一、排序&去重分析

row_number() over(partititon by col1 order by col2) as rn

结果:1,2,3,4

rank() over(partititon by col1 order by col2) as rk

结果:1,2,2,4,5

dense_rank() over(partititon by col1 order by col2) as ds_rk

结果:1,2,2,3,4

select
order_id,
departure_date,
row_number() over(partition by order_id order by departure_date) as rn, -- 直排
rank() over(partition by order_id order by departure_date) as rk, -- 并列的,下一个数字会跳过
dense_rank() over(partition by order_id order by departure_date) as d_rk -- 并列的,下一个数据不会跳过
from ord_test
where order_id=410341346
;

运行结果:

二、跨行获取  

lag(col1,n,DEFAULT) over(partition by col1 order by col2) as up
用于统计窗口内往上第n行值,第一个参数为列名,第二个参数为往上第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL)

lead(col1,n,DEFAULT) over(partition by col1 order by col2) as down
用于统计窗口内往下第n行值,第一个参数为列名,第二个参数为往下第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往下第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL)

first_value() over(partition by col1 order by col2) as fv
取分组内排序后,截止到当前行,第一个值

last_value() over(partition by col1 order by col2) as lv
取分组内排序后,截止到当前行,第一个值

select
order_id,
departure_date,
first_value(departure_date) over(partition by order_id order by add_time)as fv, -- 取分组内第一条
last_value(departure_date) over(partition by order_id order by add_time)as lv -- 取分组内最后一条
from ord_test
where order_id=410341346
; select
order_id,
departure_date,
lead(departure_date,1) over(partition by order_id order by departure_date)as down_1, -- 向下取一级
lag(departure_date,1) over(partition by order_id order by departure_date)as up_1 -- 向上取一级
from ord_test
where order_id=410341346
;

结果截图:

hive row_number等窗口分析函数的更多相关文章

  1. Hive—简单窗口分析函数

    hive 窗口分析函数 : jdbc:hive2:> select * from t_access; +----------------+---------------------------- ...

  2. Hive 窗口分析函数

    1.窗口函数 1.LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 第一个参数为列名,第二个参数为往上第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候,取默认值 ...

  3. hive中窗口分析函数

    分组统计 1. groups sets(field1,field2,field3, (field1,field2)) 样例如下: select dt,tenantCode,nvl(platform,' ...

  4. 1.hive开窗函数,分析函数

    http://yugouai.iteye.com/blog/1908121 分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行.开窗函数指 ...

  5. Hive row_number() 等用法

    1.row_number() over()排序功能: (1) row_number() over()分组排序功能: 在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排 ...

  6. Hive ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK()

    准备数据 浙江,杭州,300 浙江,宁波,150 浙江,温州,200 浙江,嘉兴,100 江苏,南京,270 江苏,苏州,299 江苏,某市,200 江苏,某某市,100   创建表 CREATE t ...

  7. HIVE ROW_NUMBER()函数去重

    SELECT * FROM( SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY a.claimno ORDER BY b.financiancedate DESC)  n ...

  8. Hive数据分析——Spark是一种基于rdd(弹性数据集)的内存分布式并行处理框架,比于Hadoop将大量的中间结果写入HDFS,Spark避免了中间结果的持久化

    转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上 ...

  9. Hive简记

    在大数据工作中难免遇到数据仓库(OLAP)架构,以及通过Hive SQL简化分布式计算的场景.所以想通过这篇博客对Hive使用有一个大致总结,希望道友多多指教! 摘要: 1.Hive安装 2.Hive ...

随机推荐

  1. [ASP.NET]从Request.Url获取根网址的最简单方法

    在拼接绝对路径的网址时,经常需要从Request.Url中获取根网址(比如http://www.cnblogs.com),然后与相对路径一起拼接为绝对路径. 以前的做法如下: var uri = Re ...

  2. Oracle 11gR2 RAC监听器原理介绍

    一.基本概念 oracle11gR2 RAC开始引入scan概念,一般通过dns服务器或gns服务器解析scan,也可以使用/etc/hosts文件解析scan,只不过oracle官方不建议这样做,h ...

  3. 怎么将Android的API demo导入到Eclipse工作区中

    File ->New Android Project 选择Create project from existing sample (不同Android版本有对应的ApiDemo示例).

  4. stark - 数据列表

    一.效果图 二.数据列表 知识点: 完成(list_display)(list_display_links) 1.根据str,拿字段对象,取中文 val = self.model._meta.get_ ...

  5. [ jQuery ] scrollTop与offset()!

    jQuery scrollTop() 与offset()! 曾经很长一段时间,很多人问我下面一段代码的好处是什么? ;(function($){ //do something })(jQuery); ...

  6. 深入理解Docker容器执行引擎runC

    1 简介 根据官方的定义:runC是一个根据OCI标准创建并运行容器的CLI tool. Docker就是基于runC创建的,简单地说,runC就是docker中最为核心的部分,容器的创建,运行,销毁 ...

  7. docker搭建oracle 11.2.0.3.0

    dockerfile 如下: FROM oraclelinux:-slim ARG ORACLE_BASE=/opt/oracle ARG ORACLE_HOME=/opt/oracle/produc ...

  8. LVM的一些问题汇总 tune2fs命令

    LVM的一些问题汇总  tune2fs命令 --http://www.aminglinux.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=7664&page ...

  9. 使用distcp并行拷贝大数据文件

    以前我们介绍的访问HDFS的方法都是单线程的,Hadoop中有一个工具可以让我们并行的拷贝大量数据文件,这个工具就是distcp. distcp的典型应用就是在两个HDFS集群中拷贝文件,如果两个集群 ...

  10. Spark的RDD原理以及2.0特性的介绍

    转载自:http://www.tuicool.com/articles/7VNfyif 王联辉,曾在腾讯,Intel 等公司从事大数据相关的工作.2013 年 - 2016 年先后负责腾讯 Yarn ...