Hive中的分组取TopN：row_number、rank和dense

Hive中的分组取TopN：row_number、rank和dense_rank的应用.pdf

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本PDF文档深入解析了在Apache Hive中实现分组内取Top N记录的方法，详细探讨了ROW_NUMBER()、RANK()及DENSE_RANK()函数的使用技巧与应用场景。在Hive中进行分组取topN操作以及使用row_number、rank和dense_rank函数的介绍如下： 1. 分组取Top N：通过GROUP BY语句对数据进行分组，然后利用窗口函数计算每组的数据排名，并选择每个分组中的前几名。 2. ROW_NUMBER() 函数：用于生成每一行在结果集中的唯一顺序号。即使某些行具有相同的值，在使用ROW_NUMBER时也会为它们分配连续的编号。 3. RANK() 函数：与ROW_NUMBER类似，但是它会根据数据重复情况产生不连续的数字序列。如果某组内的多个记录有相同排名，则这些记录将获得一个同样的名次，并且接下来的行会被跳过相应的数量以保持顺序性。 4. DENSE_RANK()函数: 该函数也用于计算每条记录在分组中的位置，但是它不会像RANK那样产生间隔。即使某些行具有相同的值，在使用DENSE_RANK时它们仍然会得到连续编号，并且没有空缺的排名数字出现。这些功能可以帮助用户更灵活地处理大数据集并提取所需的信息或进行数据分析。

SQL Server中的ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()排序功能

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本文介绍了在SQL Server中使用ROW_NUMBER(), RANK(), 和DENSE_RANK()三种函数进行数据排序的方法及应用场景，帮助读者掌握复杂查询技巧。首先创建一个表SC，并为其插入主键： ```sql drop table if exists SC; create table SC( Sno char(10), Cno char(10), Grade smallint not null, constraint pk_sno primary key (sno,cno) ); ``` 然后向其中插入一些示例数据： ```sql Insert Into SC (Sno ,Cno,Grade) Values (2000011111,1000000001,88), (2000011111,100000004,88); ``` 在SQL Server中，排序是数据分析和数据处理过程中非常常见的需求。`row_number()`, `rank()`, 和 `dense_rank()` 是三个重要的窗口函数，用于为查询结果集中的每一行分配唯一的序列号，常用于分组、排名或者实现分区排序。 1. `row_number()` 该函数返回一个基于特定的排序标准的唯一整数。这个序列是从1开始递增的。例如，在创建示例表SC之后，我们可以使用`row_number()`来对某一列进行排序并生成序列： ```sql SELECT Sno, Cno, Grade, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY Grade DESC) AS RowNum FROM SC; ``` 上述查询将按照Grade降序为每一行分配一个RowNum。 2. `rank()` 该函数在有相同的值时会跳过某些数字。如果在排序列中有两个或更多的行具有相同值，它们将被赋予相同的排名，并且接下来的编号将会相应地增加。 ```sql SELECT Sno, Cno, Grade, RANK() OVER (ORDER BY Grade DESC) AS RankNum FROM SC; ``` 3. `dense_rank()` 该函数与`rank()`类似，在遇到相同值时不会跳过编号，但会保持排名的连续性。换句话说，如果有多行具有相同的值，它们将获得相同的排名，并且紧接着的排名将是连续的。 ```sql SELECT Sno, Cno, Grade, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Grade DESC) AS DenseRankNum FROM SC; ``` 总结来说，`row_number()` 每个结果集中的行都有唯一的数字；`rank()` 在遇到相同值时会跳过编号，而 `dense_rank()` 则保持排名连续。这三种函数在实际应用中可以根据需求选择：如需保证排名的连续性，则使用 `dense_rank()` 更为合适；如果希望每个组内部的行有唯一的标识，则可以使用`row_number()`；而在处理竞赛排名等场景时，`rank()` 是较为常见的选择。

Hive 中的分组取 TopN

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本文介绍了在Apache Hive中进行复杂数据处理时，如何实现分组内TopN值提取的方法与技巧，帮助数据分析人员优化查询效率。 Hive 不直接支持分组取 TopN 的操作，需要自定义 UDF 函数并将其打包成 jar 文件添加到 Hive 运行环境中。

