hive学习(四):面试题——场景输出(row_number)

hive及数仓 SenLin 5年前 (2020-03-25) 637次浏览 已收录 0个评论

前言:row_number,sql,hive,窗口函数,数仓,大数据

sql为基础,利用题目进行hive的语句练习,逐步体会sql与hive的不同之处
本次题目用到row_number()、collect_set()、concat_ws()

其中collect_set()、concat_ws讲解可参考
https://www.jianshu.com/p/6ec508d1591a

文末讲解row_number

题目:

存在一份数据

userid,changjing,inttime
1,1001,1400
2,1002,1401
1,1002,1402
1,1001,1402
2,1003,1403
2,1004,1404
3,1003,1400
4,1004,1402
4,1003,1403
4,1001,1403
4,1002,1404
5,1001,1402
5,1001,1403
hive学习(四):面试题——场景输出(row_number)
image.png

 

要求输出,用户号对应前两个不同场景

1-1001-1002
2-1002-1003
3-1003
4-1004-1003
5-1001

解题步骤:

一、创建表mianshi1
hive> create table mianshi1(userid string,changjing string,inttime int) 
row format delimited fields terminated by ",";
二、导入数据
hive> load data local inpath"/home/jiafeng/xxx.csv" into table mianshi1;
三、验证数据是否准确
hive> select * from mianshi1;
hive学习(四):面试题——场景输出(row_number)
image.png
四、按inttime时间进行排序
hive> create table tmp_mianshi1 as
    > select *,row_number() over(partition by userid order by inttime) as num 
from mianshi1 order by userid,inttime;
hive学习(四):面试题——场景输出(row_number)
image.png
五、筛选出前两个不同的场景
hive> create table tmp1_mianshi1 as
    > select userid,collect_set(changjing) as changjing2 from
 tmp_mianshi1 where num<=2 group by userid;
hive学习(四):面试题——场景输出(row_number)
image.png
六、获得答案结果

方法一:

hive> select concat(userid,"-",concat_ws("-",changjing2)) as result 
from tmp1_mianshi1;
hive学习(四):面试题——场景输出(row_number)
image.png

方法二:

hive> select 
(case when changjing2[1] is NULL then concat(userid,"-",changjing2[0]) 
else concat(userid,"-",changjing2[0],"-",changjing2[1]) end) as result  
from tmp1_mianshi1;

注:方法二适用场景更多,concat_ws函数只适用string类型,做题过程中表类型设置为int,最终获得了array<int>,无法利用类型转换为array<string>(会报错)。

讲解

row_number()
  • 相同数据依旧会排序,
    例如:小明80分,小红80分,小张75分,排序为:小明 1 小红 2 小张3
  • 通常结合partition by xxx order by xxx (asc/desc)使用
    亦或者distribute by xxx sort by xxx(asc/desc)
    partition by 即分组,order by 为排序
  • 实际案例:
select * from tmp_test;
c1    c2
-----   ------
1    str1
2    str2
3    str3
3    str31
3    str33
4    str41
4    str42
select t.*,row_number() over(distribute by c1 sort by c2 desc) rn
from tmp_test t;
c1  c2  rn
_________
1  str1  1
2  str2  1
3  str33  1
3  str31  2
3   str3  3
4  str42  1
4  str41  2

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