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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执行复杂的分析。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如何在 Hive 中使用它们的示例。

窗口函数的类型

  1. 聚合函数(Aggregate Functions):如 SUMAVGMAXMIN 等,用于对窗口内的数据进行计算。
  2. 排名函数(Ranking Functions):如 RANKDENSE_RANKROW_NUMBER 等,用于为窗口内的数据行分配排名。
  3. 分析函数(Analytic Functions):如 LAGLEADFIRST_VALUELAST_VALUE 等,用于访问窗口内的相关行。

语法

窗口函数的基本语法如下:

function_name(expression) OVER (
  [PARTITION BY partition_expression]
  [ORDER BY order_expression [ASC|DESC]]
  [window_frame])
  • 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 子句用于定义分区,窗口函数将在每个分区内分别执行。
  • ORDER BY 子句用于定义排序规则,这将决定行在窗口内的顺序。
  • window_frame 定义了窗口的大小和边界。

示例

考虑一个销售表

sales

,包含如下列:

  • product_id:产品 ID。
  • sale_date:销售日期。
  • sales_amount:销售金额。

我们想要计算每个产品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,它计算每个产品 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)

窗口框架定义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:定义基于当前行的偏移量。
  • RANGE BETWEEN start_bound AND end_bound:定义基于当前值的范围。

例如,要计算移动平均,你可以使用以下查询:

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品 ID 的 7 天移动平均销售金额,即包括当前行和前 6 天的数据。

注意事项

  • 窗口函数在处理大数据集时可能非常耗时,因为它们需要对每个窗口进行计算。
  • 确保你的查询设计得当,以便利用窗口函数的优势,并避免不必要的计算。

本文转载自: https://blog.csdn.net/zhouanyi/article/details/139444913
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