大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）

   💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到 **青云交的博客**！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 **我的博客**，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

在这里插入图片描述

本博客的精华专栏：

大数据新视界专栏系列：聚焦大数据，展技术应用，推动进步拓展新视野。
Java 大厂面试专栏系列：提供大厂面试的相关技巧和经验，助力求职。
Python 魅力之旅：探索数据与智能的奥秘专栏系列：走进 Python 的精彩天地，感受数据处理与智能应用的独特魅力。
Java 性能优化传奇之旅：铸就编程巅峰之路：如一把神奇钥匙，深度开启 JVM 等关键领域之门。丰富案例似璀璨繁星，引领你踏上编程巅峰的壮丽征程。
Java 虚拟机（JVM）专栏系列：深入剖析 JVM 的工作原理和优化方法。
Java 技术栈专栏系列：全面涵盖 Java 相关的各种技术。
Java 学习路线专栏系列：为不同阶段的学习者规划清晰的学习路径。
JVM 万亿性能密码：在数字世界的浩瀚星海中，JVM 如神秘宝藏，其万亿性能密码即将开启奇幻之旅。
AI（人工智能）专栏系列：紧跟科技潮流，介绍人工智能的应用和发展趋势。
智创 AI 新视界专栏系列（NEW）：深入剖析 AI 前沿技术，展示创新应用成果，带您领略智能创造的全新世界，提升 AI 认知与实践能力。
数据库核心宝典：构建强大数据体系专栏系列：专栏涵盖关系与非关系数据库及相关技术，助力构建强大数据体系。
MySQL 之道专栏系列：您将领悟 MySQL 的独特之道，掌握高效数据库管理之法，开启数据驱动的精彩旅程。
大前端风云榜：引领技术浪潮专栏系列：大前端专栏如风云榜，捕捉 Vue.js、React Native 等重要技术动态，引领你在技术浪潮中前行。
工具秘籍专栏系列：工具助力，开发如有神。

【青云交社区】和【架构师社区】的精华频道:

今日看点：宛如一盏明灯，引领你尽情畅游社区精华频道，开启一场璀璨的知识盛宴。
今日精品佳作：为您精心甄选精品佳作，引领您畅游知识的广袤海洋，开启智慧探索之旅，定能让您满载而归。
每日成长记录：细致入微地介绍成长记录，图文并茂，真实可触，让你见证每一步的成长足迹。
每日荣登原力榜：如实记录原力榜的排行真实情况，有图有真相，一同感受荣耀时刻的璀璨光芒。
每日荣登领军人物榜：精心且精准地记录领军人物榜的真实情况，图文并茂地展现，让领导风采尽情绽放，令人瞩目。

每周荣登作者周榜：精准记录作者周榜的实际状况，有图有真相，领略卓越风采的绽放。

展望未来，我将持续深入钻研前沿技术，及时推出如人工智能和大数据等相关专题内容。同时，我会努力打造更加活跃的社区氛围，举办技术挑战活动和代码分享会，激发大家的学习热情与创造力。我也会加强与读者的互动，依据大家的反馈不断优化博客的内容和功能。此外，我还会积极拓展合作渠道，与优秀的博主和技术机构携手合作，为大家带来更为丰富的学习资源和机会。

**我热切期待能与你们一同在这个小小的网络世界里探索、学习、成长**。**你们的每一次点赞、关注、评论、打赏和订阅专栏，都是对我最大的支持**。让我们一起在知识的海洋中尽情遨游，共同打造一个充满活力与智慧的博客社区。✨✨✨

**衷心地感谢每一位为我点赞、给予关注、留下真诚留言以及慷慨打赏的朋友，还有那些满怀热忱订阅我专栏的坚定支持者。你们的每一次互动，都犹如强劲的动力，推动着我不断向前迈进**。倘若大家对更多精彩内容充满期待，。让我们携手并肩，一同踏上知识的广袤天地，去尽情探索。此刻，**请立即访问我的主页 或【青云交社区】吧**，那里有更多的惊喜在等待着你。相信通过我们齐心协力的共同努力，这里必将化身为一座知识的璀璨宝库，吸引更多热爱学习、渴望进步的伙伴们纷纷加入，共同开启这一趟意义非凡的探索之旅，驶向知识的浩瀚海洋。让我们众志成城，在未来必定能够汇聚更多志同道合之人，携手共创知识领域的辉煌篇章！

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）

引言：

亲爱的大数据爱好者们，大家好！在数据这片波澜壮阔、暗藏玄机的 “数字海洋” 里，我们恰似经验老到的 “航海探险家”，一路乘风破浪。回首往昔，于《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）》，我们宛如技艺精湛的 “数据工匠”，精心锻造数据存储与传输的 “坚固方舟”；在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）》，又似目光如炬的 “领航舵手”，依据数据 “风向” 与业务 “洋流”，精准锚定最优压缩算法，稳稳把控数据管理 “航向”。此刻，我们满怀热忱，聚焦 Hive 窗口函数这一神秘且威力惊人的 “数据分析神器”，誓要揭开其面纱，深挖内里无尽 “宝藏”，为诸位推开那扇通往数据深层价值 “神秘宝库” 的巍峨大门。

在这里插入图片描述

正文：

一、窗口函数基础：夯实数据分析 “基石”

在这里插入图片描述

1.1 洞悉本质：窗口函数核心要诀

窗口函数，仿若数据世界的 “神奇魔镜”，拥有一种近乎 “点石成金” 的奇妙魔力。它能在丝毫不扰动数据原始 “阵型”（行数）的前提下，游刃有余地穿梭于数据行列之间，施展 “七十二变”，对数据开展全方位、多维度的精巧计算与深度洞察。与传统聚合函数那种 “大刀阔斧”、将分组数据凝练压缩成单一 “浓缩精华”（聚合结果）的行事风格截然不同，它恰似一位独具匠心的 “数据雕刻大师”，为每行数据悉心雕琢、量身定制专属的 “分析勋章”—— 基于该行所处 “数据窗口” 内丰富信息精算所得的独特结果。

