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Hive 中的分组取 TopN

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • MapReduce基本用法示例：自定义序列化、排序、分区、分组及TopN
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    本教程深入讲解了MapReduce的核心应用技巧，包括如何定制序列化过程、实现数据排序与分区策略，并演示了分组操作和TopN问题的解决方法。 本段落介绍MapReduce的基本用法示例，包括自定义序列化、排序、分区、分组和topN的操作方法。前提条件是Hadoop环境能够正常运行。文章分为五个部分进行详细讲解。
     
  • Hive 2.1.1 中 ORC 格式读取时的数组越界错误解决方案
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    简介：本文针对Apache Hive 2.1.1版本在处理ORC格式数据时遇到的数组越界问题，提供了详细的诊断与解决方法。通过深入分析该bug产生的原因及影响，并提出有效的修复策略，旨在帮助开发者和运维人员快速解决问题，确保Hive查询操作稳定高效。 在使用Hive 2.1.1读取ORC格式数据时报数组越界错误，可以尝试替换jar包为hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar和hive-orc-2.1.1-cdh6.3.2.jar，并分发到各个服务器上。
     
  • 基于MapReduce的TopN中英文词频统计方法
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    本研究提出了一种利用MapReduce框架进行大规模文本处理的方法，专门针对中英文混合文档中的TopN高频词汇提取与统计。此技术有效提升了词频分析效率和准确性，在大数据环境中展现出了强大的应用潜力。 最近我正在重新学习MapReduce框架，并为以后学习Spark计算框架打基础。借此机会，在一个大数据技术项目里实现TopN中文词频统计。 重点： - 使用MapReduce而不是Spark（因为我目前还不会使用后者） - 与普通的单词计数不同，这次任务是进行汉字的分词处理 - 实现的是求汉字词频的TopN，而非单纯的字数统计 实验过程包括以下步骤： 1. 利用MapReduce框架实现英文词频统计。 2. 使用中文分词工具来完成中文词频统计。 3. 完成TopN中文词频计数的功能。 由于这三个任务难度逐渐增加，本段落主要关注于使用MapReduce进行TopN的汉字频率分析部分。不过我会将所有项目的源代码打包上传，有兴趣的朋友可以自行下载参考以作学习之用。 实现思路： 求取TopN中文词频与单纯统计中文词频的主要区别在于reduce阶段的操作不同：map阶段的任务主要是处理输入文本并执行单词计数操作；而reduce阶段则负责合并相同汉字的频率，并完成TopN结果计算以及将最终输出写入文件。
     
  • 利用IDEA工具接入CDH集群中的Hive组件
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    本教程详细介绍如何使用IDEA开发环境连接到Cloudera Distribution Hadoop（CDH）平台上的Hive数据库进行数据分析和操作。 使用IDEA工具连接CDH集群中的Hive组件已经亲自测试通过，并可以正常使用。
     
  • hive-exec-3.1.2.jar版本组件
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    Hive-exec-3.1.2.jar是Apache Hive数据仓库软件项目的执行包，版本3.1.2提供了对Hadoop上的大型数据集进行数据整理、查询和分析的功能。 使用 guava-27.0-jre.jar 编译了 hive-exec-3.1.2.jar。
     
  • Hive 大数据组件面试题 + Hive 高频面试题
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    本资料汇集了Hive大数据组件和高频面试题目，旨在帮助求职者深入理解Hive工作原理、SQL查询优化及表结构设计等关键领域，助力顺利通过技术面试。 自己整理的 Hive 高频面试题非常适合突击大数据面试的同学进行知识点的巩固。
     
  • 使用Tableau实现TopN功能
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    本教程介绍如何运用数据可视化工具Tableau来创建和展示Top N分析，帮助用户快速掌握其操作技巧与应用场景。 详细介绍如何在Tableau中实现topN，并将超出TOP N范围的值汇总为“其它”项的方法。