上一篇咱们介绍了三个常用的排序函数row_number(),rank()和dense_rank()。这三个函数需要配合开窗函数over()来实现排序功能。但over()的用法远不止于此，本文咱们来介绍如何实现累计求和和滑动求和。1、数据介绍咱们有三列数据，分别是员工的姓名、月份和销售额：接下来，咱们实现两个主要的功能，对每个员工的销售业绩的累积求和以及滑动求和（每个月计算其最近三个月的总销售业绩）
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2023-07-14 11:08:55
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# Hive函数 `COUNT OVER` 的深入解析
在大数据分析中，Apache Hive 已成为处理和查询大规模数据的强大工具。Hive 提供了丰富的函数和特性，以便更好地进行数据分析，其中之一便是 `COUNT` 函数与窗口函数结合的用法。在本篇文章中，我们将深入探讨 `COUNT OVER` 函数的用法，包括示例代码、实用场景以及适用的案例。
## 什么是 `COUNT OVER`
原创
2024-10-09 06:41:28
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hive窗口函数over()over()，指定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而变化。 根据尚硅谷大数据Hive教程，总结整理（1）over() group by，给每一条数据都开全量窗口原数据 需求：查询在 2017 年 4 月份购买过的顾客及总人数1）查询在 2017 年 4 月份购买过的所有字段 substring(string A, int start, int
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2023-07-21 16:07:40
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# Hive OVER COUNT 函数解析
在Hive中，OVER()函数是一种窗口函数，它允许我们对一组行执行聚合计算，并将结果返回给每一行。OVER()函数通常与ORDER BY一起使用，以定义窗口的排序方式。而COUNT()函数是一种聚合函数，用于计算行数。当这两个函数结合使用时，我们称之为“HIVE OVER COUNT”。
## OVER()函数简介
OVER()函数的基本语法如
原创
2024-07-23 08:57:02
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1.开窗函数查询
窗口函数通常是分析人员使用 hive ql 进行一些复杂逻辑计算时使用的特殊函数，其中 over() 通常与聚合函数共同使用，比如 count()、sum()、min()、max()、avg() 等。
over() 具有一定的窗口语义，如：OVER(ROWS ((CURRENT ROW) | (UNBOUND
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2023-07-10 18:40:25
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文章目录背景：解决思路分析：实例表数据准备size(collect_set() over(partition by order by))测试结果：结果分析： 背景：笔者在为公司搭建学生知识点画像时遇到了这种场景，在使用Spark DataFrame开发时，发现count(distinct user_id) over(partition by knowledge_id order by exam_
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2024-06-21 16:45:23
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目录常规方式失败的优化成功的优化 Hive是Hadoop的子项目，它提供了对数据的结构化管理和类SQL语言的查询功能。SQL的交互方式极大程度地降低了Hadoop生态环境中数据处理的门槛，用户不需要编写程序，通过SQL语句就可以对数据进行分析和处理。目前很多计算需求都可以由Hive来完成，极大程度地降低了开发成本。 &n
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2023-07-10 18:38:54
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HIVE —— count distinct优化方法市场部小姐姐：我的sql为啥这么慢呀？ 做去重统计时，小姐姐一般都这么写：select
count(distinct (bill_no)) as visit_users
from
i_usoc_user_info_d
where
p_day = '20200408'
and bill_no is not null
and bi
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2023-07-11 11:36:05
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# Hive Count Over 不同维度的探索
Hive是一种用于大规模数据处理的框架，它为我们提供了一种简单的SQL样式的查询语言，称为HiveQL。Hive在数据分析领域被广泛使用，尤其在进行复杂的聚合计算时，`COUNT`函数常常被作为基本的统计分析方法。本文将探讨如何在Hive中实现`COUNT`操作，并通过不同维度来分析数据。
## 理解COUNT和OVER
在数据分析中，`C
原创
2024-08-10 07:10:54
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Hive分析函数和窗口函数在Hive 0.11之后支持的，扫描多个输入的行计算每行的结果。通常和OVER,PARTITION BY, ORDER BY, WINDOWING配合使用。和传统的分组结果不一样，传统的结果每组中只有一个结果。分析函数的结果会出现多次，和每条记录都连接输出。语法形式如下：Function(arg1,....argn) OVER([PARTITION BY<...&g
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2024-04-10 09:02:35
