转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm,Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX 之前看到大数据田地有关于max()over(partition by)的用法,今天恰好工作中用到了它,但是使用中遇到了一个问题:在max(rsrp)over(partition by buildingid,height) as max_rsrp返回的结果不是分组中的最大值.最中找到了问题的原因:max_rsrp数据类型为string而不是dou
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.开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化 drop table if exists student; create table student( name string, class tinyint, cooperat
SUM--sum(汇总字段) over (partition by 分组字段 order by 排序字段) 如果不指定ROWS BETWEEN,默认为从起点到当前行;如果不指定ORDER BY,则将分组内所有值累加;关键是理解ROWS BETWEEN含义,也叫做WINDOW子句:PRECEDING:往前FOLLOWING:往后CURRENT ROW:当前行UNBOUNDED:起点, UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点, UNBOUNDED FOLLOWING:表示到后面的终
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