2万字长文,最全面的Hive开窗函数讲解和实战指南(必看)

发布网友 发布时间：2024-10-03 01:10

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热心网友 时间：2024-10-20 02:22

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，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。

热心网友 时间：2024-10-20 02:20

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，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。