SQL 2005 中四个排名函数 (ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK 和 NTILE) 的对比

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本文深入探讨了SQL Server 2005中四种排名函数（ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE）之间的区别及其应用场景，帮助读者选择最合适的排名方法。排名函数是SQL Server 2005新增的功能，在该版本中有四个排名函数：row_number、rank、dense_rank 和 ntile。需要的朋友可以参考这些功能。

Oracle中rank()和over partition()函数的应用技巧

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本文深入探讨了在Oracle数据库环境下使用RANK()与OVER PARTITION BY函数的方法及优化策略，帮助读者掌握复杂查询中的排序与分组技术。本段落主要介绍Oracle数据库中rank和over partition函数的用法，希望能对大家有所帮助。

RANK() OVER() 和 ROW_NUMBER() OVER() 的用法

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本文介绍了SQL中RANK()和ROW_NUMBER()函数的使用方法及其在数据排序中的应用场景，帮助读者掌握如何高效地利用窗口函数进行数据分析。本段落将介绍rank() over()分析函数和row_number() over的使用实例及其异同点。在SQL查询中，rank() over() 和 row_number() over 是两个常用的窗口函数，用于处理排序相关的操作。首先来看一下 rank() over () 的用法：通过使用 rank() 函数可以为结果集中的每一行分配一个排名值，并且允许相同的排名出现多次的情况（即如果有并列名次，则下一个名次会跳过相应数量的等级）。例如，在查询中按照某个字段降序排列，那么最前面的数据会被赋予1号的位置，如果接下来有两条数据和它相同的话，这两条记录都会被分配为2号位置，并且下一条不同的数据排名将是4。接着是 row_number() over 的使用：row_number() 函数会根据指定的排序规则给查询结果中的每一行生成一个唯一的序数。与 rank() 不同的是，即使存在并列名次的情况，它也会连续编号（即不跳过任何数字）。比如同样按照某个字段降序排列的话，最前面的数据会被赋予1号的位置；如果接下来有两条数据和它相同，则这两条记录分别被分配为2号和3号位置。两者的异同点总结如下： - 相似之处：两者都是用来给查询结果集中的行进行编号或排名的。 - 不同之处在于处理并列名次的方式不同，rank() 会跳过某些序数（在有相同值时），而 row_number() 则是连续分配不重复的数字。以上就是 rank() over () 和 row_number() over 的基本使用方法及区别。

基于SpringBoot和Hive的旅游数据分析与应用.docx

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本文档探讨了利用Spring Boot框架结合Hive大数据技术进行旅游数据的深度分析与应用开发。通过构建高效的数据处理系统，旨在为旅游业提供精准市场洞察及个性化服务解决方案。 Spring Boot 基于 Hive 的旅游数据的分析与应用主要探讨了如何利用 Spring Boot 框架结合大数据技术Hive对旅游行业的相关数据进行深度挖掘和有效分析，进而为旅游业提供科学决策支持的应用实践。文档内容涵盖了从数据采集、预处理到数据分析的具体流程，并详细介绍了在实际项目中遇到的技术挑战及解决方案。

