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。

相关问题

hive 开窗函数

Hive中的窗口函数可以让我们在处理数据时，更加方便地进行聚合、排序、分析等操作。下面是一个简单的示例：

假设我们有一个表orders，其包含三个字段order_id、customer_id、order_amount，我们想要按照customer_id分组，计算每个customer_id的order_amount总和以及对应的排名，那么可以使用如下的HiveQL语句：

SELECT customer_id, SUM(order_amount) as total_amount, 
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(order_amount) DESC) as rank 
FROM orders 
GROUP BY customer_id;

上述语句中，我们使用了SUM聚合函数来计算每个customer_id的order_amount总和，同时使用了RANK窗口函数来计算每个customer_id的排名。RANK函数中的ORDER BY子句用于指定排名的排序方式，这里按照总金额从高到低进行排名。最终的结果会包含三个字段：customer_id、total_amount、rank。

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 ]