Hive SQL窗口函数详解：面试必备与实战应用

"Hive SQL大厂必考常用窗口函数及面试题.pdf" 在大数据处理领域，Hive SQL是常用的数据分析工具，其中窗口函数（Window Function）是数据分析中的核心概念，尤其对于OLAP（在线分析处理）任务至关重要。窗⼝函数能够对数据库中的数据进行实时分析，适用于市场分析、财务报表生成以及商务规划等多种场景。 一、窗口函数概述 窗口函数定义：窗口函数是一种在SQL中用于处理分组数据并进行计算的功能，它可以在保持原始数据行数不变的情况下，对每一条记录执行特定的操作，提供了一种更灵活的数据分析方式。 分类： 1. 序号函数：row_number(), rank(), dense_rank() 2. 分布函数：percent_rank(), cume_dist() 3. 前后函数：lag(), lead() 4. 头尾函数：first_value(), last_value() 5. 聚合函数+窗口函数联合使用：sum() over(), max() over(), min() over(), avg() over(), nth_value(), ntile() 二、窗口函数基本用法 1. 基本语法：窗口函数通常包含PARTITION BY、ORDER BY和OVER子句，定义了计算的窗口范围。 2. 设置窗口：PARTITION BY用于分组，ORDER BY用于排序，OVER则定义了整体的计算窗口。 3. orderby的区别：加orderby可以对窗口内的数据进行排序，不加则按默认顺序或无特定顺序。 三、窗口函数应用实例 1. 序号函数：为每组数据行提供唯一的序列号，如row_number()、rank()和dense_rank()，区别在于处理相同值时生成的序号是否连续。 2. 分布函数：percent_rank()返回行在有序分区中的百分比位置，cume_dist()返回行在有序分区中的累积分布位置。 3. 前后函数：lag()返回当前行之前指定行的值，lead()返回之后的值，常用于分析趋势。 4. 头尾函数：first_value()返回窗口内的第一行值，last_value()返回最后一行值。 5. 聚合函数+窗口函数：结合使用可实现分组内的聚合操作，如求分组内总和、最大值、最小值或平均值。 四、面试题示例 1. 用户行为分析：窗口函数可以用于分析用户连续登录天数、最近购买时间间隔等。 2. 学生成绩分析：可以计算每个学生的平均分、排名变化，或者分析成绩的趋势。 对比聚合函数，窗口函数保留了原始数据的行数，同时实现了分组和排序的双重功能，但PARTITION BY不进行汇总，只进行分区。例如，GROUP BY会将多条记录合并成一条，而窗口函数如rank()会保留所有原始记录，只是为每条记录添加了排名信息。 熟练掌握Hive SQL中的窗口函数对于进行复杂的数据分析和解决实际业务问题至关重要，也是大数据分析师和数据工程师在面试中必须展现的关键技能。通过理解和运用各种窗口函数，可以有效地提升数据分析的效率和精度。