TOPN
row number
说明：
row_number() over ([partition col1] [order by col2])
rank() over ([partition col1] [order by col2])
dense_rank() over ([partition col1] [order by col2])
它们都是根据col1字段分组，然后对col2字段进行排序，对排序后的每行生成一个行号，这个行号从1开始递增
col1、col2都可以是多个字段，用‘,‘分隔
区别：
1）row_number：不管col2字段的值是否相等，行号一直递增，比如：有两条记录的值相等，但一个是第一，一个是第二
2）rank：上下两条记录的col2相等时，记录的行号是一样的，但下一个col2值的行号递增N（N是重复的次数），比如：有两条并列第一，下一个是第三，没有第二
3）dense_rank：上下两条记录的col2相等时，下一个col2值的行号递增1，比如：有两条并列第一，下一个是第二
以spark集成hive为例：
hiveContext.sql("select *,row_number() over(partition by areaName order by clickNum desc) rnb from spark_area_data").registerTempTable("spark_row_number")
hiveContext.sql("select * from spark_row_number where rnb<=3 order by areaLevelName asc,areaName desc").show(100)
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//测试原数据 spark_area_data（部分数据）
|areaLevelName|areaName|productName|clickNum|extendInfo|
+-------------+--------+-----------+--------+----------+
| A| 东北地区| 奶粉| 153| 第三方|
| B| 华东地区| 果酒| 387| 自营|
| C| 西南地区| 米酒| 277| 自营|
| C| 华南地区| 啤酒| 144| 第三方|
| B| 华东地区| 茶叶| 374| 第三方|
| C| 华南地区| 洋酒| 113| 自营|
| B| 华东地区| 巧克力| 317| 自营|
| B| 华东地区| 白酒| 313| 自营|
| C| 华南地区| 奶粉| 145| 第三方|
| B| 华中地区| 咖啡| 135| 第三方|
| A| 华北地区| 果酒| 241| 自营|
| C| 西南地区| 面包| 186| 第三方|
| C| 西南地区| 巧克力| 261| 自营|
| C| 西南地区| 白酒| 244| 自营|
//结果
|areaLevelName|areaName|productName|clickNum|extendInfo|rnb|
+-------------+--------+-----------+--------+----------+---+
| A| 华北地区| 啤酒| 277| 第三方| 1|
| A| 华北地区| 面包| 275| 第三方| 2|
| A| 华北地区| 巧克力| 260| 自营| 3|
| A| 东北地区| 咖啡| 171| 第三方| 1|
| A| 东北地区| 啤酒| 171| 第三方| 2|
| A| 东北地区| 茶叶| 157| 第三方| 3|
| B| 华中地区| 奶粉| 168| 第三方| 1|
| B| 华中地区| 洋酒| 164| 自营| 2|
| B| 华中地区| 白酒| 160| 自营| 3|
| B| 华东地区| 果酒| 387| 自营| 1|
| B| 华东地区| 洋酒| 383| 自营| 2|