不妨设想这样一个充满烟火气的餐饮连锁企业场景，旗下门店遍布大街小巷，每日订单流水数据汇聚成一张庞大的订单明细表

restaurant_orders

，涵盖订单编号、门店地址、消费金额、下单时间等关键 “数据拼图”。若想精准洞悉各门店内，每笔订单金额相较同门店其他订单的 “江湖地位”（排名情况），窗口函数便可如 “天降神兵” 般登场助力。就拿

RANK()

函数来说，以下这段简洁而有力的代码便能轻松 “拨云见日”：

SELECT
    order_id,
    store_address,
    order_amount,
    RANK()OVER(PARTITIONBY store_address ORDERBY order_amount DESC)AS amount_rank
FROM
    restaurant_orders;

在这段代码 “精密仪器” 般的构造里，

PARTITION BY store_address

恰似一把锐利无比的 “数据手术刀”，依据门店地址这一关键标识，将浩如烟海的数据精准切割成一个个独立且 “个性鲜明” 的 “数据小天地”（窗口）；而

ORDER BY order_amount DESC

则如同 “价值标尺”，在各门店专属的 “数据小天地” 内，依消费金额高低，井然有序地排列数据 “臣民”，进而为每笔订单精准算出在所属门店订单 “琅琊榜” 上的赫赫排名，让各门店订单价值 “梯队” 一目了然、清晰可辨。

1.2 条缕剖析：窗口函数分类与语法 “精密蓝图”

在 Hive 函数这座 “巍峨大厦” 里，窗口函数稳稳扎根，主要分化为两大 “王牌阵营”：聚合窗口函数与排序窗口函数，二者各司其职、相辅相成，共同编织起强大的数据分析 “天网”。

聚合窗口函数阵营中，可谓 “猛将如云”，

SUM()

、

AVG()

、

COUNT()

等一众 “大将” 赫赫在列。它们仿若拥有 “吸星大法” 般的神奇本领，在各自专属的 “数据窗口” 舞台上，大施 “聚合神通”，将分散的数据 “星辰” 汇聚成璀璨夺目的聚合 “星河”（算出对应聚合值）。就拿统计各城市区域门店月度累计营业额来说，假设有一张销售业绩表

sales_performance

，内含城市区域编号、营业日期、营业额等关键字段，代码如下：

SELECT
    city_region_id,
    business_date,
    turnover_amount,SUM(turnover_amount)OVER(PARTITIONBY city_region_id,MONTH(business_date)ORDERBY business_date)AS monthly_cumulative_turnover
FROM
    sales_performance;

此处，

SUM(turnover_amount) OVER (PARTITION BY city_region_id, MONTH(business_date) ORDER BY business_date)

宛如一台不知疲倦的 “营业额累加引擎”，沿着城市区域与营业月划分的 “轨道”，依营业日期 “时间指针” 稳步转动，持续吸纳、累加营业额数据 “能量”，动态勾勒出各城市区域门店每月营业额 “节节攀升” 的壮丽 “增长曲线”，为企业区域经营策略制定提供坚实数据 “弹药”。

排序窗口函数 “阵营” 同样 “兵强马壮”，

RANK()

、

DENSE_RANK()

、

ROW_NUMBER()

等 “精兵强将” 各显神通。以一家大型科技企业员工薪资排名场景为例，设有员工信息表

tech_employees

，详细囊括员工编号、部门名称、薪资待遇等关键信息，当要计算各部门员工薪资排名时，代码如下：

SELECT
    employee_id,
    department_name,
    salary,
    RANK()OVER(PARTITIONBY department_name ORDERBY salary DESC)AS salary_rank
FROM
    tech_employees;

其语法结构恰似一座构造精妙、严丝合缝的 “未来科技馆”，

函数名() OVER (PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段 [窗口范围])

。

PARTITION BY

仿若 “智能分区大师”，依据分组字段这把 “神奇钥匙”，巧妙解锁数据 “分区密码”，将海量数据打散成多元且井然有序的 “数据展厅”（窗口）；

ORDER BY

则如同 “精密排序导航仪”，引领窗口内数据 “展品” 按照既定规则整齐列队；

[窗口范围]

恰似 “可调节镜头”，默认从窗口 “历史起点” 聚焦到当前行（

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

），当然，也可依据特殊需求灵活调整，犹如切换不同 “观测视角”，定格、捕捉不同范围的数据 “精彩瞬间”。

1.3 明辨秋毫：窗口函数、普通函数与子查询 “实力对决”

与普通函数 “单枪匹马”、逐行 “埋头苦干” 的行事风格相比，普通函数宛如一位 “独行剑客”，秉持 “事不关己，高高挂起” 的原则，对每行数据独立开展运算，最终输出单一 “战果”，自始至终，数据行数 “稳如泰山”，纹丝不动。例如，在零售店铺计算商品促销后价格时，假设商品表

products_info

中有商品原价、折扣力度等字段，代码如下：

SELECT
    product_id,
    original_price,
    discount_rate,
    original_price *(1- discount_rate)AS discounted_price
FROM
    products_info;

这里，

original_price * (1 - discount_rate)

纯粹依靠本行数据 “自给自足”，宛如一位 “闭关修炼” 的高手，独自算出折扣价格，全然不牵涉其他行数据 “江湖恩怨”。

子查询则似一位 “迂回战术大师”，惯于 “曲线救国”。它先是像一位 “数据拾荒者”，潜入 “数据仓库” 深处，精心搜罗符合特定条件的数据，暂存在 “临时避风港”（子查询结果集），而后供外部查询 “二次雕琢”、深加工。就拿统计各门店最大订单金额这一任务来说，假设有订单流水表

order_streams

（涵盖订单编号、门店名称、订单金额等字段），代码如下：

SELECT
    o.store_name,(SELECTMAX(order_amount)FROM order_streams WHERE store_name = o.store_name)AS max_order_amount
FROM
    order_streams o;

