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。

相关问题

使用pyspark库时，出现以下错误的原因是什么：Traceback (most recent call last): File "warn_first.py", line 435, in <module> fluence_data_history =spark_sql_test(fluence_sql) File "warn_first.py", line 347, in spark_sql_test sc = SparkContext(conf=conf) File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 118, in init File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 180, in _do_init File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 288, in _initialize_context File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1525, in call File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling None.org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext. : java.lang.IllegalStateException: Promise already completed.

这个错误通常是由于在同一个进程中多次创建 SparkContext 导致的。在 PySpark 中，每个 SparkContext 只能在同一个进程中创建一次，如果想要在同一进程中多次使用 SparkContext，需要先停止之前创建的 SparkContext，然后再重新创建一个新的 SparkContext。

因此，建议在创建 SparkContext 之前先检查当前是否已经存在 SparkContext 实例，如果存在，则先停止之前的实例，再创建新的实例。

可以将函数修改如下，添加 `SparkContext` 是否存在的检查：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkContext

def spark_sql_test(m):
    # 检查当前是否已经存在 SparkContext 实例
    if SparkContext._active_spark_context is not None:
        SparkContext._active_spark_context.stop()
    spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate()
    result = spark.sql(m)
    df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema)
    df_pd = df.toPandas()
    spark.stop()
    return df_pd

这样修改后，每次调用 `spark_sql_test` 函数时，如果当前已经存在 SparkContext 实例，则会先停止之前的实例，再创建新的实例，避免了多次创建 SparkContext 导致的错误。

hive开创函数使用

Hive开窗函数是一种用于在查询结果中执行聚合计算的函数。它们可以在分组的数据上执行计算，并返回结果集中的每一行的聚合值。开窗函数可以使用PARTITION BY子句对数据进行分组，并使用ORDER BY子句对数据进行排序。然后，可以在开窗函数内部使用聚合函数（如SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT）对每个分组的数据进行计算。\[2\]

下面是一个使用Hive开窗函数的示例：

SELECT user_id, create_date, 
       LAG(create_date, 1, '0000-00-00') OVER (PARTITION BY user_id) AS lag_date,
       LEAD(create_date, 1, '9999-99-99') OVER (PARTITION BY user_id) AS lead_date,
       FIRST_VALUE(create_date) OVER (PARTITION BY user_id) AS first_date,
       LAST_VALUE(create_date) OVER (PARTITION BY user_id) AS last_date
FROM order_info;

在这个示例中，我们使用了LAG、LEAD、FIRST_VALUE和LAST_VALUE函数来计算每个用户的前一天日期、后一天日期、第一个日期和最后一个日期。这些函数在每个用户分组内进行计算，并返回结果集中的每一行的相应值。\[2\]

除了开窗函数，Hive还提供了其他函数，如NVL函数和CASE WHEN THEN ELSE END函数。NVL函数用于处理空值，可以将空值替换为指定的默认值。CASE WHEN THEN ELSE END函数类似于C语言中的case语句，用于根据条件对字段值进行判断和处理。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Hive——Hive常用内置函数总结](https://blog.csdn.net/weixin_44606952/article/details/127929532)[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函数汇总--开窗函数篇](https://blog.csdn.net/weixin_43935266/article/details/122307605)[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 ]