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hive开窗函数-rank和dense_rank

当我们需要对数据进行排序时,eank和sense_rank是两个非常有用的函数。在此文章中,我将向您介绍这两个函数并提供详细的语法说明。 rank函数 rank函数返回一组值在指定排序顺序下的排名。...示例: SELECT name, score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank FROM students; 输出: name score rank...dense_rank函数 dense_rank函数与rank函数非常相似,但不会跳过任何排名。如果有重复的值,则它们将被分配相同的排名,但排名之间没有空缺。...示例: SELECT name, score,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank FROM students; 输出: name...总结: 在SQL中,Rank和Dense Rank函数非常有用,可以帮助我们快速对数据进行排名操作。当需要考虑排名之间是否留有空缺时,可以选择使用Rank或Dense Rank函数。

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区分函数 ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK()

今天给大家推送第一篇SQL文章《辨析函数 ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK() 》,接下来所讨论的全部内容都是基于ORACLE数据库 其实这三个函数的区别很容易记住...() OVER(ORDER BY ref_var) as rank, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY ref_var) as dense_rank FROM refer_tableORDER...(), and DENSE_RANK() 区别做如下总结: row_number ()在进行排序的时候,针对相同的元素,会赋予不同的序号值,且序号值是唯一不重复并且是连续的。...rank()进行排序的时候,针对相同的元素(a,a,a),会赋予相同的序号值 1, 接下来对元素b进行排序的时候,赋予的的序号4,也就是说序号值是跳跃的。...3. dense_rank()排序的时候,针对相同元素(a,a,a),会赋予相同的序号值1, 紧接着对元素b赋值是2,也就是序号值是连续可重复的。

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Learning to Rank概述

Learning to Rank,即排序学习,简称为 L2R,它是构建排序模型的机器学习方法,在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。...如对于第一个 Query,查询结果将正确结果排名 rank 为 3,则其 Reciprocal Rank 为 1/3,对于第二个 Query,查询结果将正确结果排名 rank 为 2,则其 Reciprocal...Rank 为 1/2,对于第三个 Query,查询结果将正确结果排名 rank 为 1,则其 Reciprocal Rank 为 1,则 MRR = (1/3 + 1/2 + 1)/3 = 11/18...参考资料 Learning to Rank, Hang Li http://www.aclweb.org/anthology/P09-5005 Learning to Rank for Information..._-_2008.pdf Learning to rank基本算法小结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26539920 Learning to Rank简介 http://

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服务器内存监测

而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆,后续可以将堆内存设定的再小一些,以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态,达到一定值会自动回收垃圾,占用率不会逐步提高,是个可控的系统。

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服务器内存监测

而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆,后续可以将堆内存设定的再小一些,以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态,达到一定值会自动回收垃圾,占用率不会逐步提高,是个可控的系统。

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