反观窗口函数，却宛如一位 “现场作战指挥官”，在查询执行 “硝烟战场” 上，果敢 “排兵布阵”，凭借自身强大 “算力魔法”，直接对数据 “大军” 展开高效运算，无需借助 “临时避风港” 周转迂回。用窗口函数实现上述需求，恰似 “轻装上阵、直捣黄龙”，代码如下：

SELECT
    store_name,
    order_amount,MAX(order_amount)OVER(PARTITIONBY store_name)AS max_order_amount
FROM
    order_streams;

两相对比，窗口函数处理此类任务时，仿若 “风驰电掣” 的 “数据高铁”，高效快捷、直抵目标核心，优势尽显，令人赞叹不已。

二、常见窗口函数详解：解锁多元分析 “超能力”

2.1 聚合类窗口函数：数据聚合 “魔法大师”

2.1.1 SUM ()：累计求和 “王者风范”

SUM()

函数犹如一位 “财富积累狂人”，在数据 “江湖” 中，专注于将窗口内指定列数据 “财富” 逐一收拢、汇聚成磅礴 “银山”（总和）。在电商直播带货销售场景里，假设有一张销售明细报表

ecommerce_live_sales

，涵盖产品品类、销售时段、销售金额等关键 “数据拼图”，要精准统计各产品品类每月直播带货销售总额，代码如下：

SELECT
    product_category,
    sale_time,
    sale_amount,SUM(sale_amount)OVER(PARTITIONBY product_category,MONTH(sale_time)ORDERBY sale_time)AS monthly_sales_total
FROM
    ecommerce_live_sales;

这段代码恰似一台 “销售总额永动机”，依据产品品类、销售月巧妙划分 “数据版图”，伴随销售时间 “时光齿轮” 徐徐转动，持续将销售金额 “金砖” 层层累加，精心勾勒出各产品品类每月直播带货销售业绩 “一路狂飙” 的辉煌 “增长轨迹”，为电商企业品类运营策略优化、资源精准投放筑牢坚实数据 “根基”。

2.1.2 AVG ()：均值计算 “平衡大师”

AVG()

函数则宛如一位 “公平秤守护者”，旨在将窗口内指定列数据 “砝码” 仔细称量、精准调配，算出那恰到好处的平均值，确保数据 “天平” 稳稳当当。以高校各专业学生成绩统计分析为例，假设有学生成绩汇总表

student_grade_summary

，内含专业编号、学生编号、考试成绩等关键字段，计算各专业学生平均成绩时，代码如下：

SELECT
    major_id,
    student_id,
    grade,AVG(grade)OVER(PARTITIONBY major_id ORDERBY student_id)AS major_avg_grade
FROM
    student_grade_summary;

此代码依专业编号这把 “分类钥匙” 精心划分 “数据房间”，按照学生编号顺序，有条不紊地将考试成绩 “砝码” 放上 “公平秤”，算出各专业成绩 “平均水位”，恰似为高校教学质量评估、专业课程优化提供了一把精准 “量尺”，助力教育工作者洞察专业整体学业水平，精准 “把脉” 教学成效。

2.1.3 COUNT ()：行数清点 “数字卫士”

COUNT()

函数仿若一位 “数据阅兵指挥官”，无论数据 “战场” 风云变幻，始终坚守岗位，负责一丝不苟地清点窗口内数据 “士兵” 行数。在企业集团各子公司部门员工统计场景下，假设有员工信息总表

corporate_employee_master

，涵盖子公司部门编号、员工编号等字段，统计各子公司部门员工数量时，代码如下：

SELECT
    subsidiary_department_id,
    employee_id,COUNT(*)OVER(PARTITIONBY subsidiary_department_id)AS employee_count
FROM
    corporate_employee_master;

无论其他字段如何 “长袖善舞”、变幻莫测，

COUNT(*)

始终 “目不斜视”，宛如 “定海神针”，精准清点各子公司部门 “人员家底”，为企业集团人力资源调配、资源优化分配筑牢坚如磐石的数据 “堡垒”。

2.2 排序类窗口函数：数据排名 “公正裁判”

2.2.1 RANK ()：跳跃排名 “严苛判官”

RANK()

函数仿若一位 “铁面无私的赛事评审长”，在数据排名 “赛场” 上，对窗口内数据严格 “审视”、公正排名，一旦遭遇相同数据值 “选手”，排名 “名额” 便会如 “跳级生” 般跳跃，绝不 “拖泥带水”。以热门电竞游戏赛事成绩排名为例，假设有赛事成绩记录表

esports_scores

，涵盖选手编号、比赛项目、得分等关键字段，计算各比赛项目选手得分排名时，代码如下：

SELECT
    player_id,
    competition_event,
    score,
    RANK()OVER(PARTITIONBY competition_event ORDERBY score DESC)AS score_rank
FROM
    esports_scores;

倘若两名选手在 “赛场上” 得分 “并驾齐驱”、难分伯仲，那么他们将共享同一排名 “荣耀”，而后续选手的排名则如同 “跨栏健将”，果断越过相应名次，确保排名 “赛道” 严格区分先后顺序，彰显赛事竞争的 “残酷” 与公正，让真正的强者脱颖而出。

2.2.2 DENSE_RANK ()：紧密排名 “温和仲裁”

DENSE_RANK()

函数恰似一位 “春风化雨的赛事协调员”，其排名规则与

RANK()

有几分相似，却更具 “人文关怀”、更为 “包容”。当遭遇相同得分 “选手” 时，排名紧密相连、依次递增，绝不忍心 “留空” 名次，让选手们 “手拉手” 前行。对于上述电竞赛事成绩表，若使用

DENSE_RANK()

函数计算排名，代码如下：

SELECT
    player_id,
    competition_event,
    score,
    DENSE_RANK()OVER(PARTITIONBY competition_event ORDERBY score DESC)As dense_score_rank
FROM
    esports_scores;

如此这般，即便选手得分相同，排名也如同 “亲密伙伴” 般衔接紧密，丝丝入扣，这种排名方式更契合部分场景对排名连贯性、稳定性的特殊需求，让数据 “赛场” 充满温情与和谐。

