背景
假设有一个学生各门课的成绩的表单，应用hive取出每科成绩前100名的学生成绩。
这个就是典型在分组取Top N的需求。
解决思路
对于取出每科成绩前100名的学生成绩，针对学生成绩表，根据学科，成绩做order
by排序,然后对排序后的成绩，执行自定义函数row_number(),必须带一个或者多个列参数，如ROW_NUMBER(col1,
....)，它的作用是按指定的列进行分组生成行序列。在ROW_NUMBER(a,b)
时，若两条记录的a，b列相同，则行序列+1，否则重新计数。
只要返回row_number()返回值小于100的的成绩记录，就可以返回每个单科成绩前一百的学生
Sql代码
create table score_table (
subject string,
student string,
score int
)
partitioned by (date string);
如果要查询2012年每科成绩前100的学生成绩，sql如下
Java代码
create temporary function row_number as 'com.blue.hive.udf.RowNumber';
select subject,score,student from
(select subject,score,student from score where dt='2012' order by subject,socre desc) order_score
where row_number(subject) <= 100;
com.blue.hive.udf.RowNumber是自定义函数，函数的作用是按指定的列进行分组生成行序列。这里根据每个科目的所有成绩，生成序列，序列值从1开始自增。
执行row_number函数，返回值如下
科目 成绩 学生 row_number
物理 100 张一 1
物理 90 张二 2
物理 80 张三 3
.....
数学 100 李一 1
数学 90 李二 2
数学 80 李三 3
....
row_number的源码
函数row_number(),必须带一个或者多个列参数，如ROW_NUMBER(col1,
....)，它的作用是按指定的列进行分组生成行序列。在ROW_NUMBER(a,b)
时，若两条记录的a，b列相同，则行序列+1，否则重新计数。
package com.blue.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class RowNumber extends UDF {
private static int MAX_VALUE = 50;
private static String comparedColumn[] = new String[MAX_VALUE];
private static int rowNum = 1;
public int evaluate(Object... args) {
String columnValue[] = new String[args.length];
for (int i = 0; i < args.length; i++) 『
columnValue[i] = args[i].toString();
}
if (rowNum == 1) {
for (int i = 0; i < columnValue.length; i++)
comparedColumn[i] = columnValue[i];
}
for (int i = 0; i < columnValue.length; i++) {
if (!comparedColumn[i].equals(columnValue[i])) {
for (int j = 0; j < columnValue.length; j++) {
comparedColumn[j] = columnValue[j];
}
rowNum = 1;
return rowNum++;
}
}
return rowNum++;
}
}
编译后，打包成一个jar包，如/usr/local/hive/udf/blueudf.jar
然后在hive shell下使用，如下:
add jar /usr/local/hive/udf/blueudf.jar;
create temporary function row_number as 'com.blue.hive.udf.RowNumber';
select subject,score,student from
(select subject,score,student from score where dt='2012' order by subject,socre desc) order_score
where row_number(subject) <= 100;
同样，这个函数可以用作去重操作。
可以替代大批量数据的DISTINCT
通过执行如：
select * from(
select type,value,row_number() as rn
from
log_table distribute by type,value
sort by type,value
)
where rn = 1;
===============注意！============================
但是使用row_number()函数需要注意一点，必须使用sort
by。
测试的时候必须使用order by。
row_number()函数会假设数据有序的基础上进行的。
...)
