hive 窗口函数加过滤条件
时间: 2023-07-19 16:35:23 浏览: 52
在Hive中使用窗口函数加过滤条件,可以通过在窗口函数后面添加OVER子句,并在OVER子句中指定筛选条件。
例如,下面的语句将计算每个部门的平均薪资,并且只返回薪资高于部门平均薪资的员工:
```
SELECT emp_name, department, salary
FROM (
SELECT emp_name, department, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) as avg_salary
FROM employee
) t
WHERE salary > avg_salary;
```
在这个查询中,我们使用了窗口函数AVG来计算每个部门的平均薪资。然后,我们使用OVER子句来指定PARTITION BY子句,将结果按照部门进行分区,以便计算每个部门的平均薪资。最后,我们在外部查询中使用WHERE子句来筛选出薪资高于部门平均薪资的员工。
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:
```sql
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。
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