2.2.3 ROW_NUMBER ()：连续序号 “发配使者”

ROW_NUMBER()

函数则宛如一位 “秩序井然的序号分发官”，为窗口内每行数据派发唯一、连续且有条不紊的序号 “徽章”。在物流快递包裹排序场景中，假设有物流订单跟踪表

logistics_package_tracking

，涵盖订单编号、客户姓名、下单时间等关键信息，为各客户订单依下单时间顺序分配序号时，代码如下：

SELECT
    order_id,
    customer_name,
    order_time,
    ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBY customer_name ORDERBY order_time)AS order_number
FROM
    logistics_package_tracking;

从 1 开始，序号 “徽章” 如同 “流水编号”，依下单早晚依次 “佩戴” 在各订单 “肩头”，清晰梳理各客户订单序列，方便物流企业精准跟踪、高效管理包裹流转，确保每一个 “包裹使者” 都能按时送达 “目的地”。

2.3 分析类窗口函数：数据洞察 “智慧侦探”

2.3.1 LAG ()：前序数据 “时光回溯仪”

LAG()

函数宛如一台 “时光穿梭机”，能够巧妙地 “穿越时空”，抓取窗口内前一行数据 “记忆碎片”。以股票市场行情深度分析为例，假设有股票价格历史记录表

stock_price_history

，涵盖股票代码、交易日期、收盘价等关键字段，计算股票每日价格相较前一日价格差值时，代码如下：

SELECT
    stock_code,
    trade_date,
    closing_price,
    closing_price - LAG(closing_price,1)OVER(PARTITIONBY stock_code ORDERBY trade_date)AS price_change
FROM
    stock_price_history;

LAG(closing_price, 1)

恰似 “时光指针” 轻轻回拨一格，精准捞取前一日收盘价 “记忆碎片”，与当日收盘价 “现实图景” 仔细 “比对”，算出价格波动 “差值密码”，助投资者敏锐捕捉股价涨跌 “蛛丝马迹”，提前预判市场 “风云变幻”，把握投资良机。

2.3.2 LEAD ()：后续数据 “未来瞭望镜”

LEAD()

函数则与

LAG()

“背道而驰”，仿若一台 “未来预测仪”，聚焦窗口内后一行数据 “未来影像”。继续以股票表为例，计算股票下一日价格与当日价格差值时，代码如下：

SELECT
    stock_code,
    trade_date,
    closing_price,
    LEAD(closing_price,1)OVER(PARTITIONBY stock_code ORDERBY trade_date)- closing_price AS next_day_price_change
FROM
    stock_price_history;

LEAD(closing_price, 1)

提前 “窥探” 后一日收盘价 “未来影像”，与当日价格 “当下现实” 细细 “切磋”，为投资者预判股价走势提供 “前瞻性” 超强的参考 “指南针”，助其在波谲云诡的股票市场中 “乘风破浪”，驶向财富 “彼岸”。

2.3.3 FIRST_VALUE () 和 LAST_VALUE ()：首尾数据 “精准捕手”

FIRST_VALUE()

函数仿若一位 “数据起始守护者”，目光如炬，总能精准抓取窗口内首个值 “明珠”；

LAST_VALUE()

函数则宛如一位 “数据收官猎手”，耐心守候，锁定窗口内最后一个值 “宝藏”。在员工职业成长历程评估场景中，假设有员工绩效成长记录表

employee_performance_growth

，涵盖员工编号、评估时间、绩效得分等关键字段，计算员工评估周期内首末绩效得分时，代码如下：

SELECT
    employee_id,
    evaluation_time,
    performance_score,
    FIRST_VALUE(performance_score)OVER(PARTITIONBY employee_id ORDERBY evaluation_time)AS first_performance_score,
    LAST_VALUE(performance_score)OVER(PARTITIONBY employee_id ORDERBY evaluation_time ROWSBETWEENCURRENTROWANDUNBOUNDEDFOLLOWING)AS last_performance_score
FROM
    employee_performance_growth;

在计算最后绩效得分时，

ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING

指令恰似一把 “精准定位钥匙”，确保稳稳捕捉到窗口内 “收官” 数据 “宝藏”，完整呈现员工绩效从 “起点” 至 “终点” 的全历程，助力企业管理者全面、深入评估员工成长轨迹，为人才培养、晋升决策筑牢数据基石。

为明晰常见窗口函数 “超能力图谱”，特呈上如下表格，仿若一份 “数据武林秘籍”，助您一目了然各函数 “绝技” 及适用 “战场”：
窗口函数功能精要典型场景示例SUM()窗口内指定列求和，积累数据 “财富”电商直播产品月销售总额统计，把握品类营收走势AVG()窗口内指定列求平均，平衡数据 “天平”高校专业学生平均成绩核算，助力教学质量评估COUNT()窗口内行数统计，清点数据 “士兵”企业子公司部门员工数量盘点，支撑人力调配RANK()跳跃式排名，严守赛事公正电竞选手得分排名，筛选赛场强者DENSE_RANK()紧密式排名，兼顾连贯和谐电竞选手得分（连贯）排名，适配特殊需求ROW_NUMBER()连续序号分配，梳理数据秩序物流客户订单编号，保障包裹跟踪LAG()获取前一行数据，回溯数据 “过往”股票价格日变化计算（与前一日比），捕捉股价波动源头LEAD()获取后一行数据，瞭望数据 “未来”股票价格日变化计算（与后一日比），预判股价走势FIRST_VALUE()获取首值，守护数据 “起始”员工绩效周期起始得分获取，明晰成长起点LAST_VALUE()获取尾值，捕获数据 “收官”员工绩效周期末尾得分获取，洞察成长终点

三、窗口函数在实际场景中的应用：赋能多行业数据 “掘金”

3.1 电商数据分析：深挖用户价值 “富矿”

