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。

相关问题

hive 窗口函数加过滤条件

可以使用 Hive 中的 OVER 子句来实现窗口函数加过滤条件。具体步骤如下：

1. 使用窗口函数定义需要进行聚合计算的列和范围。

2. 在 OVER 子句中添加 PARTITION BY 子句来对数据进行分组，以便在每个分组内进行计算。

3. 在 OVER 子句中添加 ORDER BY 子句来定义排序顺序，以便在计算聚合函数时进行正确的排序。

4. 使用 WHERE 子句来添加过滤条件，以过滤掉不需要的数据。

示例代码如下：

SELECT
  col1,
  col2,
  SUM(col3) OVER (
    PARTITION BY col1
    ORDER BY col2
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS sum_col3
FROM
  table_name
WHERE
  col4 = 'filter_condition'

在上面的代码中，SUM(col3) OVER (...) 定义了一个窗口函数，用于计算每个 col1 分组内的 col3 求和值。PARTITION BY 子句指定了 col1 作为分组依据，ORDER BY 子句指定了 col2 的排序顺序。ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 指定了窗口的范围，从每个分组的第一行到当前行。WHERE 子句指定了过滤条件，只计算符合条件的数据。

hive 分位数percentile 窗口函数

Hive中可以使用percentile()和percentile_approx()这两个函数来计算分位数。percentile()函数用于计算分位数，但在处理大数据量时，速度较慢，可能无法计算出结果。为了解决这个问题，可以使用row_number()函数和子查询来实现类似的功能。通过给数据排序，并筛选出特定百分比的行数，可以得到分位数的近似值。而percentile_approx()函数则相对灵活一些，可以处理数值和整型的字段，并且可以通过调整参数B来控制内存消耗和精度。具体使用方式为percentile(col, p)和percentile_approx(col, p, B)，其中col是要计算的列名，p是需要计算的分位数百分比，B用于控制内存消耗和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [HiveSQL分位数函数percentile()使用详解+实例代码](https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/126642158)[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^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python多维数组分位数的求取方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38716081/13737834)[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^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [hive窗口函数+分位数](https://blog.csdn.net/changzoe/article/details/101015922)[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^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]