6.5 排序
6.5.1全局排序（Order by）
Order By 全局排序，一个Reducer
1，使用Oerder by 子句排序
ASC(ascend) : 升序（默认）
DESC（descend）：降序
2，ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾
3，案例实操：
（1）查询员工信息按工资升序排序
select * from emp order by sal;
(2)查询员工信息按工资降序排序
select * from emp order by sal desc
6.5.2 按照别名排序
按照员工薪水的2倍排序
select ename, sal * 2 twosal from emp order by twosal;
6.5.3 多个列排序
按照部门和工资升序排序
select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal;
6.5.4 每个MapReduce内部排序（Sort By）
Sort By：每个Reduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序
1.设置：reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 3;
2.查看设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces;
3.根据部门编号降序查询员工信息
select * from emp sort by empno desc；
4.将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）
insert overwrite local directory '/opt/module/datas/sortby-result'
select * from emp sort by deptno desc；
6.6.5 分区排序（Distribute By）
Distribute By：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用。
注意，Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。
对于distribute by 进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by 的效果。
案例实操：
（1）先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。
6.5.6 Cluster By
当distribute by和sorts by 字段相同时，可以使用cluster by 方式
cluster by 除了具有distribute by 的功能外还兼职sorted by 的功能。
但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或DESC。
1）以下两种写法等价
hive (default)> select * from emp cluster by deptno;
hive (default)> select * from emp distribute by deptno sort by deptno;
注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是20号和30号部门分到一个分区里面去。
6.6 分桶及抽样查询
6.6.1分桶表数据存储
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。
6.6.2 分桶抽样查询
对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果，
Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。
6.7 其他常用查询函数
6.7.1空字段赋值
1，函数说明：
NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL（string1， replace——with）。
它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数为NULL，则返回NULL
6.7.2 CASE WHEN
5.按需求查询数据
select
dept_id,
sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count,
sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count
from
emp_sex
group by
dept_id;
6.7.2行转列
1．相关函数说明
CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;
CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
6.按需求查询数据
select
t1.base,
concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
(select
name,
concat(constellation, ",", blood_type) base
from
person_info) t1
group by
t1.base;
6.7.3 列转行
1.函数说明：
EXPLODE(COL) 将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法： LATERAL VIEW udtf（expression） tableAlias as columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
6，按需求查询数据
select movie, categroy_name
from movie_info lateral view explode(categroy) table_tmp as categroy_name;
6.7.4 窗口函数
1，相关函数说明：
OVER() ：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
LAG(col,n)：往前第n行数据
LEAD(col,n)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。
5，创建hive表并导入数据
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
load data local inpath "/opt/module/datas/business.txt" into table business;
6, 按需求查询数据
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name，count(*) over()
from business
where substring(orderdate, 1, 7) = '2017-04'
group by name;
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
sleect name, orderdate,cost, sum(cost) over(partition by month(orderdate)) from business;
（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from business;
（4）查看顾客上次的购买时间
select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1, lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from business;
（5）查询前20%时间的订单信息
select * from (
select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
from business
) t
where sorted = 1;
6.7.5 Rank
1．函数说明
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