在电商这片竞争白热化、数据 “暗流涌动” 的 “商业丛林” 里，精准数据分析恰似一把 “利刃”，助企业披荆斩棘，解锁用户价值 “密码”、优化运营策略 “棋局”。假设有电商订单全景明细表

ecommerce_order_panorama

，集齐订单编号、用户唯一标识、订单金额、订单生成时间等关键数据 “拼图”，宛如一幅 “数据藏宝图”，指引我们挖掘无尽价值。

3.1.1 用户累计消费 “财富攀升图” 绘制

巧妙运用

SUM()

窗口函数，绘制用户累计消费金额 “财富攀升图”，深度洞察消费趋势与忠诚度 “脉络”。代码如下：

SELECT
    order_id,
    user_id,
    order_amount,
    order_time,SUM(order_amount)OVER(PARTITIONBY user_id ORDERBY order_time)AS cumulative_consumption
FROM
    ecommerce_order_panorama;

这段代码恰似为每位用户精心铺设的专属 “财富登山道”，伴随订单生成时间 “时光脚步” 稳步迈进，累计消费金额如 “财富雪球” 般逐级滚大、节节攀升。电商企业借此精准锁定 “消费大亨”，为其量身定制如专属私人客服、限量版商品优先购买权等高端会员权益，搭配满减、赠品等专属优惠 “礼包”，深度挖掘用户长期价值，加固用户与平台 “情感纽带”。

3.1.2 用户订单 “价值梯队” 深度剖析

借助 “犀利” 的

RANK()

函数，深度剖析用户各订单在其消费 “版图” 中的价值排名，代码呈现如下：

SELECT
    order_id,
    user_id,
    order_amount,
    RANK()OVER(PARTITIONBY user_id ORDERBY order_amount DESC)AS order_rank
FROM
    ecommerce_order_panorama;

此排名恰似一把 “价值标尺”，精准丈量订单价值高低，助企业洞悉用户消费偏好 “风向” 与实力 “底蕴”。依据订单价值层级，企业可针对性推荐商品，对高价值订单用户呈上品质卓越、独具匠心的高端好物，搭配个性化定制服务；对中低价值订单用户推送性价比超群、实用贴心的热门商品，提升购买转化率，优化用户购物体验，让每一次推荐都 “直击人心”。

3.2 金融数据分析：筑牢风险 “防火墙” 与激活业务 “新引擎”

金融行业这片 “数据海洋” 浩瀚无垠、深不可测，风险把控与业务洞察犹如 “航海灯塔”，至关重要、不可或缺。设有金融交易全记录详表

financial_transaction_full_log

，涵盖交易唯一编号、账户专属标识、交易金额、交易发生时间等核心数据 “锚点”，稳稳托住金融分析 “巨轮”。

3.2.1 账户交易波动 “心电图” 精准监测

利用

LAG()

与

LEAD()

函数 “双剑合璧”，绘制账户交易金额波动 “心电图”，敏锐评估风险 “脉搏”。代码如下：

SELECT
    transaction_id,
    account_id,
    transaction_amount,
    transaction_time,
    transaction_amount - LAG(transaction_amount,1)OVER(PARTITIONBY account_id ORDERBY transaction_time)AS previous_change,
    LEAD(transaction_amount,1)OVER(PARTITIONby account_id ORDERBY transaction_time)- transaction_amount AS next_change
FROM
    financial_transaction_full_log;

前后交易金额的 “差值运算”，恰似监测心脏跳动起伏的 “电极贴片”，精准捕捉异常波动 “信号”。一旦出现大额异常增减，仿若 “心跳早搏”，金融机构便能迅速预警，及时排查欺诈风险、应对市场异动，守护资金安全 “护城河”，确保金融 “巨轮” 平稳航行。

3.2.2 账户交易活跃度 “晴雨表” 科学评估

运用

COUNT()

函数结合精妙窗口函数，匠心打造账户交易活跃度 “晴雨表”，代码如下：

SELECT
    account_id,
    transaction_time,COUNT(*)OVER(PARTITIONBY account_id ORDERBY transaction_time RANGE BETWEENINTERVAL'30'DAYPRECEDINGANDCURRENTROW)AS recent_transaction_count
FROM
    financial_transaction_full_log;

这如同精心调校的 “活跃度计数器”，聚焦近 30 天交易次数，精准区分活跃与休眠账户。对活跃账户，金融机构可推送专属理财咨询、手续费减免等 “福利礼包”，强化用户粘性；对休眠账户，细致排查隐患，推送唤醒活动，如新手专享理财产品推荐、积分兑换刺激等，优化服务资源配置，点燃业务 “新引擎”，驱动金融业务持续繁荣。

3.3 互联网日志数据分析：雕琢用户体验 “艺术品”

互联网公司的日志数据仿若一幅 “神秘藏宝图”，满是用户行为 “隐秘线索”，蕴含无限价值。假设有网站访问日志全景表

web_access_logs_full

，包含用户唯一编号、访问精确时间、访问页面路径等关键信息 “坐标”，引领我们探索用户 “内心世界”。

3.3.1 用户访问频率 “脉搏仪” 精准测算

借助

COUNT()

函数与窗口函数 “珠联璧合”，精准测算用户不同时段访问频率，比如过去一小时内的 “高频时刻”，代码如下：

SELECT
    user_id,
    access_time,COUNT(*)OVER(PARTITIONBY user_id ORDERBY access_time RANGE BETWEENINTERVAL'1'HOURPRECEDINGANDCURRENTROW)AS access_frequency
FROM
    web_access_logs_full;

恰似把准用户 “访问脉搏” 的 “听诊器”，网站运营者依此洞悉用户活跃度与粘性 “健康指标”。对高频用户，推送热门资讯 “营养餐”、个性化推荐 “贴心礼物”，满足其多元需求；对低频用户，优化页面加载 “速度引擎”、调整内容布局 “美学设计”，提升吸引力，雕琢极致用户体验，将网站打造成用户流连忘返的 “数字梦幻乐园”。

3.3.2 用户访问路径 “导航仪” 细致追踪

利用

LAG()

