hive 窗口函数rows between

Hive 窗口函数中的 `rows between` 用于指定当前行与哪些行之间进行聚合计算。具体来说，`rows between` 可以指定当前行之前或之后的一定数量的行用于计算聚合函数的值。

`rows between` 可以取以下几种值：

- `unbounded preceding`：表示从当前窗口的第一行开始计算。
- `n preceding`：表示从当前行往前数第 n 行开始计算，n 为一个整数。
- `current row`：表示只计算当前行。
- `n following`：表示从当前行往后数第 n 行开始计算，n 为一个整数。
- `unbounded following`：表示计算到当前窗口的最后一行。

例如，以下是一个示例：

SELECT 
  id, 
  time, 
  value, 
  sum(value) OVER (
    ORDER BY time
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS moving_sum
FROM my_table;

这个查询将计算 `my_table` 表中每一行的 `value` 值的移动总和，窗口大小为 3 行（包括当前行）。具体来说，对于每一行，它将计算当前行和前两行的 `value` 值之和。

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 ]