existed hive ods_Hive 窗口函数row_number、rank、dense_rank (36)
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row_number
前面我们介绍窗口函数的时候说到了窗口函数的使用场景，我们也给它起了一个名字进行区分，通用窗口函数和特殊窗口函数，今天我们就来看一下排序相关的窗口函数，因为是窗口函数，并且我们说它是用来排序的，我们大概也能猜到它就是用来对窗口内的数据进行排序的
其实关于排序我们前面也介绍过order by,sort by 等排序的方式Hive语法之常见排序方式,为什么还有窗口函数进行排序的，因为前面的order by,sort by 等虽然可以排序但是不能给我们返回排序的值(名次)，如果你用过mysql 的话，这个时候你就知道写存储过程或者使用自定义变量来完成这个功能，row number 也是一样的道理，可以按照我们自定义的排序规则，返回对应的排序先后顺序的值
所以我们认为row_number是窗口排序函数，但是hive 也没有提供非窗口的排序函数，但是我们前面说过了如果没有窗口的定义中没有partition by 那就是将整个数据输入当成一个窗口，那么这种情况下我们也可以使用窗口排序函数完成全局排序。
测试数据
下面有一份测试数据id,dept,salary,然后我们就使用这份测试数据学习我们的窗口排序函数
1,销售,10000
2,销售,14000
3,销售,10000
4,后端,20000
5,后端,25000
6,后端,32000
7,AI,40000
8,AI,35000
9,AI,60000
10,数仓,20000
11,数仓,30000
12,数仓,32000
13,数仓,42000
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create table ods_num_window(
id string,
dept string,
salary int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
LOAD DATA LOCAL INPATH '/Users/liuwenqiang/workspace/hive/number.txt' OVERWRITE INTO TABLE ods_num_window;
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从例子中学习 row_number
每个部门的员工按照工资降序排序
select
*,row_number() over(partition by dept order by salary desc) as rn
from
ods_num_window
;
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我们看到每个部门都有自己的第一名，明显的可以看到排序是发生在每个部门内部的
全部的员工按照工资降序排序
select
*,row_number() over(order by salary desc) as rn
from
ods_num_window
;
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当我们没有定义partition by 子句的时候，我们的所有数据都放在一个窗口里面，这个时候我们的排序就是全局排序，其实如果你仔细看过我们的Hive语法之窗口函数初识这一节的话，你就知道partition by 其实是定义了子窗口，如果没有子窗口的话，那就就是一个窗口，如果所有的数据都放在一个窗口的话那就是全局排序
取每个部门的工资前两名
这个是row_number() 函数非常常见的使用场景top-N,其实如果你仔细看过我们的Hive语法之窗口函数初识这一节的话，你就知道partition by 其实是定义了子窗口，那其实这里的top-N,本质上是子窗口的的top-N
select
*
from(
select
*,row_number() over(partition by dept order by salary desc) as rn
from
ods_num_window
) tmp
where
rn <=2
;
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其实这个的实现方式就是我们对数据在子窗口内进行排序，然后选择出我们我们需要的数据，也就是这里的rn <=2
rank 和 dense_rank
其实这两个窗口函数和row_number 是一样的，都是窗口排序函数，既然这样那为什么还有这两个函数呢，存在即合理，我们看一下row_number 函数，这次我们采用升序排序
select
*,row_number() over(partition by dept order by salary) as rn
from
ods_num_window
;
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我们看到在销售部门有两个人的工资其实是一样的10000，但是排名不一样
接下来我们看一下rank，我们发现销售部门那两个工资相等的实并列第一了，然后下一个人直接第三了
接下来我们再看一下 dense_rank，工资相等的两个人依然是排名相等的，但是下一个人还是第二
使用场景
Top-N
Top-n 前面我们已经介绍过了，这里就不再介绍了
计算连续
什么是计算连续呢，这个名字有点不太合理，这里举个例子方便大家理解，加入我有个用户访问日志表，那我想筛选出哪些超过连续7天都访问的用户，或者我想计算连续访问天数最大的10位用户
下面是一份测试数据用户ID,访问日期
1,2020-12-01
1,2020-12-02
1,2020-12-03
1,2020-12-04
1,2020-12-05
1,2020-12-06
1,2020-12-07
1,2020-12-08
1,2020-12-09
1,2020-12-10
2,2020-12-01
2,2020-12-02
2,2020-12-03
2,2020-12-04
2,2020-12-06
2,2020-12-07
2,2020-12-08
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下面是我们的建表语句
CREATE TABLE ods.ods_user_log (
id string,
ctime string
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
load data local inpath '/Users/liuwenqiang/workspace/hive/user_log.txt' overwrite into table ods.ods_user_log;
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现在我们分析一下这个问题，怎么计算连续呢，计算肯定是针对同一个用户的,然后我们可以按照用户的访问时间进行排序，然后我们用日期的数字减去对应的排序就会得到一个值，如果访问时间是连续的话，我们就可以得到同一个值
select
id,ctime,
row_number(partition by id order by ctime ) as rn
from
ods_user_log
;
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这里为了演示效果比较明显，所以设计的数据有点特殊，大家可以看到对于id 是1的用户，我们发现从12月1号到12月10号，我们的排名也依次是从1到10的，这个时候我们只要将日期变成对于的数字，然后减去对应的排名它是等于20201200的，这个时候我们只需要统计20201200的个数，这个个数就是连续登陆的天数,这里我们就不把日期转换成转换成数字然后做减法了，我们直接使用日期去减。
select
id,ctime,
date_sub(cast(ctime as date),row_number() over(partition by id order by ctime)),
row_number() over(partition by id order by ctime ) as rn
from
ods_user_log
;
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这下我再去统计每个用户的相同日期有多少个即可，在我这里因为是7天，所以我只需要计算出相同日期的个数大于等于7即可
select
id,kt,count(1) as loginCnt
from (
select
id,ctime,
date_sub(cast(ctime as date),row_number() over(partition by id order by ctime)) as kt,
row_number() over(partition by id order by ctime ) as rn
from
ods_user_log
) tmp
group by
id,kt
having
count(1)>=7
;
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我们尝试着理解一下这个数据，它的意思就是用户1 从(2020-11-30+1) 日开始，连续10天访问了网站
这里有个问题需要注意一下，那就是上面我造的数据就是每天一条的，如果每天如果有多条，那我们上面的代码就不对了，所以这个时候我们不是需要使用dense_rank,大家注意理解一下，我们需要的是去重，大家注意理解一下
分组抽样
其实抽样这个东西大家都接触过，随机抽样也接触过，今天我们学习一下分组随机抽样，其实实现很简单，我们使用row_number 在子窗口内随机排序，然后抽出所需的样本数据即可，我们还是用上面的数据，每个用户随机抽取三天登陆
select
*
from (
select
id,ctime,
row_number() over(partition by id order by rand() ) as rn
from
ods_user_log
) tmp
where rn<=3
;
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总结
rank() 排序相同时会重复，总数不会变(会有间隙跳跃，数据不连续)
dense_rank() 排序相同时会重复，总数会减少(不会有间隙，数据连续的)
row_number() 会根据顺序计算，不会重复不会减少
Row_number 函数常用的三种场景Top-N，计算连续，分组抽样