hive所有窗口函数详情总结
hive窗口函数详情总结
- 解释
- 语法
- hive开窗函数
- 排序开窗函数
- 样例数据
- RANK()
- DENSE_RANK()
- ROW_NUMBER()
- 分析开窗函数
- 样例数据:
- last_value
- first_value
- lag
- lead
- 其他窗口函数
- cume_dist
- percent_rank
解释
开窗函数用于为行定义一个窗口(指运算将要操作的行的集合),它对一组值进行操作,不需要使用 Group By 子句对数据进行分组,能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。
语法
函数() over(partition by 列名1 order by 列名2 rows between [[unbounded|num] preceding | current row]and [[unbounded|num] following | current row]) rows between:作用为划分表中窗口边界
unbounded preceding:表示表中窗口无上边界
num preceding:表示表中窗口上界到距离当前行向上num行
current row:表示当前行
num following:表示表中窗口下界到距离当前行向下num行
unbounded following:表示表中窗口无下边界
rows between unbounded preceding and unbounded following:
hive开窗函数
排序开窗函数
样例数据
select * from test ;
>name score subjectA 90 语文A 90 数学A 98 英语B 93 语文B 90 数学B 94 英语
RANK()
在计算排序时,若存在相同位次,会跳过之后的位次。有3条排在第1位时,排序为:1,1,1,4······
示例:
#按姓名分组,排序每个人的分数从低到高
select name , score , subject ,rank()over(partition by name order by score ) rk from test;
>name score subject rk
> A 90 语文 1
> A 90 数学 1
> A 98 英语 3
> B 90 数学 1
> B 93 语文 2
> B 94 英语 3
DENSE_RANK()
在计算排序时,若存在相同位次,不会跳过之后的位次。有3条排在第1位时,排序为:1,1,1,2······
示例:
#按姓名分组,排序每个人的分数从低到高
select name , score , subject ,rank()over(partition by name order by score ) rk from test;
>name score subject rk
> A 90 语文 1
> A 90 数学 1
> A 98 英语 2
> B 90 数学 1
> B 93 语文 2
> B 94 英语 3
ROW_NUMBER()
这个函数赋予唯一的连续位次。例如,有3条排在第1位时,排序为:1,2,3,4······
示例:
#按姓名分组,排序每个人的分数从低到高
select name , score , subject ,rank()over(partition by name order by score ) rk from test;
>name score subject rk
> A 90 语文 1
> A 90 数学 2
> A 98 英语 3
> B 90 数学 1
> B 93 语文 2
> B 94 英语 3
分析开窗函数
样例数据:
select * from test;RN ADDRESS ARRIVAL_TIME USERID ------ ---------- ------------------- --------- 1 A1 2012-7-9 下午12:03:21 1 (null) A2 2012-7-9 下午12:04:21 2 (null) A3 2012-7-9 下午12:05:21 3 2 A1 2012-7-9 下午12:08:21 4 (null) A2 2012-7-9 下午12:09:21 5 (null) A3 2012-7-9 下午12:10:21 6 3 A1 2012-7-9 下午12:13:21 7 (null) A3 2012-7-9 下午12:15:21 8 4 A1 2012-7-9 下午12:18:23 9 5 A1 2012-7-9 下午12:19:21 10 (null) A2 2012-7-9 下午12:20:21 11 (null) A3 2012-7-9 下午12:21:21 12 6 A1 2012-7-9 下午12:23:23 13 (null) A2 2012-7-9 下午12:24:21 14
last_value
取开窗最后一个值
第一个参数是列名,第二个参数可选布尔值,默认值为FALSE,true可以忽略null值
select rn,address,arrival_time,userid,last_value(rn,true) over(order by userid) group_t from test查询结果如下:RN ADDRESS ARRIVAL_TIME USERID GROUP_T ------ ---------- ------------------- --------- ---------- 1 A1 2012-7-9 下午12:03:21 1 1 (null) A2 2012-7-9 下午12:04:21 2 1 (null) A3 2012-7-9 下午12:05:21 3 1 2 A1 2012-7-9 下午12:08:21 4 2 (null) A2 2012-7-9 下午12:09:21 5 2 (null) A3 2012-7-9 下午12:10:21 6 2 3 A1 2012-7-9 下午12:13:21 7 3 (null) A3 2012-7-9 下午12:15:21 8 3 4 A1 2012-7-9 下午12:18:23 9 4 5 A1 2012-7-9 下午12:19:21 10 5 (null) A2 2012-7-9 下午12:20:21 11 5 (null) A3 2012-7-9 下午12:21:21 12 5 6 A1 2012-7-9 下午12:23:23 13 6 (null) A2 2012-7-9 下午12:24:21 14 6
first_value
取开窗第一个值
第一个参数是列名,第二个参数可选布尔值,默认值为FALSE,true可以忽略null值
select rn,address,arrival_time,userid,first_value(rn,true) over(order by userid) group_t from test查询结果如下:RN ADDRESS ARRIVAL_TIME USERID GROUP_T ------ ---------- ------------------- --------- ---------- 1 A1 2012-7-9 下午12:03:21 1 1 (null) A2 2012-7-9 下午12:04:21 2 1 (null) A3 2012-7-9 下午12:05:21 3 1 2 A1 2012-7-9 下午12:08:21 4 1 (null) A2 2012-7-9 下午12:09:21 5 1 (null) A3 2012-7-9 下午12:10:21 6 1 3 A1 2012-7-9 下午12:13:21 7 1 (null) A3 2012-7-9 下午12:15:21 8 1 4 A1 2012-7-9 下午12:18:23 9 1 5 A1 2012-7-9 下午12:19:21 10 1 (null) A2 2012-7-9 下午12:20:21 11 1 (null) A3 2012-7-9 下午12:21:21 12 1 6 A1 2012-7-9 下午12:23:23 13 1 (null) A2 2012-7-9 下午12:24:21 14 1
lag
LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 ,第三个参数指的是往上n个weinull的默认值,不是指开窗那列的值为null的默认值,示例:
select rn,address,arrival_time,userid,lag(rn,2,0) over(order by userid) group_t from test查询结果如下:RN ADDRESS ARRIVAL_TIME USERID GROUP_T ------ ---------- ------------------- --------- ---------- 1 A1 2012-7-9 下午12:03:21 1 0 (null) A2 2012-7-9 下午12:04:21 2 0 (null) A3 2012-7-9 下午12:05:21 3 1 2 A1 2012-7-9 下午12:08:21 4 null (null) A2 2012-7-9 下午12:09:21 5 null (null) A3 2012-7-9 下午12:10:21 6 2 3 A1 2012-7-9 下午12:13:21 7 null (null) A3 2012-7-9 下午12:15:21 8 null 4 A1 2012-7-9 下午12:18:23 9 3 5 A1 2012-7-9 下午12:19:21 10 null (null) A2 2012-7-9 下午12:20:21 11 4(null) A3 2012-7-9 下午12:21:21 12 5 6 A1 2012-7-9 下午12:23:23 13 null (null) A2 2012-7-9 下午12:24:21 14 null
lead
LEAD(col,n,DEFAULT)用于统计窗口内往下第n行值
select rn,address,arrival_time,userid,lead(rn,2,0) over(order by userid) group_t from test
查询结果如下:RN ADDRESS ARRIVAL_TIME USERID GROUP_T ------ ---------- ------------------- --------- ---------- 1 A1 2012-7-9 下午12:03:21 1 null (null) A2 2012-7-9 下午12:04:21 2 2 (null) A3 2012-7-9 下午12:05:21 3 null 2 A1 2012-7-9 下午12:08:21 4 null (null) A2 2012-7-9 下午12:09:21 5 3(null) A3 2012-7-9 下午12:10:21 6 null 3 A1 2012-7-9 下午12:13:21 7 4(null) A3 2012-7-9 下午12:15:21 8 54 A1 2012-7-9 下午12:18:23 9 null 5 A1 2012-7-9 下午12:19:21 10 null (null) A2 2012-7-9 下午12:20:21 11 6(null) A3 2012-7-9 下午12:21:21 12 null 6 A1 2012-7-9 下午12:23:23 13 0(null) A2 2012-7-9 下午12:24:21 14 0
其他窗口函数
cume_dist
这个函数不太常用, 小于等于当前值的行数/分组内总行数
select r, a ,cume_dist() over( order by a ) col from (
select 'cc' r, 1 a union all select 'aa',2 union all select 'bb', 3
) tr a col
>c 1 0.3333333333333333 #1/3
>aa 2 0.6666666666666666 #2/3
>b 3 1 #3/3
percent_rank
percent_rank :窗口内当前行的RANK值-1/窗口内总行数-1(这里的rank值就是指的是rank 函数的的返回值)
select r, a ,percent_rank() over( order by a ) col from (
select 'cc' r, 1 a union all select 'aa',2 union all select 'bb', 3
) tr a col
>c 1 0 #1-1/3-1
>aa 2 5 #2-1/3-1
>b 3 1 #3-3/3-1
相关文章:
hive所有窗口函数详情总结
hive窗口函数详情总结 解释语法hive开窗函数排序开窗函数样例数据RANK()DENSE_RANK()ROW_NUMBER() 分析开窗函数样例数据:last_valuefirst_valuelaglead 其他窗口函数cume_distpercent_rank 解释 开窗函数用于为行定义一个窗口(指运算将要操作的行的集合…...

