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在SQL开发中，有时我们可以使用聚合函数将多行数据按照规则聚集在一行，但是我们又想同时得到聚合前的数据，单纯的聚合函数是做不到的，怎么办呢？这时我们的窗口函数就闪亮登场了。窗口函数兼具分组和排序功能，又叫分析函数！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-441247.html
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我们讨论面试中各大厂的SQL算法面试题，往往核心考点就在于窗口函数，所以掌握好了窗口函数，面对SQL算法面试往往事半功倍。 已更新第一类聚合函数类，点击这里阅读 hive窗口函数聚合函数类 本节介绍Hive聚合函数中的第二类聚合函数：分组排序窗口函数。 这些函数的用
前面我们学习的first_value和last_value 取的是排序后的数据截止当前行的第一行数据和最后一行数据 Lag和Lead分析函数可以在一次查询中取出当前行后N行和前N行的数据，虽然可以不用排序，但是往往只有在排序的场景下取前面或者后面N 行数据才有意义 这种操作可以代替表的自
在SQL中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数
窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路： LanguageManual WindowingAndAnalytics - Apache Hive - Apache Software Foundation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%20WindowingAndAnalytics 窗口： over()，指明函数要处理的 数据范围 函数： 指明函数 计算逻辑 window_nam
目录 窗口函数概述 窗口序列函数 row_number dense_rank 窗口边界 滑动窗口 lag 获取上一行数据 lead 获取下一行数据 窗口专用计算函数 sum累加函数 max最大值 min最小值 avg平均值 count累计次数 first_value首行值 last_value末行值 cume_dist分布统计 percent_rank 秩分析函数 nitle数据切片函数
Hive 中的窗口函数允许你在结果集的一个特定“窗口”内对行进行计算。这些窗口可以是物理的（基于行在数据中的实际位置）或逻辑的（基于行的一些排序标准）。窗口函数在处理排名、计算累计和或计算移动平均值等问题时特别有用。 以下是一些 Hive 中的常见窗口函数：
先定义了窗口的大小（按行来算），然后对窗口内的行的数据进行计算，再将计算结果返回给改行。 窗口函数包括窗口和函数两部分，窗口用于定义计算范围，函数用于定义计算逻辑，窗口函数只会在原来的表上增加一列结果列，不改变原来的数据。 函数： 绝
rows是物理窗口，是哪一行就是哪一行，与当前行的值（order by key的key的值）无关，只与排序后的行号相关，就是我们常规理解的那样。 range是逻辑窗口，与当前行的值有关（order by key的key的值）,在key上操作range范围。 简要：如果当前行的值有重复的，range会默认把重复的值加
1.1 函数简介 Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用，类似java中的函数。 好处：避免用户反复写逻辑，可以直接拿来使用 重点：用户需要知道函数叫什么，能做什么 Hive提供了大量的内置函数，按照其特点大致可分为如下几类：单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口
查看系统内置函数 ：show functions ; 显示内置函数的用法 ： desc function lag; – lag为函数名 显示详细的内置函数用法 : desc function extended lag; 1.1 行转列 行转列是指多行数据转换为一个列的字段。 Hive行转列用到的函数 concat(str1,str2,...) 字段或字符串拼接 concat_ws(\\\'分割符\\\',str1,str2,
