Hive窗口函数之LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE的用法
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
P066666666666,2016-04-02 09:03:04,user11
P066666666666,2016-04-02 09:50:05,user03
P066666666666,2016-04-02 10:00:00,user51
P066666666666,2016-04-02 09:10:00,user09
P066666666666,2016-04-02 09:50:01,user32
P088888888888,2016-04-02 09:00:02,user41
P088888888888,2016-04-02 09:00:00,user55
P088888888888,2016-04-02 09:03:04,user23
P088888888888,2016-04-02 09:50:05,user80
P088888888888,2016-04-02 10:00:00,user08
P088888888888,2016-04-02 09:10:00,user22
P088888888888,2016-04-02 09:50:01,user31
将数据导入Hive表中：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/testhivedata/windows_ss.txt' OVERWRITE INTO TABLE windows_ss;
LAG
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，如不指定，则为NULL）
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn,
LAG(eff_date,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS last_1_time,
LAG(eff_date,2) OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS last_2_time
FROM windows_ss;
结果：
polno eff_date userno rn last_1_time last_2_time
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 1 1970-01-01 00:00:00 NULL
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 2 2016-04-02 09:00:00 NULL
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 3 2016-04-02 09:00:02 2016-04-02 09:00:00
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 4 2016-04-02 09:03:04 2016-04-02 09:00:02
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 5 2016-04-02 09:10:00 2016-04-02 09:03:04
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 6 2016-04-02 09:50:01 2016-04-02 09:10:00
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 7 2016-04-02 09:50:05 2016-04-02 09:50:01
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 1 1970-01-01 00:00:00 NULL
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 2 2016-04-02 09:00:00 NULL
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 3 2016-04-02 09:00:02 2016-04-02 09:00:00
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 4 2016-04-02 09:03:04 2016-04-02 09:00:02
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 5 2016-04-02 09:10:00 2016-04-02 09:03:04
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 6 2016-04-02 09:50:01 2016-04-02 09:10:00
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 7 2016-04-02 09:50:05 2016-04-02 09:50:01
分析：
last_1_time: 指定了往上第1行的值，default为'1970-01-01 00:00:00'
P066666666666第一行，往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
P066666666666第三行，往上1行值为第二行值，2016-04-02 09:00:02
P066666666666第六行，往上1行值为第五行值，2016-04-02 09:50:01
last_2_time: 指定了往上第2行的值，为指定默认值
P088888888888第一行，往上2行为NULL
P088888888888第二行，往上2行为NULL
P088888888888第四行，往上2行为第二行值，2016-04-02 09:00:02
P088888888888第七行，往上2行为第五行值，2016-04-02 09:50:01
LEAD
与LAG相反
LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn,
LEAD(eff_date,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS next_1_time,
LEAD(eff_date,2) OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS next_2_time
FROM windows_ss;
结果：
polno eff_date userno rn next_1_time next_2_time
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 1 2016-04-02 09:00:02 2016-04-02 09:03:04
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 2 2016-04-02 09:03:04 2016-04-02 09:10:00
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 3 2016-04-02 09:10:00 2016-04-02 09:50:01
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 4 2016-04-02 09:50:01 2016-04-02 09:50:05
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 5 2016-04-02 09:50:05 2016-04-02 10:00:00
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 6 2016-04-02 10:00:00 NULL
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 7 1970-01-01 00:00:00 NULL
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 1 2016-04-02 09:00:02 2016-04-02 09:03:04
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 2 2016-04-02 09:03:04 2016-04-02 09:10:00
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 3 2016-04-02 09:10:00 2016-04-02 09:50:01
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 4 2016-04-02 09:50:01 2016-04-02 09:50:05
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 5 2016-04-02 09:50:05 2016-04-02 10:00:00
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 6 2016-04-02 10:00:00 NULL
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 7 1970-01-01 00:00:00 NULL
分析：
--逻辑与LAG一样，只不过LAG是往上，LEAD是往下
FIRST_VALUE
取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn,
FIRST_VALUE(userno) OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS first1
FROM windows_ss;
polno eff_date userno rn first1
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 1 user02
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 2 user02
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 3 user02
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 4 user02
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 5 user02
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 6 user02
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 7 user02
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 1 user55
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 2 user55
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 3 user55
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 4 user55
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 5 user55
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 6 user55
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 7 user55
LAST_VALUE
取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn,
LAST_VALUE(userno) OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS last1
FROM windows_ss;
结果：
polno eff_date userno rn last1
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 1 user02
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 2 user01
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 3 user11
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 4 user09
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 5 user32
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 6 user03
