大数据量排序内存问题

xiaofei
大数据处理
2025-01-12 07:45:12
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简述信息一览：

1、hive排序相关函数
2、数据库中的排序方法
3、数据处理方式
4、全方位揭秘!大数据从0到1的完美落地之Hive排名函数

hive排序相关函数

Hive中日期函数功能相对有限，主要为加减操作，只能对天进行计算，不支持直接获取n个月前或n年前的日期。常用函数包括：日期加减、日期格式转换等。Hive内置正则表达式函数，共3个：`index`、`matches`、`replaceAll`。

窗口函数（Window Functions）允许在分组数据上执行计算，而不会减少行数。这种功能基于窗口规范，如基于某列排序的前N行进行计算，不改变原始数据结构。在Hive中，通过分区内的排序函数实现对数据的排序。关键概念和函数包括但不限于：排序、分组和聚合函数，以及窗口函数。

（图片来源网络，侵删）

rank（）函数：在成绩分数相同的情况下，不进行数据剔除，而是保持并排的排名，例如如果有两个成绩并列第二，那么接下来的成绩就会被排为第四。dense_rank（）函数：在成绩分数相同的情况下，直接剔除并排的数据，排名之后的数据会直接+1，确保排名的连续性。

排名函数是Hive中用于数据排序和分组的关键工具，主要分为三种：row_number、RANK（）和 DENSE_RANK（）。其中，row_number函数从1开始，按照顺序生成分组内记录的序列，保证值不会重复，即使排序值相同，也按照表中记录的顺序排列。

数据库中的排序方法

1、当然，我们也可以按照多列排序，例如先按照年龄升序排列，年龄相同的再按照姓名进行升序排序：SELECT * FROM students ORDER BY age ASC， name ASC；结果如下：idnameage 2Jerry18 1Tom20 3Mike21 MySQL中的分组和排序操作可以用于各种复杂查询，掌握这些操作将有助于我们进行数据库的高效查询。

（图片来源网络，侵删）

2、MySQL数据库确实可以使用多个条件进行排序，通过在ORDER BY语句中使用逗号分隔多个字段来实现。默认情况下，如果没有指定排序方式，那么字段将按照升序排列。排序的基本规则是：首先根据第一个字段进行排序，如果有多个记录在第一个字段上具有相同的值，则根据第二个字段继续排序，以此类推。

3、ORDER BY COUNT（column2） DESC， AVG（column3） ASC；这将按数量的降序和平均值的升序对结果集进行排序。结论高低排序是MySQL中常见的操作之一，可用于按值排序数字、日期和时间等类型的数据。使用ORDER BY子句可以按单个字段排序，使用聚合函数和GROUP BY子句可以按多个字段和值分组排序。

数据处理方式

可分为批处理和实时数据处理方式两种。批处理：也称为批处理脚本。顾名思义，批处理就是对某对象进行批量的处理，通常被认为是一种简化的脚本语言，它应用于DOS和Windows系统中。批处理文件的扩展名为bat。目前比较常见的批处理包含两类：DOS批处理和PS批处理。

大数据常用的数据处理方式主要有以下几种：批量处理（Bulk Processing）：批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据。批量处理的主要优点是效率高，可以在大量数据上一次性执行任务，从而节省时间和计算资源。

数据预处理的四种方式如下：数据清理：这一步骤通过填补缺失值、平滑噪声数据、识别或删除异常数据点以及解决不一致性来净化数据。数据清理的主要目标包括：实现数据格式的标准化、清除异常值、纠正错误以及去除重复数据。

大数据常用的数据处理方式主要包括以下几种：批量处理（Bulk Processing）：批量处理是一种在大量数据上执行某项操作的策略，通常在数据被收集到一个特定的时间点后进行。这种方式的特点是效率高，但响应时间较长。它适用于需要大量计算资源的大型数据处理任务，如数据挖掘和机器学习。

数据处理方法有哪些如下：数据处理最基本的四种方法列表法、作图法、逐差法、最小二乘法。数据处理，是对数据的***集、存储、检索、加工、变换和传输。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。

数据处理方法有：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：消除样本量纲的影响；消除样本方差的影响。主要用于数据预处理。汇总：汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。

全方位揭秘!大数据从0到1的完美落地之Hive排名函数

1、排名函数是Hive中用于数据排序和分组的关键工具，主要分为三种：row_number、RANK（）和 DENSE_RANK（）。其中，row_number函数从1开始，按照顺序生成分组内记录的序列，保证值不会重复，即使排序值相同，也按照表中记录的顺序排列。

2、排名函数是Hive中用于在数据集内排序并生成相应位置或排名的工具。主要有三种类型：row_number、RANK（）和 DENSE_RANK（）。row_number函数从1开始，按照顺序生成分组内记录的序列，其值不会重复，当排序的值相同时，按照原始数据顺序排列。

3、Hive的视图是数据库中的一种重要概念，它提供了对数据的抽象和查询能力。创建视图就像是建立了一个数据的窗口，用户可以通过这个窗口查询和访问数据，而无需直接与底层的表进行交互。

4、首先，配置本地环境，适用于Windows与MacOS系统，使用IDEA创建Maven工程，并导入所需的Hadoop依赖包，如`org.apache.hadoop hadoop-common 1`、`org.apache.hadoop hadoop-client 1`和`org.apache.hadoop hadoop-hdfs 1`，为后续操作打下基础。

关于大数据处理排序，以及大数据量排序内存问题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。

大数据处理排序