8.0的MySQL不支持row_number()就像Microsoft SQL Server，Oracle或PostgreSQL一样。幸运的是，MySQL提供了可用于模拟row_number()函数的会话变量 。MySQL row_number - 为每一行添加一个行号：
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2023-10-18 13:50:32
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1、row_number() over()排序功能： （1） row_number() over()分组排序功能： 在使用 row_number() over()函数时候，over()里头的分组以及排序的执行晚于 where group by order by 的执行。
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2018-07-05 15:38:00
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假设一个场景：存在表user_score,该表的数据如下 idratescore1'0-4'102'0-4'403'0-4'304'0-4'205'5-10'106'5-10'407'5-10'308'5-10'209'11-20'1010'11-20'4011'11-20'3012'11-20'20 现在要求用一条查询语句取出每种rate下score最大的两条记录，也就算取出id为：2
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2023-05-23 10:26:47
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# 优化MySQL中的row_number函数
在MySQL数据库中，row_number函数通常用于对结果集进行排序并添加行号。但是，当数据量较大时，使用row_number函数可能会导致查询变得非常缓慢。在本文中，我们将探讨如何优化MySQL中row_number函数的性能，以提高查询速度。
## 问题描述
在处理大量数据时，使用row_number函数来为结果集添加行号可能导致性能问题
# Hive Row_Number 函数的效率分析
在大数据处理领域，Hive作为一个数据仓库工具，被广泛应用于数据分析。Hive内置了许多方便的函数，其中`ROW_NUMBER()`函数常用于为查询结果集中的每一行分配一个唯一的序号。本文将深入探讨Hive中的`ROW_NUMBER()`函数，以及其在不同场景下的效率表现。
## 什么是ROW_NUMBER()？
`ROW_NUMBER()
因为两种Oracle数据库中对于结果行号的处理异同造成的。 在MSSQLServer中，可以使用top和ROW_NUMBER()方法的结合来实现，一般写法比较简单，而Oracle则有很大的不同。 只能通过ROWNUM来实现，我们这里主要说明一下，如何使用ROWNUM来实现一些常用的Oracle分页和排序查询，有关ROWNUM的概念，随便搜一下，有很多详细的解释都很清晰，就不赘述了。 1.查...
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2019-08-13 22:31:00
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官网文档说明ROW_NUMBERSyntaxDescription of the illustration row_number.gifSee Also:"Analytic Functions"for information on syntax, semantics, and restriction...
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2014-01-11 21:41:00
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Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方 Streaming 文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中
表现：reduce卡到99%不动或者某几个reduce长时间的执行1.mapper端优化distribute by增加reducer个数和后续任务的mapper任务由于字段数据的不均匀，按照某一字段分区reduce执行时会产生数据倾斜，此时在distribute by 后加一个随机数，按照随机数分区，每个分区的数量大致一致。同时可以修改reducer的个数和最终的hdfs文件个数，作为后续任务的m
SET @var=0;
SELECT (@var:=@var+1) AS 'index' FROM [table]
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2023-06-05 15:32:50
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开发调优
调优概述Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的Spark作业中。
原则一：避
需求： 解答：由于mysql 中没有类似oracle中的 row_number功能，要实现row_number 可以使用如下功能： Select pkid,(@row_number:=@row_number+1) as RowNo From dm_finallresults_1812_A_20190805 ,(Select (@row_number :=0) ) b
原创
2023-05-18 15:59:41
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# Hive max函数与row_number性能比较
在进行数据分析时，Hive是一个强大的工具，用于处理和查询大规模数据集。在数据聚合时，`max`函数和`row_number`在性能上可能存在差异。本文将教你如何在Hive中比较这两者的性能。
## 整体流程
为了比较`max`函数与`row_number`的性能，我们可以按照以下步骤进行。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 如何优化 Hive 窗口函数 row_number 的性能问题
在使用 Hive 进行数据处理时，窗口函数是一个非常有用的功能，可以对数据进行分组、排序等操作。然而，在使用 row_number 这类窗口函数时，可能会遇到性能较慢的问题。本文将介绍如何优化 Hive 窗口函数 row_number 的性能问题。
## row_number 的使用
在 Hive 中，row_number
