sparksql first_value/last_value函数

`first_value`和`last_value`是Spark SQL中的窗口函数，用于计算分组中的第一个值和最后一个值。

`first_value`函数的语法如下：

first_value(expr) OVER (
  [PARTITION BY partition_expression, ...]
  [ORDER BY sort_expression [ASC|DESC], ...]
  [ROWS BETWEEN frame_start AND frame_end]
)

其中，`expr`是要计算第一个值的表达式，`PARTITION BY`指定分组的列，`ORDER BY`指定排序的列，`ROWS BETWEEN`指定计算的行范围。

`last_value`函数的语法与`first_value`类似，只是计算的是分组中的最后一个值。

下面是一个示例：

SELECT 
  id,
  value,
  first_value(value) OVER (PARTITION BY id ORDER BY time ASC) AS first_value,
  last_value(value) OVER (PARTITION BY id ORDER BY time ASC) AS last_value
FROM 
  mytable

以上查询语句将会计算`mytable`表中每个`id`分组中的第一个值和最后一个值。

相关问题

hive first_value/last_value函数

在Hive中，first_value和last_value函数是窗口函数之一，用于计算指定列的第一个和最后一个非空值。

以first_value为例，语法如下：

first_value(expr) OVER (
  [PARTITION BY partition_expression, ...]
  [ORDER BY sort_expression [ASC|DESC], ...]
)

其中，expr是要计算第一个非空值的列或表达式。PARTITION BY子句指定要分区的列，ORDER BY子句指定按照哪个或哪些列排序。

例如，以下查询返回每个部门的第一个雇员姓名：

SELECT dept, first_value(name) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY hire_date) as first_employee
FROM employees;

last_value函数的使用方法与first_value类似，只是计算的是指定列的最后一个非空值。

需要注意的是，使用窗口函数需要在Hive版本0.11及以上才支持。

nth_value窗口函数

NTH_VALUE是一种窗口函数，用于返回在窗口中第n行的measure_expr值。measure_expr可以是任何可以计算的表达式。NTH_VALUE函数的语法为NTH_VALUE(measure_expr, n) [FROM {FIRST|LAST}] [{RESPECT|IGNORE} NULLS OVER (analytic_clause)。它可以在指定的窗口内动态应用聚合函数，如sum、avg、max、min和count等。这个函数通常用于处理复杂的业务需求，可以根据需要返回窗口中的第n行值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [分析(窗口)函数：NTH_VALUE](https://blog.csdn.net/weixin_44976611/article/details/106349733)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [mysql 窗口函数（三）](https://blog.csdn.net/lv_yishi/article/details/121487484)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]