什么十窗口函数 hive

十窗口函数指的是在Hive中可以使用的10种不同的窗口函数。这些窗口函数包括：

1. RANK()：计算每个行的排名。

2. DENSE_RANK()：计算每个行的排名，但排名相同的行有相同的排名。

3. ROW_NUMBER()：为每个行分配一个唯一的数字。

4. NTILE(n)：将结果分为n个块，并将每个行分配到一个块中。

5. LAG()：返回指定列的前一个行的值。

6. LEAD()：返回指定列的后一个行的值。

7. FIRST_VALUE()：返回指定列的第一个行的值。

8. LAST_VALUE()：返回指定列的最后一个行的值。

9. AVG() OVER()：计算指定列的平均值，包括当前行和指定行之间的所有行。

10. SUM() OVER()：计算指定列的总和，包括当前行和指定行之间的所有行。

相关问题

hive 窗口函数

Hive窗口函数是一种在查询结果集的特定行上执行计算和分析的函数。它们通常与OVER子句一起使用，OVER子句指定了窗口的范围和排序方式。通过使用窗口函数，可以在不使用子查询或自连接的情况下，对结果集中的数据进行计算和分析。

Hive支持多种窗口函数，包括聚合函数和排名函数等。常见的窗口函数包括：SUM、AVG、MIN、MAX、ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK等。

下面是一个示例，演示如何使用Hive窗口函数计算每个部门的平均工资：

SELECT department, name, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) as avg_salary 
FROM employees;

在上面的查询中，使用了AVG函数来计算每个部门的平均工资，OVER子句指定了按照部门进行分组，并对每个分组中的行执行AVG函数计算。

排序窗口函数的hive代码

当涉及到排序窗口函数的 Hive 代码时，我们可以使用 `OVER` 子句来实现。下面是一个示例代码，用于使用排序窗口函数对数据进行排序：

SELECT col1, col2, col3,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2) AS row_number,
       RANK() OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2) AS rank,
       DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2) AS dense_rank
FROM your_table;

在上述代码中，假设你有一个名为 `your_table` 的表，包含列 `col1`、`col2` 和 `col3`。`ROW_NUMBER()`、`RANK()` 和 `DENSE_RANK()` 是排序窗口函数，它们可以根据指定的排序规则对数据进行排序。

`PARTITION BY` 子句用于指定分区列，它将对每个不同的分区进行排序。在示例中，我们使用 `col1` 进行分区。

`ORDER BY` 子句用于指定排序列，它将根据指定的列对数据进行排序。在示例中，我们使用 `col2` 进行排序。

最后，我们选择了原始的列 `col1`、`col2` 和 `col3`，以及使用排序窗口函数计算的行号、排名和稠密排名。

请注意，排序窗口函数仅在 Hive 0.11.0 及更高版本中可用。