hive中有三个与分组排序相关的分析函数（我起初也认为是窗口函数，后来看到手册里是把他们划到了Analytics functions下），row_number、rank、dense_rank，我一直傻傻的分不大清它们的区别，特地总结一下。
现在模拟一个场景，有一个比较时髦的学校决定借助大数据技术来提高教学质量，其中就有一张表存放了全校每个学生的考试成绩，按照学期进行分区，创建这张表：
create table t_score (
class string,
name string,
score int
) partitioned by (term string);
插入一些测试数据：
-- 注意这里为了做实验方便使用insert...values的形式，会产生临时表
insert into t_score partition (term="201702")
values
("一班", "小黑", 80),
("一班", "小白", 90),
("一班", "小赤", 100),
("二班", "小橙", 80),
("二班", "小红", 90),
("二班", "小绿", 100),
("三班", "小青", 90),
("三班", "小蓝", 100),
("三班", "小紫", 100);
现在校长想知道在2017年下学期的考试中每个班级的排名情况：
select *, rank() over (partition by class order by score desc) from t_score where term="201702";
下面是查询结果：
但是仔细看下查询结果，发现有些不对劲的地方，三班的排名出现了两个并列第一，然后紧接着就是第三名，没有第二名了，按照我们一般的想法，如果有并列的话那么后面的就会排名提前，dense_rank可以实现这个效果：
select *, dense_rank() over (partition by class order by score desc) from t_score where term="201702";
跟预期一致，三班的两个并列第一，然后紧接着就是第二名。
将rank()和dense_rank()的结果放在一起对比一下加深理解：
dense，意思是稠密的，稠密意味着生成的排名序列中没有空隙（连续的），而rank()生成的排名序列中可能有空隙（可能是不连续的）。
但是这时候校长不高兴了，他不喜欢这种并列的排名方式，他说要重新制定排名规则：
1. 首先按照成绩排序
2. 成绩相同的不要并列，而是再按照姓名排序，姓氏靠后的认倒霉吧
3. 对于成绩和姓名都完全相同的情况，校长大人没有指定就假装不存在这种情况好啦
没办法，校长最大，只能再改下我们的sql，因为rank在生成排名序列的时候都会出现并列的情况，稀的稠的都不行啊，所以不能采用rank这种方式了，不过没事我们还有招，有一个函数叫做row_number，它不考虑并列的情况，就是单纯的排序，按照顺序挨个的发号码：
select *, row_number() over (partition by class order by score desc, name) from t_score where term="201702";
效果大概是这样：
没有出现并列的情况，可以交差了。
总结一下：
rank / dense_rank / row_number的语法都是一样的，不同的只是几个特性：
1. rank / dense_rank都考虑了并列的情况，所以序号可能不唯一，rank在出现并列之后会不连续，而dense_rank是连续的
2. row_number不考虑并列的情况，所以序号是唯一的，并且也不会出现不连续
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