1.Hive 窗口函数
2.Hive QL窗口函数总结(2)
3.2万字长文，函g函最全面的数源数Hive开窗函数讲解和实战指南（必看）
4.hive常用函数,窗口函数与分析函数
5.Hive窗口函数详解
6.Hive常用语法：函数
Hive 窗口函数
Hive 窗口函数是一种强大的数据分析工具，它能对数据进行复杂计算，码解区别于传统的函g函聚合函数。窗口函数可以分为三类：聚合型、数源数分析型和取值型。码解android+编译5.1源码
首先，函g函让我们理解聚合型窗口函数，数源数如SUM(),码解 MIN(), MAX(), AVG(), COUNT()等。它们在窗口范围内实现灵活的函g函聚合操作，如计算至今累计分数，数源数通过rows between定义窗口范围，码解如从前3行到当前行。函g函collect_set()则能将多行数据聚合到一个集合内，数源数通过size()统计元素数量来满足特定需求。码解
分析型窗口函数如RANK(), ROW_NUMBER(), DENSE_RANK(), CUME_DIST(), PERCENT_RANK()和NTILE()，分别用于排序和统计在窗口内的位置。例如，ROW_NUMBER()生成连续序号，RANK()在排序相同时不会跳过序号，而DENSE_RANK()会。CUME_DIST()表示小于当前值的行占比，PERCENT_RANK()同理，NTILE()则将数据分为n等份，显示所属的分区。
取值型窗口函数如LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE(), LAST_VALUE()，分别处理滞后值、领先值，以及当前行到目前为止的首个和最后一个值。LAG()和LEAD()还有参数可设置返回值、行数及默认值，麦葱源码以便于获取特定位置的值。
通过以上介绍，窗口函数在Hive中提供了丰富的分析手段，能够帮助我们深入洞察数据并进行更精细的计算。
Hive QL窗口函数总结(2)
Hive QL窗口函数详解
窗口函数是Hive SQL中的关键特性，它允许我们在数据分组的基础上进行分析，而不是简单地对整个数据集进行汇总。窗口函数通过`over()`子句定义窗口，包括分组(partition by)、排序(order by)和窗口范围(rows)三个元素。例如，`sum`函数在窗口内计算值，而非整个分组，以便于获取每个组的累加值。
窗口规范如下：
- 分组子句明确了窗口的分组依据，如`unbounded preceding`代表组内的第一行，`unbounded following`代表组内的最后一行。
- 排序子句与窗口范围一起决定窗口的大小。默认情况下，如果省略，将默认为组内从第一行到当前行（RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW）。
- 函数如COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG等，可以配合窗口子句使用，而FIRST_VALUE、LAST_VALUE、LEAD、盛游源码LAG等函数则不依赖窗口，它们提供了一种在分组内按顺序获取值的方法。
窗口函数的使用场景广泛，如计算领先值(LAG)和滞后值(LEAD)、实现类似`group_concat`的排序聚合，以及对排名、分布、百分位进行计算。GROUPING SETS、CUBE和ROLLUP则提供了多维度的聚合方式，扩展了数据分析的灵活性。
深入理解这些窗口函数，有助于在Hive查询中处理更复杂的数据分析需求。更多详细信息可参考以下资源：[1] csdn.net/kuodannie...，[2] jianshu.com/acc8bd...，以及[3] stackoverflow.com/question...
2万字长文，最全面的Hive开窗函数讲解和实战指南（必看）
本文全面介绍了Hive中的窗口函数，这是一种SQL标准特性，用于对数据集中的每行进行独立计算，尤其在报表分析中发挥着重要作用。窗口函数不同于常规函数和聚合函数，它基于一个"窗口"（窗口定义由PARTITION BY和ORDER BY确定）对数据进行操作，返回单个值。
窗口函数主要包括：聚合函数（如sum, max, min, avg等）、排序函数（如rank, row_number等）和统计比较函数（如lead, lag, first_value等）。其中，OVER子句是关键，用于指定窗口的定义。例如，PARTITION BY用于分区数据，appcloud下载源码ORDER BY用于排序，而window_expression则定义窗口的边界条件。
在Hive中，窗口函数实例包括sum窗口函数、count窗口函数、avg窗口函数等，以及排名函数如CUME_DIST和NTILE。值窗口函数如last_value则需注意其默认窗口范围，而窗口函数的应用案例涵盖了去重、排名、数仓数据合并、连续登录统计等场景。
通过结合lag、lead、first_value和last_value等函数，可以实现环比和同比数据的计算。例如，lag函数用于获取当前行之前的数据，而lead函数则相反，用于获取当前行之后的数据。最后，窗口函数与聚合函数在逻辑上的差异是关键，窗口函数并不修改原有数据，而是为每一行数据提供附加信息。
hive常用函数,窗口函数与分析函数
窗口函数与分析函数在Hive中应用广泛，具体场景包括分区排序、动态Group By、Top N、累计计算以及层次查询等。
窗口函数具有以下几种类型：FIRST_VALUE用于取分组内排序后的集群软件源码第一个值；LAST_VALUE用于取分组内排序后的最后一个值；LEAD(col,n,DEFAULT)用于统计窗口内往下第n行的值；LAG(col,n,DEFAULT)与LEAD相反，用于统计窗口内往上第n行的值。
OVER从句在窗口函数中扮演重要角色，支持标准的聚合函数COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG，并且可以通过PARTITION BY和ORDER BY进行分区和排序。窗口规范支持以下格式：当ORDER BY后面缺少窗口从句条件时，默认为RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW；当ORDER BY和窗口从句都缺失时，默认为ROW BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING。OVER从句还支持Ranking函数、Lead和Lag函数等。
