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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

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要求&#xff1a; 输出两个程序&#xff0c;一个命令行程序&#xff08;命令行参数用flag&#xff09;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&#xff0c;然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序&#xff1a; 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 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;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&#xff0c;一个是通过INMP441麦克风模块采集音频&#xff0c;一个是通过PCM5102A模块播放音频&#xff0c;那如果我们将两者结合起来&#xff0c;将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放&#xff0c;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&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

【Oracle】分区表

个人主页&#xff1a;Guiat 归属专栏&#xff1a;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&#xff0c;结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句&#xff1a; from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后&#xff1a; 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&#xff0c;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&#xff08;Partitioning&#xff09;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&#xff08;分区&#xff09;可以独立存储、管理和优化&#xff0c;…...