Hive窗口函数
在 Apache Hive 中，窗口函数是一种特殊类型的函数，它允许你在查询中对分区数据实行复杂的分析。窗口函数在标准 SQL 中可用，Hive 作为 Apache Hadoop 的一个组件，也支持这些功能。以下是一些常见的窗口函数以及怎样在 Hive 中利用它们的示例。窗口函数的类型
[*] 聚合函数（Aggregate Functions）：如 SUM、AVG、MAX、MIN 等，用于对窗口内的数据举行计算。
[*] 排名函数（Ranking Functions）：如 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等，用于为窗口内的数据行分配排名。
[*] 分析函数（Analytic Functions）：如 LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE 等，用于访问窗口内的相关行。
语法
窗口函数的根本语法如下：
function_name(expression) OVER (
]
)
[*]function_name 是窗口函数的名称。
[*]expression 是要应用窗口函数的列或表达式。
[*]PARTITION BY 子句用于界说分区，窗口函数将在每个分区内分别实行。
[*]ORDER BY 子句用于界说排序规则，这将决定行在窗口内的次序。
[*]window_frame 界说了窗口的大小和边界。
示例
思量一个销售表 sales，包含如下列：
[*]product_id：产物 ID。
[*]sale_date：销售日期。
[*]sales_amount：销售金额。
我们想要计算每个产物按日期的累积销售金额。
SELECT product_id, sale_date, sales_amount,
SUM(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS cumulative_sales
FROM sales; 在这个查询中，SUM(sales_amount) 是一个窗口函数，它计算每个产物 ID 分区内按销售日期排序的销售金额的累积和。
窗口框架（Window Frame）
窗口框架界说了窗口函数计算的行范围。它可以是以下形式：
[*]ROWS BETWEEN start_bound AND end_bound：界说基于当前行的偏移量。
[*]RANGE BETWEEN start_bound AND end_bound：界说基于当前值的范围。
例如，要计算移动均匀，你可以利用以下查询：
SELECT product_id, sale_date, sales_amount,
AVG(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date
ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg
FROM sales; 这个查询计算了每个产物 ID 的 7 天移动均匀销售金额，即包括当前行和前 6 天的数据。
注意事项
[*]窗口函数在处置惩罚大数据集时大概非常耗时，因为它们必要对每个窗口举行计算。
[*]确保你的查询计划得当，以便利用窗口函数的优势，并制止不必要的计算。
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