視窗函式中dense_rank() 與rank()函式的區別：
1、dense_rank()該函式用於計算連續排名。col2相同的行資料獲得的排名相同。
2、 rank() 該函式用於計算排名。col2相同的行資料獲得排名順序下降。
dense_rank 產生的排名是連續的，比如：1，1，2，2，3，4
rank產生的排名是遞減的，比如：1，1，3，3，5，6
array一行轉多行：
select
tea_id,
realname,
group_list,
group_id
from
gdm.gdm_teacher_auth_condition lateral view explode(group_list) v as group_id
where
dt=date_sub(current_date,1)
and tea_id in (
『16337811』,『12450323』
)結果為：
多行轉一行使用collect_set()
例如：select
user_id,
collect_set(channel) as channel
from
(select
user_id,
channel
from tmp.test_table
distribute by user_id
sort by channel
) tgroup by user_id
（注：distribute by： 在有些情況下，我們需要控制某個特定行應該到哪個reducer，通常是為了進行後續的聚集操作。distribute by子句可以做這件事。distribute by類似mr中partition（自定義分割槽），進行分割槽，結合sort by使用。
對於distribute by進行測試，一定要分配多reduce進行處理，否則無法看到distribute by的效果。
案例實操：
（1）先按照部門編號分割槽，再按照員工編號降序排序。
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
hive (default)> insert overwrite local directory 『/opt/module/datas/distribute-result』 select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
注意：1．distribute by的分割槽規則是根據分割槽欄位的hash碼與reduce的個數進行模除後，餘數相同的分到乙個區。
2．hive要求distribute by語句要寫在sort by語句之前。
同時：使用order by會引發全域性排序
使用distribute和sort進行分組排序
hive中自定義排序，可以用case when … then 『1』 when … then 『2』 …else end 構造列來排序,
使用distribute by 。。。sort by 可以加快查詢速度。
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pivot函式的格式如下 pivot 聚合函式 聚合列值 for 行轉列前的列名 in 行轉列後的列名1 行轉列後的列名2 行轉列後的列名3 行轉列後的列名n select from shoppingcart as c pivot count totalprice for week in 1 2 3...
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