1.hive的分组和组内排序---语法 语法: row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank rank是排序的别名 partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: 这里按字段a分区,对计算项b进行降序排序 2.hive的分组和组内排序 --- 实例 要取top10品牌,各品牌的top10渠道,各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 1.取top

Expression not in GROUP BY key ‘ xxx’ 遇到这么一个需求,输入数据为一个ID对应多个name,要求输出数据为ID是唯一的,name随便取一个就可以. 执行以下hive ql语句:     1 2 3 4 5 6 SELECT   sid,   class_id FROM   table2 GROUP BY sid ; 会报错:     1 FAILED: Error in semantic analysis: Line 1:18 Expression not

MySQL中GROUP BY分组取前N条记录实现 mysql分组,取记录 GROUP BY之后如何取每组的前两位下面我来讲述mysql中GROUP BY分组取前N条记录实现方法. 这是测试表(也不知道怎么想的,当时表名直接敲了个aa,汗~~~~): 结果: 方法一: SELECT a.id,a.SName,a.ClsNo,a.Score FROM aa a LEFT JOIN aa b ON a.ClsNo=b.ClsNo AND a.Score<b.Score group by a.id,a.

如何编写一个可以 下载(或叫:爬取)一个网页 的网络爬虫 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 简介 编写网络爬虫的第一步就是下载网页,这个过程叫做: 爬取 . 二 . 准备工作 要想爬取网站,首先要将网站下载下来.我们使用 Python 内置

前言:Hive ql自己设计总结 1,遇到复杂的查询情况,就分步处理.将一个复杂的逻辑,分成几个简单子步骤处理. 2,但能合在一起的,尽量和在一起的.比如同级别的多个concat函数合并一个select 也就是说,字段之间是并行的同级别处理,则放在一个hive ql:而字段间有前后处理逻辑依赖(判断.补值.计算)则可分步执行,提前将每个字段分别处理好,然后进行相应的分步简单逻辑处理. 一. 场景:日志中region数据处理(国家,省份,城市) select city_id,province_id

Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

本来按理说这个小问题不值得写一个博客的,不过正是这个小问题造成了一个大bug. 本来每月对数据都好好的,但是这一两天突然发现许多数据明显不对,这一块的代码和sql有些不是我写的,不过出现了bug,还是要迎难而上,我就从数据源头查起,发现数据源好像也没有问题. 地毯式搜索,中间的sql,逻辑一个一个对. 突然发现了有个sql有些不对,是个A RIGHT JOIN B +group by这种类型的. 左表查出来4条数据,右表6条数据.按理说 右查询的结果,应该也是6条数据,但是结果却是5条数据. 我

准备数据 SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; hive> SELECT * FROM logs; a 苹果 5 a 橙子 3 a 苹果 2 b 烧鸡 1 hive> SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; a 10 b 1 计算过程 默认设置了hive.map.aggr=true,所以会在mapper端先group by一次,最后再把结果merge起来,为了减少reducer处理的数

爬取目标站点里所有的网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python语言版本:Python 3.5.0 V 使用的编程Python的集成开发环境:PyCharm 2016 04 一 . 首先你要知道如何编写一个可以下载一个网页的网络爬虫 请见博客:如何编写一个可以 下载一个网页 的网络爬虫. 二 . 教你三种方法,来爬取目标站点中所有的网页 方法一: 使用 目标站点的网络地图文件 来爬取里面的所有链接的网页. 方法二: 使用 网页的ID索引号 来爬取一个站点子目录下的所有网页. 方法

取xpath最后一个book元素 book[last()] 取xpath最后第二个book元素 book[last()-1]

select * from bdcdj.lqentry1 a  where 顺序号 in (select max(顺序号) from bdcdj.lqentry1 b WHERE b.archival_code IS NOT NULL  group by archival_code): 通过archival_code分组  ,取顺序号的最大值.

通过阅读本文你可以更好的理解两个知识点: 1.#{}与${}在实际项目中的使用,避免在项目中使用不当造成不可预知的Bug; 2.MySQL中in里面如果是字符串的话,为什么只取第一个对应的数据,eg: in ("5,6,7"); ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 快过年了,项目决定年后上线,在修Bug阶段

使用MAX 函数和 GROUP 的时候会有不可预料的数据被SELECT 出来.下面举个简单的例子:想知道每个SCOREID 的 数学成绩最高的分数. 表信息:/*DDL Information For - test.lkscore*/-------------------------------------- Table    Create Table                                                                 ------- 

一.取模操作 public static void main(String[] args) { for (int i = 1; i <= 20; i++) { int j = i % 11; System.out.println(i + "%11的结果——" + j); } } 1%11的结果——1 2%11的结果——2 3%11的结果——3 4%11的结果——4 5%11的结果——5 6%11的结果——6 7%11的结果——7 8%11的结果——8 9%11的结果——9 10%

这个小案例的话我是存放在我的github 上. 下面给出链接自己可以去看下,也可以直接下载源码.有具体的说明 <Java网页抓取>

目标:如果col1为空则取col2的值,如果col2也为空则取col3的值,如果col3还为则取col4的值,如果四个字段均为空则取默认值 1.数据准备 create multiset table test1 ( col_type ), col1 ), col2 ), col3 ), col4 ) )no primary index; insert into test1 values ('fetch_col1','col1','col2','col3','clo4'); --字段均有值 inse

1.grouping sets grouping sets子句都可以根据UNION连接的多个GROUP BY查询进行逻辑表示 SELECT a,b,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,b GROUPING SETS((a,b),a,b,()) 等价于 SELECT a,b,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,b union SELECT a,null,SUM(c)FROM tab1 GROUP BY a,null union SELECT null,b,SUM

假如现在hive有个分区表A,分区字段为dt 需求是:需要将A表中的数据全部插入到分区表B中 具体步骤如下: 1.create B like A: 2.插入数据 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert overwrite table B PARTITION (dt) select * from A; ps:这里有个问题:如果分区太多或者数据量太多,可能

转自:http://blog.163.com/jeson_lwj/blog/static/135761083201052411115783/ --查询每门课程的前2名成绩 CREATE TABLE StudentGrade( stuId CHAR(4), --学号 subId INT, --课程号 grade INT, --成绩 PRIMARY KEY (stuId,subId) ) GO --表中数据如下 INSERT INTO StudentGrade(stuId,subId,grade)

select a.* from ( select a.*,rand(12345) as random from tripdata a ) a where random between 0 and 0.2; a.country a.city a.visitors a.random 阿联酋 迪拜 268 0.3618031071604718 阿联酋 迪拜 108 0.932993485288541 澳大利亚 墨尔本 230 0.8330913489710237 澳大利亚 墨尔本 188 0.3264

SELECT eco_truename, eco_uid, max(checkup_time) AS time FROM es_checkup_order WHERE checkup_time GROUP BY eco_uid ORDER BY checkup_time DESC