用户搜索日志分析在Hive中的应用案例.zip

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本资料详细介绍了如何利用大数据处理工具Hive进行用户搜索行为的数据挖掘与分析，并提供了实际的应用案例，为优化搜索引擎和个性化推荐系统提供数据支持。在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，使得大规模数据处理变得更为便捷。本案例重点讨论如何使用Hive对用户搜索日志进行分析，以提取有价值的业务洞察。在现代互联网业务中，用户搜索日志记录了用户在搜索引擎中的行为，包括搜索关键词、时间戳、用户ID等信息。通过分析这些日志，企业可以了解用户的搜索习惯、热门关键词和用户行为模式等，从而优化产品设计，提升用户体验，并进行精准营销。本案例将详细介绍如何利用Hive对大量用户搜索日志进行清洗、转换和分析，以及如何提取关键指标。 Hive的核心特性在于其可扩展性和灵活性，适合处理PB级别的数据。它的主要功能包括数据存储、数据查询、数据分析和数据挖掘。在本案例中，我们将重点关注Hive的表设计、数据导入、SQL查询和聚合操作，以及通过HiveQL（Hive Query Language）实现复杂的日志分析任务。在这个文档中，我们可以预期会涵盖以下知识点： 1. **Hive环境搭建**：包括Hadoop集群的配置、Hive的安装与配置，以及Hive metastore的设置。 2. **日志数据格式**：解析用户搜索日志的标准格式（如CSV或JSON），并定义相应的表结构以匹配这些日志。 3. **数据导入**：使用Hive的LOAD DATA命令或将日志文件作为外部表加载到HDFS中，建立映射关系。 4. **数据清洗**：处理缺失值、异常值和重复记录，例如去除空格、转换日期格式及过滤无效搜索等操作。 5. **SQL查询基础**：使用HQL进行基本的查询操作（如SELECT, WHERE, GROUP BY 和 ORDER BY）。 6. **聚合操作**：统计热门搜索词，计算用户搜索频次，并分析用户的活跃时间段。这通常涉及COUNT、MAX、MIN和AVG等函数的应用。 7. **分区与桶表**：利用Hive的分区功能对数据进行组织以提高查询效率；使用桶表可以进一步优化JOIN操作。 8. **复杂查询**：包括窗口函数、自连接、子查询及连接操作，用于更深入地分析用户行为模式和趋势。 9. **数据可视化**：将通过Hive处理后的结果导出到支持的数据可视化工具（如Tableau或Power BI），创建直观的报表。 10. **性能优化**：调整Hive配置参数以提高查询速度，例如执行计划优化、分桶与排序等策略。通过这个案例的学习者不仅可以掌握Hive的基本操作方法，还能了解如何在实际业务场景中运用Hive解决大数据分析问题。这不仅有助于提升数据处理能力，也有助于理解大数据驱动决策的重要性和流程。