Talk | 新加坡国立大学博士生施宇钧:DragDiffusion-基于扩散模型的关键点拖拽图片编辑
本期为TechBeat人工智能社区第518期线上Talk! 北京时间8月2日(周三)20:00, 新加坡国立大学博士生—施宇钧的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题是: “DragDiffusion-基于扩散模型的关键点拖拽图片编辑”,他…...
22 | 贝叶斯分类算法
文章目录 介绍什么是贝叶斯分类算法?贝叶斯分类算法的应用场景贝叶斯定理贝叶斯定理的基本原理贝叶斯定理的公式推导贝叶斯定理的应用举例代码介绍 什么是贝叶斯分类算法? 贝叶斯分类算法是一类基于贝叶斯定理的分类技术。在统计分类任务中,这些算法使用特定的假设来建立特…...
java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00909: 参数个数无效
问题: 在Select里采用Contact(%,#name,%)报错参数个数无效 原因: 回想以前用Mysql的时候就是这样用的,没有问题,在这里就出问题了,所以确定问题在oracle数据库上,经过查询得知,oracle和mysql…...
数据结构8-哈希表
数据结构8-哈希表 动态分配内存方式: #include <stdio.h> #include <stdlib.h>#define SIZE 20struct DataItem {int data; int key; };struct DataItem* hashArray[SIZE]; struct DataItem* dummyItem; struct DataItem* item;//获取键值 int has…...