函数 “回溯魔法”，细致追踪用户网站访问路径，清晰呈现行为流程，代码呈现如下：

SELECT
    user_id,
    access_time,
    access_page,
    LAG(access_page,1)OVER(PARTITIONBY user_id ORDERBY access_time)AS previous_page
FROM
    web_access_logs_full;

这就像安装在用户 “线上足迹” 上的 “智能导航仪”，忠实记录前一页面 “来处”，运营者借此明晰用户兴趣走向 “指南针”、痛点所在 “警示灯”。据此优化页面跳转逻辑 “桥梁”、导航结构 “地图”，比如电商网站可依此缩短购买流程 “捷径”，提高转化率与留存率，让用户购物之旅轻松愉悦、畅通无阻。

结束语：

在这里插入图片描述

亲爱的大数据爱好者们，至此，我们在 Hive 窗口函数这片 “数据花园” 里悉心耕耘、精耕细作，从基础概念 “播下良种”，经分类详解 “浇水施肥”，到实际应用 “开花结果”，见证其在电商、金融、互联网等多领域 “大放异彩”，绽放强大分析 “芬芳”。它犹如一把 “万能钥匙”，解锁数据深层价值 “宝箱”，为各行业数据赋能 “添翼”。

此刻，您是否已迫不及待想将这些 “绝技” 运用到实战中呢？又或者在今天介绍的这些窗口函数应用场景中，您有哪些独特的见解、创新的想法或是疑惑之处呢？欢迎随时在评论区或CSDN社区分享交流，让我们携手共进，在大数据的浪潮里 “乘风破浪”，深挖数据 “富矿”，精准驾驭数据之力！

而接下来，在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数应用场景与实战（下）（22 / 30）》中，我们还将进一步拓展其应用边界，探索更复杂、多元的实战策略，带您领略数据洞察的全新高度，敬请期待！

说明：文中部分图片来自官网：(https://hive.apache.org/)

