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标题:
Hive窗口函数
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作者:
温锦文欧普厨电及净水器总代理
时间:
2024-8-2 00:43
标题:
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 (
[PARTITION BY partition_expression]
[ORDER BY order_expression [ASC|DESC]]
[window_frame])
复制代码
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;
复制代码
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;
复制代码
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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