数据准备: 7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17,800,null,20 7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20,1600,300,30 7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22,1250,500,30 7566,JONES,MANAGER,7839,1981-04-02,2975,null,20, 7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981-09-28,1250,1400,30 7698,…
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…
开始编写我们的统计逻辑,使用row_number()函数 先说明一下,row_number()开窗函数的作用 其实就是给每个分组的数据,按照其排序顺序,打上一个分组内行号 比如说,有一个分组20151001,里面有三条数据,1122,1121,1124 那么对这个分组的每一行使用row_number()开窗函数以后,三行依次会获得一个组内的行号 行号从1开始递增,比如1122,1 1121,2 1124,3 row_number()开窗函数的语法说明 首先可以在select查询时,使用row_n…
function cc.exports.VerticalVector(vec)--求出两个垂直向量 local result = {} result[1] = cc.p(vec.y/vec.x,-1)--向下方向 result[2] = cc.p(-vec.y/vec.x,1)--向上方向 return result end…
一.over(partition by ......)主要和聚合函数sum().count().avg()等结合使用,实现分组聚合的功能 示列:根据day_id日期和mac_id机器码进行聚合分组求每一天的该机器的销量和即sum_num,hive sql语句:select day_id,mac_id,mac_color,day_num,sum(day_num)over(partition by day_id,mac_id order by day_id) sum_num from test_te…
1.从一个sql语句开始 select id,sum(price) over(partition by id order by price desc) from books; sum作为聚合函数的时候,直接select sum(price) from boos:即可: sum作为开窗(窗口)函数的时候,需要通过partition by指定sum怎么取值,比如partition by price,就是把和 这本书价格一样的书的数量*价格 进行返回.…
当我们进入企业就会发现,很多时候,企业的数据都是加密的,我们拿到的数据没办法使用Hive自带的函数去解决,我们就需要自己去定义函数去查看,哈哈,然而企业一般不会将解密的代码给你的,只需要会用,但是我们也需要知道怎么去实现. 1.打开编译器,我使用的myEclipse,  在maven项目中添加依赖 <!-- Hive_UDF --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId&…
sql:Hive实现按照指定格式输出每七天的消费平均数输出格式:2018-06-01~2018-06-07 12.29...2018-08-10~2018-08-16 80.67 答案:-- 1.先将日期进行切分得到年月日select split(date_time,'/'),cost from f; 将日期格式转换成上面的格式 select concat_ws('-',split(date_time,'/')),cost from f; -- 按照每七天进行分区select datediff(…
一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon…
开窗函数是分析函数中的一种,开窗函数与聚合函数的区别是:开窗函数是用于计算基于组的某种聚合值且每个的组的聚合计算结果可以有多行,而聚合函数每个组的聚合计算结果只有一个.使用开窗函数可以在没有group by语句的情况下计算聚合值并将结果作为一个新字段输出.开窗函数还可以和其他函数结合使用,如row_number().rank().dense_rank().min().max().sum().first_value() .last_value().avg()等等,聚合函数与开窗函数结合使用可以提供…