hivesql 中 distribute by 1 含义

在 HiveSQL 中，"DISTRIBUTE BY 1" 是用于指定数据在分布式计算中的分发方式的语句。具体含义如下：

当我们使用 "DISTRIBUTE BY" 子句时，我们可以选择一个或多个列来指定数据的分发方式。而 "DISTRIBUTE BY 1" 则是一种特殊的语法，它意味着将数据均匀地分发到集群中的所有节点上。

简单来说，"DISTRIBUTE BY 1" 的作用是将数据平均地分发到所有节点，以实现更好的并行计算性能。这种方式适用于不需要特定的列进行分发的场景，而是希望数据尽可能地均匀分布在集群中的所有节点上。

相关问题

hivesql中排序函数

在HiveSQL中，有几个常用的排序函数，包括rank、dense_rank和row_number。这些函数可以用来对查询结果进行排序和生成序号。

rank函数是对查询结果进行排名，考虑over子句中排序字段值相同的情况。如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个。rank函数的使用方法与row_number函数完全相同。例如，可以使用以下语句在HiveSQL中使用rank函数来生成序号：

SELECT RANK() OVER (ORDER BY column_name) AS rank, *
FROM table_name;

dense_rank函数与rank函数类似，但在生成序号时是连续的。当出现相同排名时，dense_rank函数不会跳过相同排名号，而是紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第四名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。可以使用以下语句在HiveSQL中使用dense_rank函数来生成序号：

SELECT DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column_name) AS dense_rank, *
FROM table_name;

row_number函数是最简单的排序函数，它为每一行生成一个唯一的序号，不考虑排序字段值相同的情况。可以使用以下语句在HiveSQL中使用row_number函数来生成序号：

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name) AS row_number, *
FROM table_name;

以上是HiveSQL中常用的排序函数的用法。根据具体的需求，可以选择合适的函数来生成序号。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【数据库】HIVE SQL几种排序函数（ROW_NUMBER&RANK&DENSE_RANK）](https://blog.csdn.net/Jarry_cm/article/details/81904294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据分析EPHS(11)-详解Hive中的排序函数](https://blog.csdn.net/abcdefg90876/article/details/105085553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

hivesql中位数

在HiveSQL中计算中位数可以使用窗口函数和排序来实现。以下是一种方法：

1. 使用row_number()窗口函数对数据进行排序，生成一个序列号列。例如：SELECT grade, row_number() OVER (ORDER BY grade) AS rn FROM table_name;

2. 计算数据的总行数。例如：SELECT COUNT(*) FROM table_name;

3. 根据总行数的奇偶性判断中位数的位置。如果总行数为奇数，则中位数的位置为（总行数+1）/ 2；如果总行数为偶数，则中位数的位置为总行数/2和（总行数/2 + 1）/ 2。

4. 使用子查询来获取中位数。根据中位数的位置，在排序后的结果中选择对应的行数。例如：SELECT grade FROM (SELECT grade, row_number() OVER (ORDER BY grade) AS rn FROM table_name) tmp WHERE rn = 中位数的位置;

注意：以上是一种常用的方法，但在处理含有重复数值的样本时，可能会出现序号不一致的情况。因此，需要根据具体情况进行调整和处理，以确保准确计算中位数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [平均数中位数众数](https://download.csdn.net/download/dnsoi/7901559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [HiveSQL中位数算法](https://blog.csdn.net/double1_/article/details/116793330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]