PERCENTRANK函数用于计算给定行在集群中的相对位置,其返回值为一个介于 0 和 1 之间的浮点数。计算公式如下: [ PERCENTRANK(x) = \frac{rank(x) - 1}{N - 1} ] 其中,rank(x)是数据集中小于或等于x的行数,N是数据集中的总行数。这样,PERCENTRANK可以帮助分析师快速识别每个数据点在整个数据集中的分布情况。
头尾函数 头尾函数first_value()和last_value()主要用于获取分组字段内的第一个值或最后一个值,部分情况下相当于max或min应用场景:查询部门最早发生销售记录日期和最近发生的销售记录日期 e.g. 成绩表 select *, first_value(score) over(partition by cid), first_value(score) over(partition by cid order by...
· registerWindowFunction("dense_rank",newGenericUDAFDenseRank()); · registerWindowFunction("percent_rank", newGenericUDAFPercentRank()); · registerWindowFunction("cume_dist",newGenericUDAFCumeDist()); · registerWindowFunction("ntile",newGenericUDAFNTile()); · registerWindowFunction("first_valu...
Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag 函数. 使用窗口函数进行统计求销量 使用窗口函数sum over统计销量hive (hive_explode)> select user_id, user_type, sales, --分组内所有行 sum(sales) over(partition by user_type) AS sales_1 , ...
8、Ranking函数:Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead和Lag函数. 1.3分析函数 ROW_NUMBER(): 从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列,比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次,ROW_NUMBER()的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
8、Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank.Lead和Lag函数.1.3 分析函数 ROW_NUMBER()：从1开始，按照顺序，⽣成分组内记录的序列,⽐如，按照pv降序排列，⽣成分组内每天的pv名次,ROW_NUMBER()的应⽤场景⾮常多，再⽐如，获取分组内排序第⼀的记录;获取⼀个session中的第...
OVER从句支持以下函数, 但是并不支持和窗口一起使用它们。 Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和Lag 函数. 3、分析函数 row_number():从1开始,按照顺序生成组内记录的序列,比如按照pv降序排列生成分组内的pv排名;获取分组内的top1记录;获取一个session内的第一条记录等等。 ran...
排序分析函数 都不能写 例如: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag不能写 排名函数 RANK() 排序相同时会重复,会跳号 DENSE_RANK() 排序相同时会重复,不会跳号 ROW_NUMBER() 会根据顺序计算 FIRST_VALUE (col,true/false):当前窗口下的第一个值,第二个参数为true,跳过空值 ...
Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag 函数. 使用窗口函数进行统计求销量 使用窗口函数sum over统计销量 hive (hive_explode)> select user_id, user_type, sales, --分组内所有行 sum(sales) over(partition by user_type) AS sales_1 , ...
Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag 函数. 使用窗口函数进行统计求销量 使用窗口函数sum over统计销量 hive (hive_explode)> select user_id, user_type, sales, --分组内所有行 sum(sales) over(partition by user_type) AS sales_1 , ...