vue3引用Font-Awesome字体图标库
环境:vue3tsviteelement plus 介绍:这里安装引用的是Font-Awesome 6.x 版本,有专业版(付费),这里只介绍免费版字体使用方法 一、安装 1.使用npm安装,终端打开项目目录或者命令行cd到目录文件夹…...
Python: Django 服务部署可能遇到的一些问题
502 bad gateway 不要用 python3 manage.py runserver 启动服务, 而要用: daphne -b 0.0.0.0 -p <端口> <工程名>.asgi:application此外,在 setting.py 中,修改: import osSECRET_KEY os.environ.get(D…...

Python爬虫时遇到连接超时解决方案
在进行Python爬虫任务时,经常会遇到连接超时(TimeoutError)错误。连接超时意味着爬虫无法在规定的时间内建立与目标服务器的连接,导致请求失败。为了帮助您解决这个常见的问题,本文将提供一些解决办法,并提…...

这所国字头双一流,根本招不满,学硕都没人报!
一、学校及专业介绍 中国民航大学,位于天津市,是民航局、天津市、教育部共建高校,是天津市“双一流”建设高校和高水平特色大学建设高校。 1.1 招生情况 2023年中国民航大学电子信息与自动化学院,初试考806信号与系统的一共有两…...
macos 查询端口占用 命令
在 macOS 上查询端口占用的命令是通过使用lsof(list open files)工具来实现的。 lsof可以显示当前系统中打开的文件(包括网络连接和端口)的相关信息。 打开终端应用程序(Terminal),然后输入以下…...

