数据分析EPHS(11)-详解Hive中的排序函数

本篇主要来介绍一下hive中三个常用的排序函数row_number(),rank()和dense_rank()。

1、数据

先来看一下我们的数据。我们使用spark往hive数据库中写入数据：

import spark.implicits._

    val seqData = Seq(
      ("1班","小A","70"),
      ("2班","小B","84"),
      ("3班","小C","70"),
      ("1班","小D","89"),
      ("1班","小E","70"),
      ("2班","小F","90"),
      ("3班","小G","85"),
      ("3班","小H","68"),
      ("2班","小I","96"),
      ("1班","小J",null)
    )

    val seq2df = seqData
      .toDF("class","student","score")

    seq2df.write.saveAsTable("default.classinfo3")

数据结构如下：

为了方便后续的介绍，我们将几名同学的成绩设置为同样的分数。在介绍具体的函数前，咱们先简单介绍下over。

row_number(),rank()和dense_rank()都是结合over来进行使用的，over的一般结构如下：

over(partition by col1 order by col2 asc/desc)

一般来说，需要指定以下三项： 1、partition by col1，按哪列进行分组，如果不指定，则默认按全局进行排序，如果指定了一列，则首先对数据按照指定的列进行分组，然后进行组内排序。 2、order by col2，指定按哪列进行排序，这个是必须要指定的，不指定会报错。 3、asc/desc，按升序或降序进行排列，不指定的话，默认是升序。

当然，除了本文介绍的方法外，over还可以结合其他许多函数，如lag／lead／sum等，后续我们会继续介绍。

2、row_number()

使用row_number()进行排序，即使排序列取值相同，仍然会赋予不同的排名，比如我们按照全局进行降序排序：

select
 *,
 row_number() over(order by score desc) as rank
from
 default.classinfo3

输出结果如下：

我们有以下结论： 1、可以看到小A、小C、小E的分数都是70分，但排名分别是6、7和8。 2、我们故意在数据中插入了一个null值，可以看到，按降序排的话null值的排名是最低的。如果按升序排列，那么null则会排名第一。 3、row_number()的排序从1开始，而我们上一篇介绍的posexplode是从0开始的。

然后再看下按班级排名的结果：

select
 *,
 row_number() over(partition by class order by score desc) as rank
from
 default.classinfo3

结果如下：

这里留一个小疑惑，对于排序列相同取值的结果，是怎么决定其对应的排名的呢？

3、rank()

再来看下rank，使用rank进行排序，如果排序列取值相同，那么其排名相同，假设有3名同学排名第1，那么下一名同学的排名直接变为第4。通过sql验证下：

select
 *,
 rank() over(order by score desc) as rank
from
 default.classinfo3

可以看到，小A、小C和小E的排名都是第6，可怜的小H直接排名第9了。同时对于null值的排序跟row_number()相同。

4、dense_rank()

最后来看下dense_rank，使用dense_rank进行排序，如果排序列取值相同，那么其排名相同，假设有3名同学排名第1，那么下一名同学的排名是2，而非4。通过sql验证下：

select
 *,
 dense_rank() over(order by score desc) as rank
from
 default.classinfo3

结果如下：

可以看到，小A、小C和小E的排名都是第6，小H排名是第7而非第9。同时对于null值的排序跟row_number()相同。