Hive 开窗函数 OVER 详解 1. 开窗函数(OVER)在Hive中的基本概念 开窗函数(OVER)是Hive SQL中的一种高级函数,它允许我们在数据集的某个“窗口”上执行计算。这个“窗口”是由OVER子句定义的,可以基于数据的排序、分区等条件来设置。开窗函数通常用于计算移动平均值、累计总和、排名等,而这些计算在传统SQL中往往难以...
4.4 聚合函数作为窗口函数 聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同,只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可,但是函数后面括号里面不能为空,需要指定聚合的列名。 我们来看一下窗口函数是聚合函数时,会出来什么结果: select *, sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum, avg(成绩) over (orde...
Hive提供的窗口和分析函数可以分为聚合函数类窗口函数,分组排序类窗口函数,偏移量计算类窗口函数。 本节主要介绍聚合函数类窗口函数的常见使用场景。 1.1.常见聚合类开窗函数 count()over();sum()over();max()over();min()over();avg()over(); 1.2.分析函数语法 ...
-- 查询语句1 select domain, time, traffic, NTILE(2) OVER (partition by domain order by time) rn1, NTILE(3) OVER (partition by domain order by time) rn2, NTILE(4) OVER (order by time) rn3 from pentaKilldata_window order by domain,time; -- 结果1解释 domain time traffic rn1 rn2 ...
hive开窗函数详解 1. OVER():用于指定分析函数工作时的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化; 2. CURRENT ROW:当前行; n PRECEDING:往前n行数据; n FOLLOWING:往后n行数据; UNBOUNDED:起点,UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点, UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点;...
一、何为开窗 通常sql查询是针对单行数据进行处理，或者根据Groupby的形式进行数据分组实现聚合，同时返回查询的基础列信息以及聚合列信息，而开窗函数是为在单行处理的基础上，新增一个窗口，为行集合进行操作，返回形式与通常逻辑一致。二、基础语法 聚合函数() over(partition by 列名 order by 列名) 在指定数据分区...
lag() over() 与 lead() over() 函数是跟偏移量相关的两个分析函数,通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前 N 行的数据 (lag) 和后 N 行的数据 (lead) 作为独立的列, 从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接,并且 LAG 和 LEAD 有更高的效率。
较之于group by,开窗函数over的好处在于:over返回的是group by之后再join的结果。也就是说,over返回的大小和原表格应该是一致的,且能够获取到除了group by之外的column。 NOTICE: order by 执行顺序很靠后,在row_number后执行; row_number() over 中,partition by、order by可以只有其一,或者都有,或者都没有,...
4 如果想按会员id，银行查询历史消费信息，只需在开窗函数over里的partition部分增加bank_name字段即可，代码如下select id,bank_name,create_time,amount,sum(amount) over(partition by id,bank_name order by create_time asc ) amount_allfrom tmp.hive_sumorder by id,bank_name,create_time asc;注 意：...
1.1.常见聚合类开窗函数 1.2.分析函数语法 1.3.基础数据准备 2.over窗口为空时的计算 1.1.sum求解总访问量总和及用户明细列表。 1.2.count查询用户总量及用户明细列表。 1.3.max查询用户最大访问量及用户明细 1.4.avg查询用户平均访问量及用户明细 2.指定列进行分组的聚合计算 2.1.sum求解不同年龄段总访问量总和及...