hive 中窗口函数row_number,rank,dense_ran,ntile分析函数的用法

hive中一般取top n时，row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了，

先简单说下这三函数都是排名的，不过呢还有点细微的区别。

通过代码运行结果一看就明白了。

示例数据：

1a10
2a12
3b13
4b12
5a14
6a15
7a13
8b11
9a16
10b17
11a14

sql语句

select id,
name,
sal,
rank()over(partition by name order by sal desc ) rp,
dense_rank() over(partition by name order by sal desc ) drp,
row_number()over(partition by name order by sal desc) rmp
from f_test

结果

10    b    17    1    1    1
3    b    13    2    2    2
4    b    12    3    3    3
8    b    11    4    4    4
9    a    16    1    1    1
6    a    15    2    2    2
11    a    14    3    3    3
5    a    14    3    3    4
7    a    13    5    4    5
2    a    12    6    5    6
1    a    10    7    6    7

从结果看出

rank() 排序相同时会重复，总数不会变

dense_rank()排序相同时会重复，总数会减少

row_number() 会根据顺序计算

正好听到一个需求，求sal前50%的人

用这个写了一下，

select * from (
select id,
name,
sal,
rank()over(partition by name order by sal desc ) rp,
dense_rank() over(partition by name order by sal desc ) drp,
row_number()over(partition by name order by sal desc) rmp,
count(*)over(partition by name) *0.5 as count
from f_test
) t where t.rp <t.count;

感觉虽然可以实现，但是有点复杂，有没有更好的方法实现呢

NTILE
NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)
如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布

上面那个例子 正好可以用到这个

select * from (
select id,
name,
sal,
NTILE(2) over(partition by name order by sal desc ) rn
from f_test
) t where t.rn=1