詳解Hive窗口函數(shù)實(shí)際應(yīng)用
LAG的使用:
LAG(col,n,DEFAULT) 用于統(tǒng)計(jì)窗口內(nèi)往上第n行值。
第一個(gè)參數(shù)為列名,第二個(gè)參數(shù)為往上第n行(可選,默認(rèn)為1),第三個(gè)參數(shù)為默認(rèn)值(當(dāng)往上第n行為NULL時(shí)候,取默認(rèn)值,如不指定,則為NULL)
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_1_time,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_2_time
FROM user_url;
結(jié)果如下:
解釋:
last_1_time: 指定了往上第1行的值,default為'1970-01-01 00:00:00'
cookie1第一行,往上1行為NULL,因此取默認(rèn)值 1970-01-01 00:00:00
cookie1第三行,往上1行值為第二行值,2021-06-10 10:00:02
cookie1第六行,往上1行值為第五行值,2021-06-10 10:50:01
last_2_time: 指定了往上第2行的值,為指定默認(rèn)值
cookie1第一行,往上2行為NULL
cookie1第二行,往上2行為NULL
cookie1第四行,往上2行為第二行值,2021-06-10 10:00:02
cookie1第七行,往上2行為第五行值,2021-06-10 10:50:01
LEAD的使用:
與LAG相反
LEAD(col,n,DEFAULT) 用于統(tǒng)計(jì)窗口內(nèi)往下第n行值。
第一個(gè)參數(shù)為列名,第二個(gè)參數(shù)為往下第n行(可選,默認(rèn)為1),第三個(gè)參數(shù)為默認(rèn)值(當(dāng)往下第n行為NULL時(shí)候,取默認(rèn)值,如不指定,則為NULL)
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_1_time,
LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time
FROM user_url;
結(jié)果如下:
FIRST_VALUE的使用:
取分組內(nèi)排序后,截止到當(dāng)前行,第一個(gè)值。
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1
FROM user_url;
結(jié)果如下:
LAST_VALUE的使用:
取分組內(nèi)排序后,截止到當(dāng)前行,最后一個(gè)值。
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1
FROM user_url;
結(jié)果如下:
如果想要取分組內(nèi)排序后最后一個(gè)值,則需要變通一下:
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2
FROM user_url
ORDER BY cookieid,createtime;
注意上述SQL,使用的是 FIRST_VALUE 的倒序取出分組內(nèi)排序最后一個(gè)值!
結(jié)果如下:
此處要特別注意order by
如果不指定ORDER BY,則進(jìn)行排序混亂,會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的結(jié)果
SELECT cookieid,
createtime,
url,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2
FROM user_url;
結(jié)果如下:
上述 url2 和 url55 的createtime即不屬于最靠前的時(shí)間也不屬于最靠后的時(shí)間,所以結(jié)果是混亂的。
4. CUME_DIST
先創(chuàng)建一張員工薪水表:staff_salary
CREATE EXTERNAL TABLE staff_salary (
dept string,
userid string,
sal int
);
表中加入如下數(shù)據(jù):
d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000
CUME_DIST的使用:
此函數(shù)的結(jié)果和order by的排序順序有關(guān)系。
CUME_DIST:小于等于當(dāng)前值的行數(shù)/分組內(nèi)總行數(shù)。 order默認(rèn)順序:正序
比如,統(tǒng)計(jì)小于等于當(dāng)前薪水的人數(shù),所占總?cè)藬?shù)的比例。
SELECT
dept,
userid,
sal,
CUME_DIST() OVER(ORDER BY sal) AS rn1,
CUME_DIST() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY sal) AS rn2
FROM staff_salary;
結(jié)果如下:
解釋:
rn1: 沒有partition,所有數(shù)據(jù)均為1組,總行數(shù)為5,
第一行:小于等于1000的行數(shù)為1,因此,1/5=0.2
第三行:小于等于3000的行數(shù)為3,因此,3/5=0.6
rn2: 按照部門分組,dpet=d1的行數(shù)為3,
第二行:小于等于2000的行數(shù)為2,因此,2/3=0.6666666666666666

請輸入評論內(nèi)容...
請輸入評論/評論長度6~500個(gè)字
最新活動(dòng)更多
-
3月27日立即報(bào)名>> 【工程師系列】汽車電子技術(shù)在線大會(huì)
-
4月30日立即下載>> 【村田汽車】汽車E/E架構(gòu)革新中,新智能座艙挑戰(zhàn)的解決方案
-
5月15-17日立即預(yù)約>> 【線下巡回】2025年STM32峰會(huì)
-
即日-5.15立即報(bào)名>>> 【在線會(huì)議】安森美Hyperlux™ ID系列引領(lǐng)iToF技術(shù)革新
-
5月15日立即下載>> 【白皮書】精確和高效地表征3000V/20A功率器件應(yīng)用指南
-
5月16日立即參評 >> 【評選啟動(dòng)】維科杯·OFweek 2025(第十屆)人工智能行業(yè)年度評選
推薦專題
- 1 UALink規(guī)范發(fā)布:挑戰(zhàn)英偉達(dá)AI統(tǒng)治的開始
- 2 北電數(shù)智主辦酒仙橋論壇,探索AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展新路徑
- 3 降薪、加班、裁員三重暴擊,“AI四小龍”已折戟兩家
- 4 “AI寒武紀(jì)”爆發(fā)至今,五類新物種登上歷史舞臺(tái)
- 5 國產(chǎn)智駕迎戰(zhàn)特斯拉FSD,AI含量差幾何?
- 6 光計(jì)算迎來商業(yè)化突破,但落地仍需時(shí)間
- 7 東陽光:2024年扭虧、一季度凈利大增,液冷疊加具身智能打開成長空間
- 8 地平線自動(dòng)駕駛方案解讀
- 9 封殺AI“照騙”,“淘寶們”終于不忍了?
- 10 優(yōu)必選:營收大增主靠小件,虧損繼續(xù)又逢關(guān)稅,能否乘機(jī)器人東風(fēng)翻身?