Hive中提供了越来越多的分析函数,用于完成负责的统计分析。抽时间将所有的分析窗口函数理一遍,将陆续发布。
今天先看几个基础的,SUM、AVG、MIN、MAX。
用于实现分组内所有和连续累积的统计。

1.数据准备

本地文件上的文件

(my_python_env)[root@hadoop26 data]# cat cookie
cookie1,--,
cookie1,--,
cookie1,--,
cookie1,--,
cookie1,--,
cookie1,--,
cookie1,--,

吧本地文件系统上的文件上传到hdfs上,并为此数据建立外部表

(my_python_env)[root@hadoop26 data]# hadoop fs -put cookie /cookie

hive->
create external table cookie (
cookieid string,
createtime string,
pv int
)
row format delimited
fields terminated by ','
stored as textfile
location '/cookie';

验证表中是否有数据:

hive (default)> select * from cookie;
OK
cookie.cookieid cookie.createtime cookie.pv
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
Time taken: 0.098 seconds, Fetched: row(s)

窗口统计:

select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1,--默认为起点到当前行
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2,--current row代表当前行
sum(pv) over(partition by cookieid) as pv3,--如果不指定rows between,统计所有行
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between preceding and current row) as pv4,--当前行+往前3行
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between preceding and following) as pv5,--当前行+往前3行+往后1行
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between current row and unbounded following) as pv6
from cookie;

统计结果:

OK
cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
cookie1 --
Time taken: 49.42 seconds, Fetched: row(s)

注意,结果和ORDER BY相关,默认为升序

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:表示到后面的终点

–其他AVG,MIN,MAX,和SUM用法一样。

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm

hive的窗口函数1的更多相关文章

  1. Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX

    Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive中提供了越来越多的分析函数,用于完成负责的统计分析.抽时间将所有的分析窗 ...

  2. 【Hadoop离线基础总结】hive的窗口函数

    hive的窗口函数 概述 hive中一般求取TopN时就需要用到窗口函数 专业窗口函数一般有三个 rank() over dense rank() over row_number() over 实例 ...

  3. hive之窗口函数

    窗口函数 1.相关函数说明 COVER():指定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而变化 CURRENT ROW:当前行 n PRECEDING:往前n行数据 n FOLLO ...

  4. 【Hive】窗口函数

    我们都知道在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 ...

  5. hive 中窗口函数row_number,rank,dense_ran,ntile分析函数的用法

    hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. ...

  6. hive的窗口函数cume_dist、fercent_rank

    一.cume_dist 这两个序列分析函数不是很常用,这里也介绍一下.注意: 序列函数不支持WINDOW子句. 数据准备: d1,user1, d1,user2, d1,user3, d2,user4 ...

  7. hive的窗口函数ntile、row_number、rank

    一.ntile 序列函数不支持window子句 数据准备: cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,-- ...

  8. Hive分析窗口函数

    数据准备 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) ROW FORMAT D ...

  9. Hive学习之路 (十七)Hive分析窗口函数(五) GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE和ROLLUP

    概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. ...

随机推荐

  1. HDU4009:Transfer water(有向图的最小生成树)

    Transfer water Time Limit: 5000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65768/65768 K (Java/Others)To ...

  2. FreeRTOS - 中断使用注意

    原文地址:http://www.cnblogs.com/god-of-death/p/6886823.html 注意点: 1.首先要将中断的嵌套全部设置为抢占优先级. 2.将freertos系统内核中 ...

  3. bug级别分类

    bug级别分类 2014-10-20 10:02 6403人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: SQA(17)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   由 ...

  4. matlab向量的排序(自写函数)

    function a_ed = arraysort(a) %冒泡排序法 for i =1:length(a)-1 %进行多少次比较 for j=1+i:length(a) %每次求出最大的数,放在最后 ...

  5. springboot线程池@Async的使用和扩展

    我们常用ThreadPoolExecutor提供的线程池服务,springboot框架提供了@Async注解,帮助我们更方便的将业务逻辑提交到线程池中异步执行,今天我们就来实战体验这个线程池服务: 本 ...

  6. sql生成一个日期表

    SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGO-- =============================================-- Auth ...

  7. 图论:LCA-树上倍增

    BZOJ1602 求最近公共祖先有三种常用的方法,在线的有两种,分别是树上倍增算法和转化为RMQ问题 离线的有一种,使用Tarjan算法 这里,我们介绍复杂度优异并且在线的倍增算法,至于后续的两种方法 ...

  8. Php扩展--protocolbuffers消息打包

    安装/配置 编译安装 wge thttp://pecl.php.net/get/protocolbuffers-0.2.6.tgz tar -zxvfprotocolbuffers-0.2.6.tgz ...

  9. gitlab通过api创建组、项目、成员

    前戏 获取gitlab中admin用户的private_token Groups API 获取某个组的详细 curl --header "PRIVATE-TOKEN: *********&q ...

  10. Long Parameter List(过长参数列)---要重构的味道

      一个函数,它的参数过多是不好的,不好维护和修改,易读性也差,容易出错.       消除过长参数的方法,有如下:        1.在面向对象中,你可以传递一个对象给函数,函数通过访问对象来获得参 ...