Hive分析窗口函数
数据准备
CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 (
cookieid string,
createtime string, --day
pv INT
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
stored as textfile location '/tmp/lxw11/';
DESC lxw1234;
cookieid STRING
createtime STRING
pv INT
hive> select * from lxw1234;
OK
cookie1 2015-04-10 1
cookie1 2015-04-11 5
cookie1 2015-04-12 7
cookie1 2015-04-13 3
cookie1 2015-04-14 2
cookie1 2015-04-15 4
cookie1 2015-04-16 4
分析
SELECT cookieid,
createtime,
pv,
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 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 ---当前行+往后所有行
FROM lxw1234;
cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
-----------------------------------------------------------------------------
cookie1 2015-04-10 1 1 1 26 1 6 26
cookie1 2015-04-11 5 6 6 26 6 13 25
cookie1 2015-04-12 7 13 13 26 13 16 20
cookie1 2015-04-13 3 16 16 26 16 18 13
cookie1 2015-04-14 2 18 18 26 17 21 10
cookie1 2015-04-15 4 22 22 26 16 20 8
cookie1 2015-04-16 4 26 26 26 13 13 4
- pv1: 分组内从起点到当前行的pv累积，如，11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号
- pv2: 同pv1
- pv3: 分组内(cookie1)所有的pv累加
- pv4: 分组内当前行+往前3行，如，11号=10号+11号， 12号=10号+11号+12号， 13号=10号+11号+12号+13号， 14号=11号+12号+13号+14号
- pv5: 分组内当前行+往前3行+往后1行，如，14号=11号+12号+13号+14号+15号=5+7+3+2+4=21
- pv6: 分组内当前行+往后所有行，如，13号=13号+14号+15号+16号=3+2+4+4=13，14号=14号+15号+16号=2+4+4=10
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。
AVG
--AVG
SELECT cookieid,
createtime,
pv,
AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
FROM lxw1234;
cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
-----------------------------------------------------------------------------
cookie1 2015-04-10 1 1.0 1.0 3.7142857142857144 1.0 3.0 3.7142857142857144
cookie1 2015-04-11 5 3.0 3.0 3.7142857142857144 3.0 4.333333333333333 4.166666666666667
cookie1 2015-04-12 7 4.333333333333333 4.333333333333333 3.7142857142857144 4.333333333333333 4.0 4.0
cookie1 2015-04-13 3 4.0 4.0 3.7142857142857144 4.0 3.6 3.25
cookie1 2015-04-14 2 3.6 3.6 3.7142857142857144 4.25 4.2 3.3333333333333335
cookie1 2015-04-15 4 3.6666666666666665 3.6666666666666665 3.7142857142857144 4.0 4.0 4.0
cookie1 2015-04-16 4 3.7142857142857144 3.7142857142857144 3.7142857142857144 3.25 3.25 4.0
MIN
--MIN
SELECT cookieid,
createtime,
pv,
MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
FROM lxw1234;
cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
-----------------------------------------------------------------------------
cookie1 2015-04-10 1 1 1 1 1 1 1
cookie1 2015-04-11 5 1 1 1 1 1 2
cookie1 2015-04-12 7 1 1 1 1 1 2
cookie1 2015-04-13 3 1 1 1 1 1 2
cookie1 2015-04-14 2 1 1 1 2 2 2
cookie1 2015-04-15 4 1 1 1 2 2 4
cookie1 2015-04-16 4 1 1 1 2 2 4
MAX
----MAX
SELECT cookieid,
createtime,
pv,
MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
FROM lxw1234;
cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
-----------------------------------------------------------------------------
cookie1 2015-04-10 1 1 1 7 1 5 7
cookie1 2015-04-11 5 5 5 7 5 7 7
cookie1 2015-04-12 7 7 7 7 7 7 7
cookie1 2015-04-13 3 7 7 7 7 7 4
cookie1 2015-04-14 2 7 7 7 7 7 4
cookie1 2015-04-15 4 7 7 7 7 7 4
cookie1 2015-04-16 4 7 7 7 4 4 4Hive分析窗口函数的更多相关文章
- 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 ...