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hive 开窗函数什么是开窗函数我们想要对一组数据进行操作的时候，一般需要的是对数据进行聚合操作,例如通过group by，然后进行求解sum,count,avg等，这时候返回的是一个值，可以理解为多对一的关系，如果我买了想要获取需要聚合数据的多对多关系呢，那就需要开窗函数，为窗口中的每一行数据返回一个值。具体来说就是：窗口函数对一组行进行操作，并为基础查询中的每一行返回一个值。术语窗口描述函数操
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2023-07-10 18:46:10
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Hive--count distinct优化前言实例写法一：每天去重到细粒度的（日），再聚合到粗粒度（月）写法二：先聚合到细粒度的（同一特征），再聚合到粗粒度（所有）写法三：先聚合到细粒度的（同一特征），再聚合到粗粒度（所有） 前言COUNT(DISTINCT xxx)在hive中很容易造成数据倾斜。第一印象是用size(collect_set(字段))替代COUNT(DISTINCT 字段)但
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2023-09-26 22:39:38
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Hive 实用技巧（一）countcount(if(status=1,true,null))中count函数返回一个布尔值类型的数值，如果status=1,返回true,会计数；如果status不等于1返回null，不会计数。count(DISTINCT if(agent_begin_time < start_time
AND unix_timestamp(t4.start_time) -
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2023-05-24 11:12:33
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开窗函数的引出：在写sql语句查询时经常会用到聚合函数，也就是sum(),count(),max(),avg()等函数，这些函数可以将多行数据聚集成一行，所以也就是最后查询的结果的行数少于聚集前的行数，但是这并不能满足我们所要的某些查询，于是开窗函数就被引出了，相对于聚合函数而言开窗函数是对于每个组返回多行(而聚合函数则是多行数据返回一行值)，组内的每一行数据都相当于一个窗口。1：窗口函数的相关函
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2023-07-14 12:12:56
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窗口函数窗口函数一般就是说over()函数，其窗口是由一个OVER字句定义的多行记录。窗口函数有两种形式：over(distribute by 分区字段 sort by 排序字段)
distribute by 是按照多个reduce去处理数据的，对应的排序是局部排序sort by
over(partition by 分区字段 order by 排序字段)
partition by 是按照一个re
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2023-08-18 23:23:54
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Hive是Hadoop的子项目，它提供了对数据的结构化管理和类SQL语言的查询功能。SQL的交互方式极大程度地降低了Hadoop生态环境中数据处理的门槛，用户不需要编写程序，通过SQL语句就可以对数据进行分析和处理。目前很多计算需求都可以由Hive来完成，极大程度地降低了开发成本。目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细
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2024-08-12 12:37:15
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# 如何在 Hive 中实现“月累计至当天 count over”
在大数据行业中，Hive 是一种常用的数据仓库工具，适合处理海量数据。本文将指导你如何在 Hive 中实现“月累计至当天”的功能。我们将使用窗口函数，并采用简单的步骤来完成这一过程。
## 过程概述
下面是实现“月累计至当天 hive count over”的流程概述：
| 步骤 | 说明
group by和count在Hive与mysql用法基本一致，今天说一下group by、count组合用法在hive中的需要注意的地方，以及实现一个功能的sql写法目标：统计表中id和总条数模型:tab(id string)输出：id、count(*)需求1：输出表中总记录数select count(*) from tab;需求2：输出表中id，总条数select id,count(*) from tab;这样计算就会报错解决方式两...
原创
2021-08-05 13:55:02
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。其实，Hive的本质是将HiveSQL语句转化成MapReduce任务执行。count(*)、count(1) 、count('字段名') 区别：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NULLcount(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时
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2023-07-20 19:14:50
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HiveSQL书写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，而是表示
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2023-07-13 15:50:54
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