hive 窗口函数加过滤条件

在 Hive 中，可以使用窗口函数配合过滤条件进行数据的筛选和聚合操作。具体的做法是在窗口函数后面添加 OVER 子句，然后在 OVER 子句中使用 PARTITION BY 子句进行分组，使用 ORDER BY 子句进行排序，最后使用 ROWS 或 RANGE 子句进行过滤。

例如，下面的 SQL 查询语句使用了窗口函数和过滤条件，计算了每个部门中工资排名前三的员工信息：

SELECT dept_id, emp_name, salary
FROM (
  SELECT dept_id, emp_name, salary,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank
  FROM employee
) emp_rank
WHERE rank <= 3;

其中，ROW_NUMBER() 是窗口函数，用于为每个分组内的记录进行排序并赋予行号。PARTITION BY 子句指定了分组依据，即按照部门编号进行分组；ORDER BY 子句指定了排序依据，即按照工资进行倒序排序；最后的 WHERE 子句使用过滤条件，过滤掉排名超过三位的员工信息。

相关问题

csdn hive 窗口函数

CSND Hive窗口函数是Hive数据库中用于处理分组数据的一种强大工具。在数据仓库中，通常需要对数据进行分组计算和分析，而Hive窗口函数可以帮助我们实现这些操作。窗口函数可以在数据分组的基础上对分组数据进行排序、计算排名、聚合函数等操作，使得数据处理更加灵活高效。

使用CSND Hive窗口函数时，首先需要定义窗口规范，包括分组方式、排序方式等。然后可以在查询语句中使用窗口函数，如SUM、AVG、RANK等，对分组数据进行相应的计算和分析。窗口函数可以在查询结果中生成新的计算列，或者进行数据的筛选和过滤，从而得到我们需要的结果。

CSND Hive窗口函数的一大优势是可以避免使用复杂的子查询和连接操作，简化了数据处理的流程，并且提高了查询的效率。另外，窗口函数还能够实现对分组数据更加细致和精确的计算，满足了数据分析和报表展示的需求。

总而言之，CSND Hive窗口函数是Hive数据库中的一项重要特性，它为我们处理数据提供了强大的功能和灵活的操作方式，帮助我们更加高效地进行数据分析和计算。在实际的数据处理工作中，掌握窗口函数的使用方法，可以极大地提升工作效率和数据处理的质量。

hive中取分位数的函数

在Hive中，可以使用percentile函数来计算分位数，语法如下：

percentile(col, p)

其中，col是要计算的列（值必须为数值类型），p的取值为0-1，表示要计算的分位数的位置。例如，如果p=0.5，则计算的是中位数（即50%分位数）。

但是，当数据量较大时，使用percentile函数计算分位数的效率会比较低。此时，可以使用row_number函数来计算分位数。具体步骤如下：

1. 使用order by对要计算分位数的列进行排序。
2. 使用row_number函数为每一行分配一个行号。
3. 计算分位数时，根据行号来确定分位数所在的行。

例如，要计算一个表中某一列的中位数，可以使用以下语句：

select avg(col) as median
from (
  select col, row_number() over (order by col) as row_num, count(*) over () as total_count
  from table_name
) t
where row_num in (floor(total_count/2)+1, ceil(total_count/2))

其中，floor(total_count/2)+1和ceil(total_count/2)分别表示中位数所在的行号。这里使用了子查询和窗口函数，具体解释如下：

1. 子查询中使用row_number函数为每一行分配一个行号，并使用count(*) over ()计算总行数。
2. 外层查询中，使用where子句过滤出中位数所在的两行，并计算它们的平均值作为中位数。