hive常用开窗函数

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它支持使用开窗函数进行数据分析，以下是Hive中常用的几个开窗函数：
1. ROW_NUMBER()：为每一行数据赋予一个序号，常用于排序和分组。
2. RANK()：计算每个分组内的排名，相同值的数据排名相同，下一个排名跳过相同排名数目。
3. DENSE_RANK()：计算每个分组内的排名，相同值的数据排名相同，下一个排名不跳过相同排名数目。
4. CUME_DIST()：计算当前行在分组中的位置占据了分组总数的多少比例。
5. NTILE(n)：将每个分组划分为n个桶，每个桶内有相同数量的行，并返回桶号。
6. LAG(expr[,offset[,default]])：返回当前行之前offset行的expr的值，如果offset为空则默认为1，如果所查询行在当前分组中不存在，则返回default。
7. LEAD(expr[,offset[,default]])：返回当前行之后offset行的expr的值，如果offset为空则默认为1，如果所查询行在当前分组中不存在，则返回default。

相关问题

hive sql开窗函数

在Hive中，开窗函数是用来进行数据分析的工具，类似于SQL中的窗口函数。它主要用于OLAP分析（在线分析处理）。开窗函数在查询结果上新增一列窗口函数值，并带有over()关键字来定义窗口的范围。在Hive中，开窗函数可以分为两类：排序开窗函数和聚合开窗函数。常用的排序开窗函数包括ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK和NTILE 。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hive 学习笔记 （二）---窗口函数（开窗函数部分）](https://blog.csdn.net/qq_35995514/article/details/103222001)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [hive sql常用开窗函数](https://blog.csdn.net/a822631129/article/details/124672228)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

hive开窗函数

Hive支持开窗函数（Window Functions），可以对数据集中的一组行进行计算，并返回一个结果集。开窗函数也称为分析函数，它们与聚合函数不同，聚合函数将多行数据聚合为单个输出行，而开窗函数不会减少行数，而是将每个输入行映射到输出行。

在Hive中，使用OVER子句指定需要执行开窗函数的数据集，它可以是整个表或一个分组。下面是一个示例：

SELECT department, employee_name, salary, 
       AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) as avg_salary
FROM employee_data;

这个查询将employee_data表按部门分组，并计算每个部门的平均工资。开窗函数AVG()用于计算每个部门的平均工资，OVER子句指定了PARTITION BY department，表示按部门分组。

常用的开窗函数还包括ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE等，它们可以用于排序、排名和分位数计算等场景。