0. 说明

  Hive 的分析函数 窗口函数  | 排名函数 | 最大值 | 分层次 | lead && lag 统计活跃用户 | cume_dist


1. 窗口函数(开窗函数) over

  1.1 说明

  1 preceding  //前一个
  1 following  //后一个
  current row  //当前行
  unbounded preceding  //无上限
  unbounded following  //无下限

  1.2 测试

# 以行定义窗口界限
select id, name, age , sum(age)over(order by id rows between current row and 2 following) from user_par; # 以值定义窗口界限
select id, name, age , sum(age)over(order by age range between current row and 10 following) from user_par;

2. 排名函数

  2.1 并列跳跃

  113
  rank

select id, name, province, age , rank()over(partition by province order by age desc) from user_par;

  2.2 不跳跃

  112
  dense_rank

select id, name, province, age , dense_rank()over(partition by province order by age desc) from user_par;

  2.3 顺序

  123
  row_number

select id, name, province, age , row_number()over(partition by province order by age desc) from user_par;

3. 最大值

  first_value()

select id, name, province, age , first_value()over(partition by province order by age desc) from user_par;

4. 分层次

  按照三六九等进行平均分层

  ntile()

select id, name, age , ntile(3)over(order by age desc) from user_par;

5. lead && lag

  5.1 lead()

  将列向上提

select id, name, province, age , lead(age)over(partition by province order by age asc) from user_par;

  5.2 lag()

  将列向下沉

select id, name, province, age , lag(age)over(partition by province order by age asc) from user_par;

  5.3 统计连续活跃

  1. 准备数据

  

  2. 建表

create table active(id string, month int)
row format delimited
fields terminated by '\t';

  3. 加载数据

load data local inpath '/home/centos/files/active.txt' into  table active;

  4. 统计连续两月活跃用户

select id from (select id, month, lead(month)over(partition by id order by month desc) as month2 from active)a where month=month2+1;

6. cume_dist()

  指定值占总数的百分比

  Demo

select id,name,age, cume_dist()over(order by age desc) from user_nopar;

  


[Hive_10] Hive 的分析函数的更多相关文章

  1. hive窗口函数/分析函数详细剖析

    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 ...

  2. hive中分析函数window子句

    hive中有些分析函数功能确实很强大,在和sum,max等聚合函数结合起来能实现不少功能. 直接上代码演示吧 原始数据 channel1 2016-11-10 1 channel1 2016-11-1 ...

  3. 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 ...

  4. Hive之分析函数

    目录 一.sum() over(partition by) 二.avg().min().max() over(partition) 三.row_number() over(partition by) ...

  5. Hive的分析函数的使用

    原文: https://www.toutiao.com/i6769120000578945544/?group_id=6769120000578945544 我们先准备数据库.表和数据 开窗分析函数相 ...

  6. Hive Ntile分析函数学习

    NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片,返回当前记录所在的切片值 NTILE不支持ROWS BETWEEN,比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid O ...

  7. Hive—简单窗口分析函数

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

  8. Hive 分析函数lead、lag实例应用

    Hive的分析函数又叫窗口函数,在oracle中就有这样的分析函数,主要用来做数据统计分析的. Lag和Lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(Lag)和后N行的数据(Lead) ...

  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. #21 Python异常

    前言 运行程序时经常遇到各种错误,例如:ImportError(导入模块错误).IndexError(索引错误).NameError(变量错误).SyntaxError(语法错误).Indentati ...

  2. iOS UITextfield只允许输入数字和字母,长度限制

    -(BOOL)textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementSt ...

  3. [转]RPA简介

    本文转自:https://www.cnblogs.com/wendyzheng/articles/9211530.html 开篇: 公司正在全面推广RPA,正好借此机会学习一下,发现国内对RPA的了解 ...

  4. 金三银四招聘季,这些BAT以及独角兽互联网公司官方招聘网站值得关注。(个人梳理备用:附BAT以及独角兽公司官方招聘网址)

    金三银四是一年当中的招聘最旺盛的时期,即招聘高峰期,在这个期间内有非常多名企巨头公司的放出大量的岗位信息.以博主几年的工作经验来看,在这期间找到称心如意的工作的几率大大提升,对于很多程序员来说,薪水高 ...

  5. oracle expdp自动备份脚本

    windows: @echo off echo ================================================ echo Windows环境下Oracle数据库的自动 ...

  6. 三、HTTP基础路由详解

    1.一次请求的完整实现过程 2.基础路由 Route::get($uri,$callback); Route::post($uri,$callback); Route::put($uri,$callb ...

  7. Session的原理,大型网站中Session方面应注意什么?

    一.Session和Cookie的区别Session是在服务器端保持会话数据的一种方法(通常用于pc端网站保持登录状态,手机端通常会使用token方式实现),存储在服务端. Cookie是在客户端保持 ...

  8. WePY - 小程序敏捷开发实践丨掘金开发者大会

    声明:内容转载他处,如有侵权,可协商下架 本主题虽然在其它地方讲了很多次,但还是有非常多新内容.因为很多东西正在做或者想要做.本次分享主要分为以下几个部分: WePY 的介绍 WePY 的用户 上面展 ...

  9. 前端入门3-CSS基础

    本篇文章已授权微信公众号 dasu_Android(大苏)独家发布 声明 本系列文章内容全部梳理自以下四个来源: <HTML5权威指南> <JavaScript权威指南> MD ...

  10. NPOI 读取Excel文件

    private void buttonExcel_Click(object sender, EventArgs e) { FileStream fs = null; List<ISheet> ...