5G优化分析—5G-RANK优化.pdf

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本资料深入探讨了5G网络中RANK（秩）优化的重要性及其对提升移动通信系统性能的影响。通过详尽的数据与案例分析，为工程师和研究人员提供了一套全面的方法论来改进5G信号传输效率及质量。适合从事无线通讯技术研究与开发的专业人士参考学习。 ### 5G优化分析——5G RANK优化 #### 一、5G优化概述作为第五代移动通信技术，5G不仅提供了前所未有的高速度、低延迟和大连接能力，也带来了复杂性和多样性的挑战，需要进行细致的网络优化。针对5G网络的优化主要包括以下几个方面： 1. **NSA（非独立组网）与SA（独立组网）架构**：在NSA架构中，4G LTE基础设施作为控制平面的基础，并通过5G NR提供用户数据传输；而在SA架构下，则完全基于5G NR构建，不依赖于4G网络。这两种方案各有优缺点，在实际部署时需根据具体需求进行选择。 2. **参数优化**：包括功率控制、切换阈值等配置的调整，旨在提升整体性能和用户体验。 3. **互操作优化**：在NSA架构中，确保4G与5G之间的协同工作至关重要。通过改进这些网络间的交互机制，可以实现更顺畅的服务连续性和更高的用户满意度。 #### 二、5G参数优化 - **功率控制**：合理设置发射功率有助于平衡覆盖范围和干扰水平，从而提高信号质量和用户体验。 - **切换策略**：精细化管理切换参数可以帮助减少不必要的切换事件，并降低掉线率以提升连接稳定性。 - **频率资源分配**：考虑到5G网络支持多频段操作的特点，合理的频谱资源配置对于增加系统容量、改善用户服务质量至关重要。 #### 三、NSA锚点及5G互操作优化在NSA架构中，4G LTE基站(eNB)作为主站与5G基站(gNB)协同工作以提供服务。为了保证良好的用户体验，需要对以下关键流程和性能指标进行细致的优化： - **辅站接入**：该过程涉及eNB向gNB发起辅站增加请求(SgNB Addition Request)，随后由gNB响应并完成连接的过程。此阶段的关键评估标准包括： - SgNB接入成功率：衡量成功建立辅助站点的概率。 - SgNB异常释放率：反映因各种原因导致的中断比例。 - **辅站释放**：当不再需要额外带宽或服务时，会触发辅站释放流程。这一过程同样需关注以下关键指标： - 辅站被成功的移除次数统计情况。 #### 四、5G KPI架构 5G网络的关键性能指标（KPI）分为五个主要类别： 1. **接入类** - 成功连接到网络的概率。 2. **保持类** - 衡量掉线率等的连通稳定性。 3. **移动性** - 涉及用户在不同位置间的切换表现。 4. **服务完整性** - 包括上下行数据传输速率、小区吞吐量等方面的表现。 5. **业务类别** - 如物理资源块（PRB）利用率和CPU使用率等。 #### 五、NSA架构与辅站侧评估维度在NSA架构中，需要特别关注以下方面： - **控制面**：由4G LTE网络处理。 - **用户面**： - GBR业务通过4G LTE提供保障。 - Non-GBR服务则需结合5G NR共同承载，具体取决于算法决定。 #### 六、辅站接入流程及统计指标在辅站增加过程中涉及的关键步骤及其对应的评估标准包括： 1. **SgNB Addition Request**：eNB向gNB发出辅助站点建立请求。 2. **SgNB Addition Request Acknowledge**：确认收到并处理该请求的响应信息。 3. **RRC Connection Reconfiguration**：重新配置UE连接以支持新的网络环境。 4. **RRC Connection Reconfiguration Complete**：用户设备完成上述配置变更后的反馈信号。 5. **SgNB Reconfiguration Complete**：辅助站点也确认已完成相关设置调整的信息传递。 #### 七、辅站释放流程及统计指标在辅站移除过程中涉及的主要步骤及其评估标准包括： 1. **SgNB Release Request**：eNB向gNB请求终止辅助连接。 2. **SgNB Release Confirm**：确认该请求已被处理完毕的反馈信息。 3. **SNB状态更新与资源释放** 4. **用户设备通知** 通过上述优化策略，无论是NSA还是SA架构下的网络性能都能得到显著提升，并为用户提供更稳定、高效的服务体验。

Python中列表和元组的应用

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本教程深入解析了Python编程语言中的列表与元组两种数据结构，通过实例讲解其特性和应用场景，帮助初学者掌握高效的数据操作技巧。列表和元组是Python中最常用的数据结构类型，它们都用于存储一系列数据，但二者在使用上有明显的区别。列表（List）是一种可变序列类型，在Python中非常常见。这意味着你可以对列表中的元素进行修改、添加或删除操作。例如，可以创建一个包含不同类型的对象的列表：`list = [ele1, ele2,...]`。你可以在其中插入新值，也可以移除不需要的数据。元组（Tuple）是另一种序列类型，但它是不可变的。这意味着一旦定义了元组中的元素就无法更改它们。例如创建一个数字组成的元组 `tuple = (ele1, ele2, ...)` 。由于其不变性，可以用来保证数据的安全性和完整性，在需要确保数据不被修改的情况下特别有用。在实际使用中： - 访问列表或元组的元素：都通过索引访问，例如`print(nums[1])`将输出nums中的第二个元素。 - 切片操作：允许你提取序列的一部分，如 `print(nums[1:3])` 可以获取从索引1到2的所有元素。 - 添加和删除列表元素：可以使用诸如append()、insert()、del语句等方法对列表进行增删改操作。元组没有这些功能。 - 连接与合并序列：对于两个或更多的序列，你可以使用加号`+`来连接它们或者将一个序列追加到另一个中。总结而言，在Python编程时选择合适的数据结构非常重要。当你需要频繁修改数据集合的时候应该考虑使用列表；而当确保某些数据的不变性是关键需求时，则应优先选用元组。理解这两种类型的区别和用途，能够帮助你更有效地处理各种情况下的数据问题。

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