hive 开窗的同时使用group by 可以提供一个样例嘛
时间: 2023-04-03 11:00:46 浏览: 120
可以提供一个样例,例如:
SELECT
name,
age,
SUM(salary) OVER (PARTITION BY name ORDER BY age ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS salary_sum
FROM
employee
GROUP BY
name,
age;
这个查询语句使用了窗口函数 SUM 和 GROUP BY,按照 name 和 age 进行分组,并且在每个分组内对 salary 进行求和,同时使用窗口函数计算每个员工的薪资总和。
相关问题
hive开窗函数使用
Hive开窗函数主要分为排序开窗和聚合开窗两类。在排序开窗函数中,常用的函数有row_number()、rank()、dense_rank()和percent_rank()。其中,row_number()用于给每一行分配一个唯一的行号,rank()用于对组内的行进行排名,dense_rank()也是对组内的行进行排名,但排名是连续的,而percent_rank()用于计算给定行的百分比排名,可以用来计算超过了百分之多少的人。\[3\]
在使用Hive开窗函数时,可以通过rows/range between来控制窗口函数的范围。这个功能在满足业务需求时非常有用。通过使用rows/range between,可以根据自己的需求任意地控制窗口函数的范围。\[1\]
需要注意的是,在Hive中,开窗函数的使用是在2003年ISO SQL标准中引入的,它解决了许多用SQL语句难以解决的问题。在开窗函数出现之前,很多问题都需要通过复杂的相关子查询或存储过程来解决。而开窗函数的使用使得这些经典的难题可以轻松地解决。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [大数据-Hive开窗函数](https://blog.csdn.net/MsSpark/article/details/122051503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Hive SQL主要开窗函数用法介绍](https://blog.csdn.net/weixin_43025027/article/details/124388152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
hive sql可以使用 group by 加 first
在 Hive SQL 中,没有内置的 FIRST 函数来直接获取每个分组的第一个值。但是,你可以通过其他方法来实现类似的功能。
一种常见的方法是使用窗口函数和子查询来模拟 FIRST 函数。以下是一个示例:
```sql
SELECT group_column, column1 AS first_value
FROM (
SELECT group_column, column1, row_number() OVER (PARTITION BY group_column ORDER BY your_order_column) AS rn
FROM your_table
) subquery
WHERE rn = 1;
```
上述代码中,首先在子查询中使用窗口函数 `row_number()` 给每个分组的行分配一个行号,根据指定的排序列 `your_order_column` 进行排序。然后,在外部查询中选择行号为 1 的行,并将其作为每个分组的第一个值。
请注意,上述示例代码是基于 Hive 版本 0.11 以上的版本,因为窗口函数在较早的版本中可能不被支持。如果你使用的是较旧的 Hive 版本,请确保你所使用的版本支持窗口函数。
另外,你还可以考虑使用 LATERAL VIEW 和 UDF(用户定义函数)来实现类似的功能。具体实现方法可能因你所使用的 Hive 版本和具体需求而有所不同。