———— 精　选　文　章 ————

大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：加密技术保障数据隐私（下）（16 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（上）（13/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶：优化聚合查询的有效手段（下）（10/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶原理：均匀分布数据的智慧（上）（9/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：提升查询效率的关键步骤（下）（8/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：精细化管理的艺术与实践（上）（7/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：索引技术的巧妙运用（下）（6/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：架构深度剖析与核心组件详解（上）（1 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：处理特殊数据的高级技巧（下）（26 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）(最新）
智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新）
智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换：从原理到实践，开启大数据性能优化星际之旅（下）（20/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：为企业决策加速的核心力量（下）（14/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 在大数据架构中的性能优化全景洞察（上）（13/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：新技术融合的无限可能（下）（12/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上（2-2））（11/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上（2-1））（11/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之经典案例解析：电商企业如何靠 Impala性能优化逆袭（上）（9/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：从数据压缩到分析加速（下）（8/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 资源管理：并发控制的策略与技巧（下）（6/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 与内存管理：如何避免资源瓶颈（上）（5/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：重写查询语句的黄金法则（下）（4/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据存储分区的艺术与实践（下）（2/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：解锁大数据分析的速度密码（上）（1/30）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘，附海量代码和案例(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之数据质量管理全景洞察：从荆棘挑战到辉煌策略与前沿曙光(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据环境下的网络安全态势感知(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之多因素认证在大数据安全中的关键作用(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南(最新）
技术星河中的璀璨灯塔 —— 青云交的非凡成长之路(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 4）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 3）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 2）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 1）(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之Cassandra 性能优化策略：大数据存储的高效之路(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据在能源行业的智能优化变革与展望(最新）
智创 AI 新视界 – 探秘 AIGC 中的生成对抗网络（GAN）应用(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据与虚拟现实的深度融合之旅(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合：开启智能新纪元(最新）
智创 AI 新视界 – AIGC 背后的深度学习魔法：从原理到实践(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之大数据和增强现实（AR）结合：创造沉浸式数据体验(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之如何降低大数据存储成本：高效存储架构与技术选型(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据与区块链双链驱动：构建可信数据生态(最新）
大数据新视界 – 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析：智能决策的新引擎(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之区块链技术：为大数据安全保驾护航(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Snowflake 在大数据云存储和处理中的应用探索(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Ray：分布式机器学习框架的崛起(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用：打造智能生活的基石(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Dask：分布式大数据计算的黑马(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam：统一批流处理的大数据新贵(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之图数据库与大数据：挖掘复杂关系的新视角(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Serverless 架构下的大数据处理：简化与高效的新路径(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据与边缘计算的协同：实时分析的新前沿(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Hadoop MapReduce 优化指南：释放数据潜能，引领科技浪潮(最新）
诺贝尔物理学奖新视野：机器学习与神经网络的璀璨华章(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano：大数据计算任务调度的新突破(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的应用探索(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构：构建可靠防护体系(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之差分隐私技术在大数据隐私保护中的实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Dremio：改变大数据查询方式的创新引擎(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 ClickHouse：大数据分析领域的璀璨明星(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据驱动下的物流供应链优化：实时追踪与智能调配(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据如何重塑金融风险管理：精准预测与防控(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用：优化数据获取效率(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据与量子机器学习融合：突破智能分析极限(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升：高效处理大数据变更(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Presto 性能优化秘籍：加速大数据交互式查询(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据驱动智能客服 – 提升客户体验的核心动力(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据于基因测序分析的核心应用 - 洞悉生命信息的密钥(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Ibis：独特架构赋能大数据分析高级抽象层(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之从 Druid 和 Kafka 到 Polars：大数据处理工具的传承与创新(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 查询性能提升：加速大数据实时分析的深度探索(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道：应对海量数据的高效传输(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构：提升大数据缓存效率的全方位解析(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio：解析数据缓存系统的分层架构(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio 数据缓存系统在大数据中的应用与配置(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之TeZ 大数据计算框架实战：高效处理大规模数据(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据质量评估指标与方法：提升数据可信度(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Sqoop 在大数据导入导出中的应用与技巧(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据血缘追踪与治理：确保数据可追溯性(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Cassandra 分布式数据库在大数据中的应用与调优(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之基于 MapReduce 的大数据并行计算实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据压缩算法比较与应用：节省存储空间(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据清洗工具 OpenRefine 实战：清理与转换数据(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Spark Streaming 实时数据处理框架：案例与实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Kylin 多维分析引擎实战：构建数据立方体(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之HBase 在大数据存储中的应用与表结构设计(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据实战指南：Apache Flume 数据采集的配置与优化秘籍(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之大数据存储技术大比拼：选择最适合你的方案(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Reactjs 在大数据应用开发中的优势与实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Vue.js 与大数据可视化：打造惊艳的数据界面(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Node.js 与大数据交互：实现高效数据处理(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之JavaScript在大数据前端展示中的精彩应用(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合：开创智能未来的新篇章(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之算法在大数据中的核心作用：提升效率与智能决策(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之DevOps与大数据：加速数据驱动的业务发展(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之SaaS模式下的大数据应用：创新与变革(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Kubernetes与大数据：容器化部署的最佳实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之探索ES：大数据时代的高效搜索引擎实战攻略(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Redis在缓存与分布式系统中的神奇应用(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策：如何利用大数据提升企业竞争力(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之MongoDB与大数据：灵活文档数据库的应用场景(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据科学项目实战：从问题定义到结果呈现的完整流程(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库：高可用数据存储的新选择(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据安全策略：保护大数据资产的最佳实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Kafka消息队列实战：实现高吞吐量数据传输(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻：大规模数据存储与查询的卓越方案(最新）
IBM 中国研发部裁员风暴，IT 行业何去何从？(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据治理之道：构建高效大数据治理体系的关键步骤(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起：大数据新视界的璀璨明珠(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之数据可视化之美：用 Python 打造炫酷大数据可视化报表(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍：从配置到代码实践(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法：大厂数据分析师进阶秘籍(最新）
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合：构建强大数据仓库实战指南(最新）
大数据新视界–大数据大厂之Java 与大数据携手：打造高效实时日志分析系统的奥秘(最新）
大数据新视界–面向数据分析师的大数据大厂之MySQL基础秘籍：轻松创建数据库与表，踏入大数据殿堂(最新）
全栈性能优化秘籍–Linux 系统性能调优全攻略：多维度优化技巧大揭秘(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：揭秘 MySQL 集群架构负载均衡核心算法：从理论到 Java 代码实战，让你的数据库性能飙升！(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案(最新）
解锁编程高效密码：四大工具助你一飞冲天！(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL数据库高可用性架构探索（2-1）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL集群架构负载均衡方法选择全攻略（2-2）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解（2-1）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例（2-2）(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：数据安全深度剖析与未来展望(最新）
大数据新视界–大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：开启数据宇宙的传奇之旅(最新）
大数据新视界–大数据大厂之大数据时代的璀璨导航星：Eureka 原理与实践深度探秘(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化逆袭：常见错误不再是阻碍(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之Java 性能优化传奇：热门技术点亮高效之路(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化：多维度策略打造卓越体验(最新）
Java性能优化传奇之旅–Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能大作战：策略与趋势洞察(最新）
JVM万亿性能密码–JVM性能优化之JVM 内存魔法：开启万亿级应用性能新纪元(最新）
十万流量耀前路，成长感悟谱新章(最新）
AI 模型：全能与专精之辩 —— 一场科技界的 “超级大比拼”(最新）
国产游戏技术：挑战与机遇(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（10）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（9）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（8）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（7）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（6）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（5）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（4）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（3）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（2）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（1）(最新）
Java 面试题 ——JVM 大厂篇之 Java 工程师必备：顶尖工具助你全面监控和分析 CMS GC 性能（2）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之Java工程师必备：顶尖工具助你全面监控和分析CMS GC性能（1）(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之未来已来：为什么ZGC是大规模Java应用的终极武器？(最新）
AI 音乐风暴：创造与颠覆的交响(最新）
编程风暴：勇破挫折，铸就传奇(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之低停顿、高性能：深入解析ZGC的优势(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之解密ZGC：让你的Java应用高效飞驰(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之掌控Java未来：深入剖析ZGC的低停顿垃圾回收机制(最新）
GPT-5 惊涛来袭：铸就智能新传奇(最新）
AI 时代风暴：程序员的核心竞争力大揭秘(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之Java新神器ZGC：颠覆你的垃圾回收认知！(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之揭秘：如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度(最新）
“低代码” 风暴：重塑软件开发新未来(最新）
程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习？–编程之路：平衡与成长的艺术(最新）
编程学习笔记秘籍：开启高效学习之旅(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器：深入剖析GC优化实战案例(最新）
Java面试题–JVM大厂篇之实战解析：如何通过CMS GC优化大规模Java应用的响应时间(最新）
Java面试题–JVM大厂篇（1-10）
Java面试题–JVM大厂篇之Java虚拟机（JVM）面试题：涨知识，拿大厂Offer（11-20）
Java面试题–JVM大厂篇之JVM面试指南：掌握这10个问题，大厂Offer轻松拿
Java面试题–JVM大厂篇之Java程序员必学：JVM架构完全解读
Java面试题–JVM大厂篇之以JVM新特性看Java的进化之路：从Loom到Amber的技术篇章
Java面试题–JVM大厂篇之深入探索JVM：大厂面试官心中的那些秘密题库
Java面试题–JVM大厂篇之高级Java开发者的自我修养：深入剖析JVM垃圾回收机制及面试要点
Java面试题–JVM大厂篇之从新手到专家：深入探索JVM垃圾回收–开端篇
Java面试题–JVM大厂篇之Java性能优化：垃圾回收算法的神秘面纱揭开！
Java面试题–JVM大厂篇之揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制
Java面试题–JVM大厂篇之掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器
Java面试题–JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略
Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读
Java面试题–JVM大厂篇之从零开始掌握JVM：解锁Java程序的强大潜力
Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC：大型Java应用的性能优化利器
Java面试题–JVM大厂篇之深入了解G1 GC：高并发、响应时间敏感应用的最佳选择
Java面试题–JVM大厂篇之G1 GC的分区管理方式如何减少应用线程的影响
Java面试题–JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制
Java面试题–JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景
Java面试题–JVM大厂篇之Serial GC在JVM中有哪些优点和局限性
Java面试题–JVM大厂篇之深入解析JVM中的Serial GC：工作原理与代际区别
Java面试题–JVM大厂篇之通过参数配置来优化Serial GC的性能
Java面试题–JVM大厂篇之深入分析Parallel GC：从原理到优化
Java面试题–JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用
Java面试题–JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南
Java面试题–JVM大厂篇之Parallel GC与其他垃圾回收器的对比与选择
Java面试题–JVM大厂篇之Java中Parallel GC的调优技巧与最佳实践
Java面试题–JVM大厂篇之JVM监控与GC日志分析：优化Parallel GC性能的重要工具
Java面试题–JVM大厂篇之针对频繁的Minor GC问题，有哪些优化对象创建与使用的技巧可以分享？
Java面试题–JVM大厂篇之JVM 内存管理深度探秘：原理与实战
Java面试题–JVM大厂篇之破解 JVM 性能瓶颈：实战优化策略大全
Java面试题–JVM大厂篇之JVM 垃圾回收器大比拼：谁是最佳选择
Java面试题–JVM大厂篇之从原理到实践：JVM 字节码优化秘籍
Java面试题–JVM大厂篇之揭开CMS GC的神秘面纱：从原理到应用，一文带你全面掌握
Java面试题–JVM大厂篇之JVM 调优实战：让你的应用飞起来
Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC调优宝典：从默认配置到高级技巧，Java性能提升的终极指南
Java面试题–JVM大厂篇之CMS GC的前世今生：为什么它曾是Java的王者，又为何将被G1取代
Java就业-学习路线–突破性能瓶颈： Java 22 的性能提升之旅
Java就业-学习路线–透视Java发展：从 Java 19 至 Java 22 的飞跃
Java就业-学习路线–Java技术：2024年开发者必须了解的10个要点
Java就业-学习路线–Java技术栈前瞻：未来技术趋势与创新
Java就业-学习路线–Java技术栈模块化的七大优势，你了解多少？
Spring框架-Java学习路线课程第一课：Spring核心
Spring框架-Java学习路线课程：Spring的扩展配置
Springboot框架-Java学习路线课程：Springboot框架的搭建之maven的配置
Java进阶-Java学习路线课程第一课：Java集合框架-ArrayList和LinkedList的使用
Java进阶-Java学习路线课程第二课：Java集合框架-HashSet的使用及去重原理
JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建第一个JavaWeb项目（一）
JavaWEB-Java学习路线课程：使用MyEclipse工具新建项目时配置Tomcat服务器的方式（二）
Java学习：在给学生演示用Myeclipse10.7.1工具生成War时，意外报错：SECURITY: INTEGRITY CHECK ERROR
使用Jquery发送Ajax请求的几种异步刷新方式
Idea Springboot启动时内嵌tomcat报错- An incompatible version [1.1.33] of the APR based Apache Tomcat Native
Java入门-Java学习路线课程第一课：初识JAVA
Java入门-Java学习路线课程第二课：变量与数据类型
Java入门-Java学习路线课程第三课：选择结构
Java入门-Java学习路线课程第四课：循环结构
Java入门-Java学习路线课程第五课：一维数组
Java入门-Java学习路线课程第六课：二维数组
Java入门-Java学习路线课程第七课：类和对象
Java入门-Java学习路线课程第八课：方法和方法重载
Java入门-Java学习路线扩展课程：equals的使用
Java入门-Java学习路线课程面试篇：取商　/　和取余(模)　%　符号的使用

