hive里的连续开窗函数

在 Hive 中，可以使用连续开窗函数（Continuous Window Functions）来执行基于连续时间范围的分析操作。这种类型的函数与传统的开窗函数不同，传统的开窗函数是基于固定大小的窗口执行计算，而连续开窗函数是基于时间范围内的数据进行计算。以下是一些常见的连续开窗函数：

1. ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：这个函数定义了一个从开始到当前行的滑动窗口。
2. RANGE BETWEEN INTERVAL '1' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW：这个函数定义了一个从前一天到当前行的滑动时间窗口。
3. RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW：这个函数定义了一个从前一小时到当前行的滑动时间窗口。

使用这些函数可以对时间序列数据进行分析，例如计算滚动平均值、计算移动总和等。

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 连续开窗 统计截至当月近12个月销量

可以使用Hive的窗口函数和日期函数来实现这个需求。可以使用以下语句：

SELECT
date_trunc('MONTH',sales_date) as month,
SUM(sales_amount) OVER (ORDER BY date_trunc('MONTH',sales_date) RANGE BETWEEN INTERVAL '11' MONTH PRECEDING AND CURRENT ROW) as sales_12_months
FROM sales_table

这将按照销售日期月份对数据进行分组，使用窗口函数累加过去12个月的销售额。