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 7 user51
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 1 user55
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 2 user41
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 3 user23
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 4 user22
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 5 user31
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 6 user80
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 7 user08
如果不指定ORDER BY，则默认按照记录在文件中的偏移量进行排序，会出现错误的结果
FIRST_VALUE没有排序：
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
FIRST_VALUE(userno) OVER(PARTITION BY polno) AS first2
FROM windows_ss;
polno eff_date userno first2
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 user01
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 user01
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 user01
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 user01
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 user01
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 user01
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 user01
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 user41
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 user41
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 user41
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 user41
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 user41
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 user41
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 user41
LAST_VALUE没有排序：
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
LAST_VALUE(userno) OVER(PARTITION BY polno) AS last2
FROM windows_ss;
结果：
polno eff_date userno last2
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 user32
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 user32
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 user32
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 user32
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 user32
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 user32
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 user32
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 user31
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 user31
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 user31
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 user31
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 user31
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 user31
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 user31
如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：
SELECT
polno,
eff_date,
userno,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn,
LAST_VALUE(userno) OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS last1,
FIRST_VALUE(userno) OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date DESC) AS last2
FROM windows_ss ORDER BY polno,eff_date;
polno eff_date userno rn last1 last2
P066666666666 2016-04-02 09:00:00 user02 1 user02 user51
P066666666666 2016-04-02 09:00:02 user01 2 user01 user51
P066666666666 2016-04-02 09:03:04 user11 3 user11 user51
P066666666666 2016-04-02 09:10:00 user09 4 user09 user51
P066666666666 2016-04-02 09:50:01 user32 5 user32 user51
P066666666666 2016-04-02 09:50:05 user03 6 user03 user51
P066666666666 2016-04-02 10:00:00 user51 7 user51 user51
P088888888888 2016-04-02 09:00:00 user55 1 user55 user08
P088888888888 2016-04-02 09:00:02 user41 2 user41 user08
P088888888888 2016-04-02 09:03:04 user23 3 user23 user08
P088888888888 2016-04-02 09:10:00 user22 4 user22 user08
P088888888888 2016-04-02 09:50:01 user31 5 user31 user08
P088888888888 2016-04-02 09:50:05 user80 6 user80 user08
P088888888888 2016-04-02 10:00:00 user08 7 user08 user08
注意：
在使用分析函数的过程中，要特别注意ORDERBY子句，用的不恰当，统计出的结果就不是你所期望的
Hive窗口函数之LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE的用法的更多相关文章
- Hive函数：LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE
参考自大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/190.htm 测试数据准备: create external table test_data ( cooki ...
- Hive 窗口函数、分析函数
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 ...
- 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 ...
- Hive 窗口函数
举例: row_number() over(partition by clue_id order by state_updated desc) 业务举例: select distinct a.clue ...
- Hive 窗口函数LEAD LAG FIRST_VALUE LAST_VALUE
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(repor ...
- Hive窗口函数保姆级教程
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, ...
- Hive 窗口函数sum() over()求当前行和前面n条数据的和
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... ...
- 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 取两次记录的时间差 lead lag first_value last_value
-- LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值 -- 第一个参数为列名,第二个参数为往下第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往下第n行为NULL时候,取默认值,如 ...
随机推荐
- Git Brash在Windows下乱码问题
,/etc/gitconfig: [gui] encoding = utf- #代码库统一用urf-8,在git gui中可以正常显示中文 [i18n] commitencoding = GB2312 ...
- PHP------XML
XML XML的含义:可扩展标记语言,设计出来的目的是:传输数据 HTML的含义:超文本标记语言,设计出来的目的是:显示数据 它们两个设计出来的目的是不一样的. 它们两个都是标记语言,相似性比较高. ...
- 单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道 | 高可用架构
015-08-09 杨尚刚 高可用架构 此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美 ...
- java连接数据库增删改查公共方法
package dao; import java.io.IOException; import java.sql.CallableStatement; import java.sql.Connecti ...
- javascript返回顶部插件+源码
javascript插件->returnTop.js: /* ** 插件名称returnTop.js ** 调用返回头部单例参数说明 ** 调用方式:turn.init(ele,speed); ...
- win8开发
http://msdn.microsoft.com/library/default.aspx
- 日期格式操作，在oracle和mysql中的实现
oracle add_months(日期格式值 , 整数n) 当整数n=12时,代表一年,向后推迟一年,若n=-12代表回退一年 如 to_char(add_months(to_date('2018 ...
- 使用JDK开发WebServrice案例
使用JDK开发WebServrice案例: 一.开发WebService服务器端 第一步:创建Java工程 ,创建相应的包(服务端)使用JDK开发(1.6以上版本) 第二步:建一个接口WebServi ...
- echarts 多图任意布局案例
随着文档的更新,布局越来越个性化,完全可以替代整个元素界面,随意布局展示数据,下面发布一个小的文件 源码文件:https://files.cnblogs.com/files/mobeisanghai/ ...
- Git命令行和Xcode结合使用(我来告诉你这行代码谁写的)
现在一直使用Git来管理代码,对于有强迫症的我来说,依旧选择了命令行,下面这段话可以更好的解释我为什么喜欢使用终端敲命令. There are a lot of different ways to u ...