一个Hive表，包含column1、column2、column3三列，如何按照column1分组，取每个分组下按column2排序的前100行

可以使用Hive的窗口函数和子查询来实现该功能。以下是示例语法：

SELECT column1, column2, column3
FROM (
  SELECT column1, column2, column3, 
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column2) as row_num
  FROM mytable
) t
WHERE t.row_num <= 100
ORDER BY column1, column2;

上述语句中，我们首先使用子查询和窗口函数`ROW_NUMBER()`来为每个分组内的数据按照`column2`进行排序，并为每行分配一个行号。然后，在外部查询中，我们过滤掉行号大于100的数据，并按照`column1`和`column2`进行排序。

注意，上述语句假设每个分组内都有超过100行数据。如果某个分组内的行数不足100行，则该分组的所有行都会被返回。

相关问题

将csv倒入到hive表中

可以使用如下的步骤将CSV文件导入到Hive表中：

1. 创建Hive表：可以使用Hue或者Hive CLI命令行工具创建表，例如：

   CREATE TABLE mytable (
     column1 string,
     column2 int,
     column3 double,
     ...
   )
   ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY ','
   STORED AS TEXTFILE;

在这个例子中，我们定义了一个名为mytable的表，包含了三个列：column1（字符串类型）、column2（整型）、column3（双精度浮点型）。我们使用ROW FORMAT DELIMITED和FIELDS TERMINATED BY来告诉Hive使用逗号分隔符来解析CSV文件，STORED AS TEXTFILE告诉Hive将该表存储为文本文件。

2. 将CSV文件上传到HDFS：使用hadoop fs命令将CSV文件上传到HDFS中，例如：

   hadoop fs -put /path/to/csvfile /user/hive/warehouse/mytable/

这个命令将CSV文件上传到HDFS中的/user/hive/warehouse/mytable/目录下。这个目录是Hive表的默认存储位置，所以在上传CSV文件之后，Hive会自动将其加载到mytable表中。

3. 加载数据到Hive表中：使用Hive LOAD DATA命令将CSV文件加载到mytable表中，例如：

   LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/mytable/csvfile' INTO TABLE mytable;

这个命令告诉Hive从HDFS中的/user/hive/warehouse/mytable/csvfile路径中加载数据，并将其插入到mytable表中。

完成以上步骤后，你就成功地将CSV文件导入到了Hive表中。

hive的join可以接多个and吗

是的，Hive的JOIN操作可以连接多个表，并且可以使用多个AND条件进行连接。你可以在JOIN语句中使用多个ON子句来指定不同表之间的连接条件。例如：

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column1 = table2.column1
           AND table1.column2 = table2.column2
JOIN table3 ON table1.column3 = table3.column3
           AND table2.column4 = table3.column4;

在上面的例子中，我们使用了两个JOIN操作，连接了三个表，并且每个JOIN操作都有一个AND条件。这样可以根据需要灵活地连接多个表。