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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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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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.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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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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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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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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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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一、Hive的排序order by：会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer。
order by 在 hive.mapred.mode = strict 模式下 必须指定 limit 否则执行会报错。sort by：不是全局排序，其在数据进入 reducer 前完成排序。
因此，如果用 sort by 进行排序，并且设置 mapred.reduce.tasks>1（如果为1就和 or
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2023-05-24 16:03:34
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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over简介先来看一下这个需求：求每个部门的员工信息以及部门的平均工资。在mysql中如何实现呢SELECT emp.*, avg_sal
FROM emp
JOIN (
SELECT deptno
, round(AVG(ifnull(sal, 0))) AS avg_sal
FROM emp
GROUP BY deptno
) t
ON emp.deptno =
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2023-08-09 20:33:15
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语法：分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)常用分析函数：聚合类 avg()、sum()、max()、min()排名类row_number() 按照值排序时产生一个自增编号，不会重复rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，会产生空位dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号，
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2023-08-18 23:50:07
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其实很讨厌有人问窗口函数，因为窗口函数解决的是我在刚开始工作时遇到的问题。因为是BI工程师出身，从业开始就在做各种排名、同比、环比、帕累托占比、当前最大等各种乱七八糟的表格需求。什么是窗口函数？网上很多数据都写的乱七八糟，搞得好像你越看不懂就显得他越厉害一样。来吧，保证你只要会select，就能看的懂这篇文章！OK，Let's GO！什么是窗口函数？一句话解释：窗口是什么？窗口就是在完整的房子边上
文章目录一.窗口函数作用1.1.测试数据1.2.应用场景二.窗口函数概念2.1.语法结构2.2.分析函数2.3.over函数的参数三.窗口函数入门3.1.over(partition by)3.2.over(order by)3.3.lag函数求上次购买时间3.4.ntile函数查前20%订单3.5.lead统计下次购买时间3.6.fist_value和last_value3.7.rank排名函
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2023-08-24 16:15:59
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窗口函数也称为OLAP函数，意思是对数据库数据进行实时分析处理。能进行排序并生成序列号。窗口函数分为：1. sum()，avg()，count()，max()，min()等一般聚合函数 2.rank()，dense_ra
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2023-07-12 20:46:53
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Hive 窗口函数和分析函数- Windowing and Analytics Functions1.前言使用 Hive 或 Impala 做数据查询或探索的时候，经常会使用到窗口函数/分析函数，做数据处理的时候也会经常用到窗口函数来做分组计算或者数据去重。Hive 的窗口函数、分析函数有很多，可能日常工作中习惯了使用某一类窗口函数，其他的功能有所忽略，那么今天我们便来一起回顾和学习 Hive 的
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2023-10-24 07:19:27
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@ 官方文档地址 Hive官网，点我就进 oracle,sqlserver都提供了窗口函数，但是在mysql5.5和5.6都没有提供窗口函数！ 窗口函数： 窗口+函数 窗口： 函数运行时计算的数据集的范围 函数： 运行的函数！ 仅仅支持以下函数： Windowing functions LEAD (
原创
2021-07-20 09:12:58
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一：前言根据官网的介绍，hive推出的窗口函数功能是对hive sql的功能增强，确实目前用于离线数据分析逻辑日趋复杂，很多场景都需要用到。以下就是对hive窗口函数的一个总结附上案例。二：理解下什么是WINDOW子句（灵活控制窗口的子集）PRECEDING：往前 FOLLOWING：往后 CURRENT ROW：当前行 UNBOUNDED：起点（一般结合PRECEDING，FOLLOWING使用
人生有三个基本目标： 不作恶， 开心， 自己养活自己。 如果能达到，就是很好的一生了。 —冯唐一、窗口函数定义窗口函数（Window Function）是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数
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2023-08-18 22:53:02
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