lead函数用于提取当前行前某行的数据 lag函数用于提取当前行后某行的数据 语法如下: lead(expression,offset,default) over(partition by ... order by ...) lag(expression,offset,default) over(partition by ... order by ... ) 例如提取前一周和后一周的数据,如下: select year,week,sale, lead(sale,1,NULL) over(--前一…

hive窗口函数/分析函数 在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum().avg().max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.窗口函数又叫OLAP函数/分析函数,窗口函数兼具分组和排序功能. 窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 order by. 具体语法如下:over (partition by xxx order by xx…

在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum().avg().max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.窗口函数又叫OLAP函数/分析函数,窗口函数兼具分组和排序功能. 本文分为两部分: 第一部分是Hive窗口函数详解,剖析各种窗口函数(几乎涵盖Hive所有的窗口函数): 第二部分是窗口函数实际应用,这部分总共有五个例子,都是工作常用.面试必问的非常经典…

前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动…

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10…

举例: row_number() over(partition by clue_id order by state_updated desc) 业务举例: select distinct a.clue_id, a.car_price, a.service_amount, a.buy_car_service_price, a.created_at, substr(a.state_updated,1,10) as state_updatedfrom ( select distinct order_i…

窗口函数(window functions)对多行进行操作,并为查询中的每一行返回一个值. OVER()子句能将窗口函数与其他分析函数(analytical functions)和报告函数(reporting functions)区分开来. 1. 常用窗口函数 下表列出了一些窗口函数以及描述信息: 窗口函数 描述LAG() LAG()窗口函数返回分区中当前行之前行(可以指定第几行)的值. 如果没有行,则返回null.LEAD() LEAD()窗口函数返回分区中当前行后面行(可以指定第几行)的值.…

一.创建表: create table windows_ss ( polno string, eff_date string, userno string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile; 数据准备: P066666666666,2016-04-02 09:00:02,user01 P066666666666,2016-04-02 09:00:00,user02 P066666666666,20…

1 分析函数:用于等级.百分点.n分片等 Ntile 是Hive很强大的一个分析函数. 可以看成是:它把有序的数据集合 平均分配 到 指定的数量(num)个桶中, 将桶号分配给每一行.如果不能平均分配,则优先分配较小编号的桶,并且各个桶中能放的行数最多相差1. 语法是: ntile (num)  over ([partition_clause]  order_by_clause)  as your_bucket_num 然后可以根据桶号,选取前或后 n分之几的数据. 例子: 给了用户和每个用户对…

参考地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics 环境准备: CREATE TABLE `wtab`( `a` int, `b` int, `c` int); 数据: 1.LEAD函数 LEAD (scalar_expression [,offset] [,default]) OVER ([query_partition_clause] order_by_claus…