在构建数据仓库或者进行数据分析时，难免会使用Hive中的窗口函数完成一些较复杂的ETL工作，现对Hive中常用的窗口函数进行总结与记录。
在Hive中，一般会使用窗口函数生成新的一列，使用样式为：
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2023-05-31 07:30:05
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1函数相关1.1窗口函数FIRST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值LAST_VALUE：
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2021-08-02 13:54:43
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hive窗口函数/分析函数在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 ord
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2021-03-14 09:39:59
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1、函数1.1 窗口函数FIRST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值LAST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值LEAD(col,n,DEFAULT) ：用于统计窗口内往后第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值
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2022-07-02 10:36:12
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hive窗口函数/分析函数在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 ord
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2021-01-21 21:37:17
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**HIVE 窗口函数和分析函数**第一篇，试试水：一、介绍 分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化！到底什么是数据窗口？后面举例会详细讲到！基础结构： 分析函数（如:sum(),max(),row_number()…） + 窗口子句（ove
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2023-07-14 21:28:03
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cli命令show functions;desc function concat;desc function extended concat;查看某个函数怎么使用的例子nvl函数coalesce(v1,v2,...)返回参数中第一个非空值，如果所有值都为null返回null；set.cli.print.header=true;winfunc员工 工资 标识id money t
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2015-11-07 15:01:25
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Spark1.4发布，支持了窗口分析函数(window functions)。在离线平台中，90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现，其中必然会使用很多窗口分析函数，如果SparkSQL支持窗口分析函数，那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低，使用方式如下： 1、初始化
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2019-04-23 20:40:00
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目录窗口函数和分析函数应用场景1. 窗口函数1.1 需求案例1.1.1 需求11.1.2 需求21.1.3 需求31.1.4 需求41.1.5 需求51.2 窗口函数相关函数1.2.1 需求6 【实现跨行计算】1.2.2 需求71.2.3 需求8【NTILE函数使用】1.3 总结【敲黑板重点】1.4 使用搭配 窗口函数和分析函数应用场景1）用于分区排序； 2）动态group by； 3）计算 t
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2023-05-31 14:19:11
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sql里有聚合函数sum，avg等，这些函数配合group分组将多行数据聚集为一行，但是有时候我们想要显示聚集前的数据，又想要聚集后的数据，因此在hive中，我们引入了窗口函数 窗口函数包含两个部分，第一是分析函数，第二是over子句一、over从句1、over从句规范：over(partition by ??? order by ??? row|range between ??? and ???
文章目录Hive函数—窗口函数概念Hive窗口函数—over关键字Hive函数—order by子句Hive函数—Window子句 Hive函数—窗口函数概念窗口函数又名开窗函数，属于分析函数的一种。用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，很多场景都需要用到。窗口函数用于计算基于组的某种聚合值，窗口函数对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。窗口函数指定了分析函数工作的数据窗口大小
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2023-09-06 22:24:16
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第三天笔记SQL练习1、count(*)、count(1) 、count('字段名') 区别从执行结果来看count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最慢的count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最快的count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是
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2023-07-17 22:55:41
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Hive SQL 窗口函数在 SQL 中有一类函数叫做聚合函数，例如 sum()、avg()、max()、min() 等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是，有时候我们既要显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，此时我们便引入了窗口函数。窗口函数主要用于 OLAP 数据分析。在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都
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2023-08-31 20:15:49
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1.order by ：对数据进行全局排序，因此只有一个Reducer(多个Reducer无法保证全局有序)，然而只有一个Reducer，会导致当输入规模较大时，消耗较长的计算时间 2.sort by ：局部排序， 一般要设置下reduces个数，默认是-1，当个数为1，相当于order by，一般设置为大于1，保证每个reducer的输出有序，并不保证全局有序。 如果运行过慢，可以设置为本地模
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2023-09-01 19:47:21
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在SQL中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。本文分为两部分： 第一部分是Hive窗口函数详解，剖析各种窗口函数（几乎涵盖Hive所有
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2023-08-31 21:31:33
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1：ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING and CURREN
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2021-08-09 19:00:00
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目录窗口函数概述窗口序列函数row_numberdense_rank窗口边界滑动窗口lag 获取上一行数据lead 获取下一行数据窗口专用计算函数sum累加函数max最大值min最小值avg平均值count累计次数first_value首行值last_value末行值cume_dist分布统计percent_rank 秩分析函数nitle数据切片函数窗口函数概述over窗口函数说明：functio
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2023-07-12 19:29:55
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set hive.cli.print.header=true;HIVE的窗口函数，对于每一条数据通过窗口滑动，对在窗口内的数据进行聚合等操作。假设窗口大小为2，那么对每一条数据就以大小为2的窗口滑动。第一条数据的窗口：然后滑动窗口到第二条数据：对每二条、第三条、第四条数据进行窗口滑动，进行相应的聚合等操作，将结果放入对应行的cum_money列。 OVER()函数是窗口函数。一般与聚合函
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2023-08-18 22:21:49
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目录一、窗口函数语法及说明什么是窗口函数?常见分析函数：over()函数二、hive窗口函数应用案例(1)1、准备数据(1)2、函数操作2.1、聚合型窗口函数的使用[count(...) over()/sum(...) over()/ avg(...) over()/...]2.2、over()函数中的窗口范围使用2.3、lag(col,n)、lead(col,n)、ntile(n) 、first
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2023-07-14 12:17:00
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窗口函数的介绍窗口函数的出现，主要就是为了解决group by 后每组语句只有一条的弊端，即使groupby经常与聚合函数一起使用，但是也只能应用在一些较简单的业务场景，对于复杂的场景，我们此时就需要使用窗口函数。窗口函数：是一组特殊函数，扫描多个输入行来计算每个输出值，为每行数据都生成一行结果。 按功能可划分为： 排序、聚合、分析 语法：Function (arg1,..., arg n) OV
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2023-08-18 23:10:08
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