分析函数包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、CUME_DIST、PERCENT_RANK和NTILE等。ROW_NUMBER()从1开始，按照顺序生成分组内记录的序列；RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位；DENSE_RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等不会留下空位；CUME_DIST计算小于等于当前值的行数与分组内总行数的比例；PERCENT_RANK计算分组内当前行的RANK值与分组内总行数的比例；NTILE用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值。
Hive 2.1.0及以后版本支持在聚合函数（SUM, COUNT and AVG）中使用DISTINCT，但在ORDER BY或窗口限制中不支持。Hive 2.2.0中在使用ORDER BY和窗口限制时支持DISTINCT。同时，Hive 2.1.0及以后版本在OVER从句中也支持聚合函数。
此外，Hive还提供了增强的聚合函数Cube、Grouping和Rollup，它们通常用于OLAP中，不能累加，需要根据不同维度进行统计。GROUPING SETS用于根据不同的维度组合进行聚合，CUBE根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合，ROLLUP是CUBE的子集，以最左侧的维度为主进行层级聚合。
Hive窗口函数详解
Hive窗口函数详解 窗口函数在Hive中发挥着关键作用，理解其结构和用法至关重要。窗口函数的语法结构复杂，但掌握它能帮助我们更深入地分析数据。以下是窗口函数的核心组成部分： 1. 窗口函数基础- over()是窗口函数的核心，它通常与分析函数（如avg, sum, max, min）一起使用。窗口函数允许我们在一个特定的“窗口”内对数据进行操作，这个窗口可以根据partition by列分组，order by列排序，以及rows between定义范围。
2. 窗口函数语法- over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)结构允许我们灵活调整窗口大小，不指定范围则默认为整个查询结果。例如，rows between UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW用于计算累加值。
3. 常用分析函数- avg, sum, max, min用于聚合数据，row_number, rank, dense_rank用于排名，而lag和lead用于查看前后行数据，ntile则用于数据分组。
4. 练习实战- 通过练习，如统计每个用户的总数据量，按日期统计每天用户数，筛选出特定分数范围内的用户总数，以及计算每个用户达到特定标准的天数，我们可以加深对窗口函数的理解。
理解窗口函数需要理论与实践相结合，通过实践中的例子，我们可以更好地掌握如何在Hive中有效地应用窗口函数来处理数据。Hive常用语法：函数
在Hive中，聚合函数和分析函数广泛用于数据处理和分析。主要的聚合函数包括sum、avg、min和max，它们可以在指定的分组和排序条件下对数据进行计算。例如，使用sum函数计算特定列的总和，可以采用以下语法：{ sum} over([partition by col1,col2,...] order by { col3,col4,...} [asc | desc] [rows between unbounded preceding and current row])。
序列函数如ntile、row_number、rank和dense_rank，用于对数据进行排序编号。ntile函数将数据分组切分成指定数量的块，row_number、rank和dense_rank则对行进行排序，其中NULL值会被放在排序的最后。
在处理数据的分布情况时，cume_dist和percent_rank函数非常有用。cume_dist函数计算当前值在分组内所占的比例，而percent_rank函数则表示当前行相对于分组内所有行的百分排名。
lag、lead、first_value和last_value函数用于窗口操作，提供窗口内特定位置的数据。lag函数返回窗口内往上N行的数据，lead函数则返回窗口往下N行的数据。first_value和last_value函数则用于确定分组排序后，当前行前一个或后一个的值。
OLAP相关的函数，如grouping_sets、grouping_id、cube和rollup，用于处理复杂的数据聚合和分析。这些函数允许根据不同的维度进行上钻和下钻操作，从而生成不同维度的聚合结果。
集合函数，如collection函数，用于处理复杂类型的数据，例如数组或集合。同时，Hive还支持条件判断、日期函数、数学函数、字符串函数，以及数据脱敏等操作。
此外，Hive 2.1版本开始支持表生成函数和类型转换功能，用户可以根据需要自行定义函数和表生成函数，进一步增强数据处理能力。
综上所述，Hive提供了丰富的函数和操作，支持从基础的聚合和分析到复杂的OLAP和数据处理需求，是大数据分析和处理的强大工具。
Hive窗口函数
窗口函数在Hive中充当关键角色，其执行安排在SQL处理最后，但优先于order by子句。其作用域由over子句定义，处理一组返回多个值。窗口函数的类型多样，旨在满足不同的统计计算需求。
首先，我们关注统计计算窗口函数。这些函数以SQL聚合功能为基础，实现累计计算，如sum(...over(...))，即对一组数据进行累计加和。再如计算平均值的avg(...over(...))，能够计算每个月的近三月移动平均值，体现数据的动态趋势。这些函数的使用需结合partition by、order by和rows between，以明确计算范围和排序规则。
在分区排序方面，窗口函数如row_number()over(...)、rank()over(...)、dense_rank()over(...)，分别提供排序序号，帮助数据排序。row_number()特别不需指定字段，适用于分组汇总且行数不变的场景。而rank()和dense_rank()需明确分组和排序字段，适用于需要计算特定排序规则的场景。
分区排序窗口函数中，ntile(n)over(...)功能更显独特，它将数据集均分成n份，适用于数据分组和分类任务。ntile函数的使用需明确分组和排序字段，确保数据正确分类。
偏移窗口函数lag(...)over(...)和lead(...)over(...)，用于在查询中获取特定行的前N或后N行数据，便于计算时间间隔等。lag函数实例用于获取当前行前的某字段值，lead函数则用于获取后N行的字段值，简化了复杂数据操作，提高了查询效率。
实践是检验知识的最好方式。通过应用上述窗口函数，如计算支付时间间隔超过天的用户数，可以深入理解窗口函数在实际业务中的应用。通过这些函数，我们可以高效地处理大数据集，实现复杂的数据分析需求，为决策提供有力支持。
