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目录
一、前言
二、hive 窗口函数概述
2.1 聚合函数与窗口函数差别文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-516277.html
2.1.1 创建一张表文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-516277.html
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【大数据技术】hive 窗口函数sum range between的详细介绍 数据准备 建表 插入数据 查看数据 对比两段sql的不同之处 及其运行结果 结果如下： 第一段 第二段 重点注意： 第一段和第二段sql的rows between与range between的不同 第一段与第二段sql的order by字段有不同 第二段sql最后使用了
在任何一种编程语言中，函数可以说是必不可少的，像mysql、oracle中，提供了很多内置函数，或者通过自定义函数的方式进行定制化使用，而hive作为一门数据分析软件，随着版本的不断更新迭代，也陆续出现了很多函数，以满足日常数据查询与分析的各种场景。 Hive内建了不
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：
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
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
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 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！ 语法如下：
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
lag()与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数 通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤，该操作可代替表的自联接，且效率更高 lag()/lead() lag(col,n,DEFAULT)用于统计窗口内往上第n行值 第
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