无代码开发:打破传统开发模式,引领数字化转型新方向
随着数字化转型的加速,企业对于高效、便捷的软件开发需求愈发旺盛。无代码开发作为一种新兴的软件开发模式,以其可视化、模块化的开发方式,为数字化转型提供了新的方向。本文将从无代码开发的优势、应用场景、如何实现等方面进行详细解读&…...

go-zero超强工具goctl的常用命令api,rpc,model及其构建的服务解析
goctl api 详情移步: go-zero的路由机制解析 基于go-zero的api服务刨析并对比与gin的区别 goctl rpc goctl支持多种rpc,较为流行的是google开源的grpc,这里主要介绍goctl rpc protoc的代码生成与使用。 protoc是grpc的命令,作用…...

手机python编程软件怎么用,手机python编程软件下载
大家好,小编来为大家解答以下问题,手机python编程软件保存的代码在哪里,手机python编程软件怎么运行,现在让我们一起来看看吧! 原标题:盘点几个在手机上可以用来学习编程的软件 前天在悟空问答的时候&#…...

【使用 DSP 滤波器加速速度和位移】使用信号处理算法过滤加速度数据并将其转换为速度和位移研究(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

家居行业解决方案 | 君子签电子签约助力家居企业减负增效
过去,家居行业因供需两端碎片化、服务链条较长等因素,导致线上发展较为缓慢,近年来,互联网的发展推动直播电商、兴趣电商兴起,促使家居行业数字化建设需求越来越为迫切。 合同管理作为家居行业企业经营的一项重要管理…...

Nodejs 第五章(Npm run 原理)
npm run xxx 发生了什么 按照下面的例子npm run dev 举例过程中发生了什么 读取package json 的scripts 对应的脚本命令(dev:vite),vite是个可执行脚本,他的查找规则是: 先从当前项目的node_modules/.bin去查找可执行命令vite如果没找到就去全局的node…...
150. 逆波兰表达式求值
给你一个字符串数组 tokens ,表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。 请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。 注意: 有效的算符为 、-、* 和 / 。 每个操作数(运算对象)都可以是一个整数或者另一个表达式。 两个…...

js中的设计模式
设计模式 代码整体的结构会更加清楚,管理起来会更加方便,更好地维护 设计模式是一种思想 发布订阅 模块化开发 导入很多模块 容器即数组存储未来要执行的方法,同addEventListener 数组塌陷问题* 由于删除了元素,导致从删除元素的位…...
PostgreSQL:string_agg 多列值聚合成一列
PostgreSQL:string_agg 多列值聚合成一列 string_agg是PostgreSQL中的一个聚合函数,用于将一组值连接为一个字符串。它接受两个参数:要连接的值和连接符。 语法如下: string_agg(expression, delimiter)其中,expression是要连接…...

通向架构师的道路之apache_tomcat_https应用
一、总结前一天的学习 通过上一章我们知道、了解并掌握了Web Server结合App Server是怎么样的一种架构,并且亲手通过Apache的Http Server与Tomcat6进行了整合的实验。 这样的架构的好处在于: 减轻App Server端的压力,用Web Server来分压…...
生成xcframework
打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏
抽象 联邦学习 (FL) 支持跨分布式客户端进行协作模型训练,而无需共享原始数据,这使其成为在互联和自动驾驶汽车 (CAV) 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而,最近的研究表明&…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放
简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入,一个是通过INMP441麦克风模块采集音频,一个是通过PCM5102A模块播放音频,那如果我们将两者结合起来,将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放,是不是就可以做一个扩音器了呢…...
JDK 17 新特性
#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持,不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的ÿ…...

【Oracle】分区表
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度
文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...

Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...

MySQL:分区的基本使用
目录 一、什么是分区二、有什么作用三、分类四、创建分区五、删除分区 一、什么是分区 MySQL 分区(Partitioning)是一种将单张表的数据逻辑上拆分成多个物理部分的技术。这些物理部分(分区)可以独立存储、管理和优化,…...