Hive row_number，rank两个函数的区别
窗口函数也称为OLAP（Online Analytical Processing）函数，是对一组值进行操作，不需要使用Group by子句对数据进行分组，还能在同一行返回原来行的列和使用聚合函数得到的聚合列
那为什么叫窗口函数呢？因为窗口函数将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行各种分析操作，为了让大家快速形成直观印象，才起了这样一个容易理解的名称
排序对应的四个窗口函数为：rank、dense_rank、row_number、ntitle
rank：计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
e.g. 有三条记录排在第1位时：1位、1位、1位、4位......
dense_rank：计算排序时，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
e.g. 有三条记录排在第1位时：1位、1位、1位、2位......
row_number：赋予唯一的连续位次。
e.g. 有三条记录排在第1位时：1位、2位、3位、4位...
ntitle：用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
e.g. 对于一组数字（1，2，3，4，5，6），ntile(2)切片后为（1，1，1，2，2，2）
Hive窗口函数怎么设置窗口大小
窗口大小的设置（也叫window子句）
默认窗口大小是从起始行到当前行
partition by …order by…rows between unbounded preceding and current row
窗口大小为从起始行得到当前行。
partition by …order by… rows between 3 preceding and current row
窗口大小为从当前行到之前三行
partition by …order by… rows between 3 preceding and 1 following
窗口大小为当前行的前三行到之后的一行
partition by …order by… rows between 3 preceding and unbounded following
窗口大小为当前行的前三行到之后的所有行
Hive order by,sort by,distribute by,cluster by 区别
sort by代替order by
HiveQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样，就是将结果按某字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个reducer中，在数据量大时可能会长时间计算不完。
如果使用sort by，那么还是会视情况启动多个reducer进行排序，并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key，往往还要配合distribute by一同使用。如果不加distribute by的话，map端数据就会随机分配到reducer
select uid,upload_time,event_type,record_data
from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224
distribute by uid
sort by upload_time desc,event_type desc;
order by
Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的，会对查询的结果做一次全局排序，所以说，只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理（不管有多少map，也不管文件有多少的block只会启动一个reducer）。但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行。
这里跟传统的sql还有一点区别：如果指定了hive.mapred.mode=strict（默认值是nonstrict）,这时就必须指定limit来限制输出条数，原因是：所有的数据都会在同一个reducer端进行，数据量大的情况下可能不能出结果，那么在这样的严格模式下，必须指定输出的条数。sort by
Hive中指定了sort by，那么在每个reducer端都会做排序，也就是说保证了局部有序（每个reducer出来的数据是有序的，但是不能保证所有的数据是有序的，除非只有一个reducer），好处是：执行了局部排序之后可以为接下去的全局排序提高不少的效率（其实就是做一次归并排序就可以做到全局排序了）。distribute by和sort by一起使用
ditribute by是控制map的输出在reducer是如何划分的，举个例子，我们有一张表，mid是指这个store所属的商户，money是这个商户的盈利，name是这个store的名字
Hive map,reduce数怎么设置
可以直接通过参数mapred.map.tasks（默认值2）来设定mapper数的期望值，但它不一定会生效，下面会提到。
参数mapred.min.split.size（默认值1B）和mapred.max.split.size（默认值64MB）分别用来指定split的最小和最大大小
默认map个数
default_num=total_size/block_size;期望大小
goal_num=mapred.map.tasks;设置处理的文件大小
split_size=max(mapred.min.split.size,block_size);
split_num=total_size/split_size;计算的map个数
compute_map_num=min(split_num,max(default_num,goal_num))如果想
减少mapper数，就适当调高mapred.min.split.size，split数就减少了。如果想增大mapper数，除了降低mapred.min.split.size之外，也可以调高mapred.map.tasks。
一般来讲，如果输入文件是少量大文件，就减少mapper数；如果输入文件是大量非小文件，就增大mapper数；至于大量小文件的情况，得参考下面“合并小文件”一节的方法处理。
调整reducer数
reducer数量的确定方法比mapper简单得多。使用参数mapred.reduce.tasks可以直接设定reducer数量，不像mapper一样是期望值。但如果不设这个参数的话，Hive就会自行推测，逻辑如下：
参数hive.exec.reducers.bytes.per.reducer用来设定每个reducer能够处理的最大数据量，默认值1G（1.2版本之前）或256M（1.2版本之后）。
参数hive.exec.reducers.max用来设定每个job的最大reducer数量，默认值999（1.2版本之前）或1009（1.2版本之后）。
得出reducer数：
reducer_num = MIN(total_input_size / reducers.bytes.per.reducer, reducers.max)。
reducer数量与输出文件的数量相关。如果reducer数太多，会产生大量小文件，对HDFS造成压力。如果reducer数太少，每个reducer要处理很多数据，容易拖慢运行时间或者造成OOM
合并小文件
输入阶段合并
需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。
这样比起上面调整mapper数时，又会多出两个参数，分别是mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack，含义是单节点和单机架上的最小split大小。如果发现有split大小小于这两个值（默认都是100MB),则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。
输出阶段合并
直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并。
另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值，默认值都是1GB。如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。
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