- 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. ...
- Hive学习之路 （十六）Hive分析窗口函数(四) LAG、LEAD、FIRST_VALUE和LAST_VALUE
数据准备 数据格式 cookie4.txt cookie1, ::,url2 cookie1, ::,url1 cookie1, ::,1url3 cookie1, ::,url6 cookie1, ...
- Hive学习之路 （十五）Hive分析窗口函数(三) CUME_DIST和PERCENT_RANK
这两个序列分析函数不是很常用,这里也练习一下. 数据准备 数据格式 cookie3.txt d1,user1, d1,user2, d1,user3, d2,user4, d2,user5, 创建表 ...
- Hive学习之路 （十四）Hive分析窗口函数(二) NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK
概述 本文中介绍前几个序列函数,NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,下面会一一解释各自的用途. 注意: 序列函数不支持WINDOW子句.(ROWS BETWEEN) 数据 ...
- Hive学习之路 （十三）Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX
数据准备 数据格式 cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, 创建数据库及表 create datab ...
- Hive（七）Hive分析窗口函数
一数据准备 cookie1,2015-04-10,1 cookie1,2015-04-11,5 cookie1,2015-04-12,7 cookie1,2015-04-13,3 cookie1,20 ...
- hive Spark SQL分析窗口函数
Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分 ...
- hive的窗口函数1
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. ...
随机推荐
- iOS 9，为前端世界都带来了些什么？「译」 - 高棋的博客
2015 年 9 月,Apple 重磅发布了全新的 iPhone 6s/6s Plus.iPad Pro 与全新的操作系统 watchOS 2 与 tvOS 9(是的,这货居然是第 9 版),加上已经 ...
- Spring源码分析-BeanFactoryPostProcessors 应用之 PropertyPlaceholderConfigurer
BeanFactoryPostProcessors 介绍 BeanFactoryPostProcessors完整定义: /** * Allows for custom modification of ...
- 【原创】（三）Linux进程调度器-进程切换
背景 Read the fucking source code! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明: Kernel版本: ...
- C++中如何对单向链表操作
*/ * Copyright (c) 2016,烟台大学计算机与控制工程学院 * All rights reserved. * 文件名:text.cpp * 作者:常轩 * 微信公众号:Worldhe ...
- [讨论] 平台建设，我们从架构中去掉kafka？
目 录 1. 概述... 2 2. 原有结构(带kafka)... 2 3. 改造后的结构(去掉kafka)... 3 4. 对比... 4 1. ...
- 这么香的Chrome插件，你都安装了吗？
工欲善其事必先利其器,今天长话短说,介绍13个敏捷.高效的Chrome插件 根据使用方式,本人将其划分为三大类: 开发者工具 日常效率工具类 浏览器管理类 开发者工具 1. Web Developer ...
- 微信h5页面调用第三方位置导航
微信h5页面拉起第三方导航应用 需要准备的: 通过微信认证的公众号有备案过的域名 背景:微信公众号点击菜单栏跳到h5页面,需要用到导航功能 需求:当用户点击导航按钮时,跳转到第三方app进行导航 参考 ...
- html5调用摄像头功能
前言 前些天,线上笔试的时候,发现需要浏览器同意开启摄像头,感觉像是 js 调用的,由于当时笔试,也就没想到这么多
- 【一统江湖的大前端（8）】matter.js 经典物理
目录 [一统江湖的大前端(8)]matter.js 经典物理 一.经典力学回顾 二. 仿真的实现原理 2.1 基本动力学模拟 2.2 碰撞模拟 三. 物理引擎matter.js 3.1 <愤怒的 ...
- 教你用纯Java实现一个网页版的Xshell（附源码）
前言 最近由于项目需求,项目中需要实现一个WebSSH连接终端的功能,由于自己第一次做这类型功能,所以首先上了GitHub找了找有没有现成的轮子可以拿来直接用,当时看到了很多这方面的项目,例如:Gat ...