标签： Hive 窗口函数数据分析电商洞察

本文转载自: https://blog.csdn.net/atgfg/article/details/144176908
版权归原作者 青云交 所有，如有侵权，请联系我们删除。

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）

引言：

正文：

一、窗口函数基础：夯实数据分析 “基石”

1.1 洞悉本质：窗口函数核心要诀

1.2 条缕剖析：窗口函数分类与语法 “精密蓝图”

1.3 明辨秋毫：窗口函数、普通函数与子查询 “实力对决”

二、常见窗口函数详解：解锁多元分析 “超能力”

2.1 聚合类窗口函数：数据聚合 “魔法大师”

2.1.1 SUM ()：累计求和 “王者风范”

2.1.2 AVG ()：均值计算 “平衡大师”

2.1.3 COUNT ()：行数清点 “数字卫士”

2.2 排序类窗口函数：数据排名 “公正裁判”

2.2.1 RANK ()：跳跃排名 “严苛判官”

2.2.2 DENSE_RANK ()：紧密排名 “温和仲裁”

2.2.3 ROW_NUMBER ()：连续序号 “发配使者”

2.3 分析类窗口函数：数据洞察 “智慧侦探”

2.3.1 LAG ()：前序数据 “时光回溯仪”

2.3.2 LEAD ()：后续数据 “未来瞭望镜”

2.3.3 FIRST_VALUE () 和 LAST_VALUE ()：首尾数据 “精准捕手”

三、窗口函数在实际场景中的应用：赋能多行业数据 “掘金”

3.1 电商数据分析：深挖用户价值 “富矿”

3.1.1 用户累计消费 “财富攀升图” 绘制

3.1.2 用户订单 “价值梯队” 深度剖析

3.2 金融数据分析：筑牢风险 “防火墙” 与激活业务 “新引擎”

3.2.1 账户交易波动 “心电图” 精准监测

3.2.2 账户交易活跃度 “晴雨表” 科学评估

3.3 互联网日志数据分析：雕琢用户体验 “艺术品”

3.3.1 用户访问频率 “脉搏仪” 精准测算

3.3.2 用户访问路径 “导航仪” 细致追踪

结束语：

发表评论

“大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）”的评论:

关于作者

overfit同步小助手

相关阅读

文章导航