Hive补充之窗口函数

2021-04-09 15:05:52 浏览数 (3)

窗口函数 1、hive窗口函数语法 hive中的窗口函数over() ,over()窗口函数的语法结构

分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)

over()函数中包括三个函数:包括分区partition by 列名、排序order by 列名、指定窗口范围rows between 开始位置 and 结束位置。我们在使用over()窗口函数时,over()函数中的这三个函数可组合使用也可以不使用。

over()函数中如果不使用这三个函数,窗口大小是针对查询产生的所有数据,如果指定了分区,窗口大小是针对每个分区的数据。

over()函数中的三个函数讲解 order by order by是排序的意思,是该窗口中的. partition by partition by可理解为group by 分组。over(partition by 列名)搭配分析函数时,分析函数按照每一组每一组的数据进行计算的。 rows between 开始位置 and 结束位置 是指定窗口范围,比如第一行到当前行。而这个范围是随着数据变化的。over(rows between 开始位置 and 结束位置)搭配分析函数时,分析函数按照这个范围进行计算的。 窗口范围说明: 我们常使用的窗口范围是ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW(表示从起点到当前行),常用该窗口来计算累加。

PRECEDING:往前 FOLLOWING:往后 CURRENT ROW:当前行 UNBOUNDED:起点(一般结合PRECEDING,FOLLOWING使用) UNBOUNDED PRECEDING 表示该窗口最前面的行(起点) UNBOUNDED FOLLOWING:表示该窗口最后面的行(终点) 比如说: ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW(表示从起点到当前行) ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING(表示往前2行到往后1行) ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 CURRENT ROW(表示往前2行到当前行) ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING(表示当前行到终点) 2、常与over()一起使用的分析函数: 2.1、聚合类 avg()、sum()、max()、min() 2.2、排名类 row_number()按照值排序时产生一个自增编号,不会重复(如:1、2、3、4、5、6) rank() 按照值排序时产生一个自增编号,值相等时会重复,会产生空位(如:1、2、3、3、3、6) dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号,值相等时会重复,不会产生空位(如:1、2、3、3、3、4) 2.3、其他类 lag(列名,往前的行数,[行数为null时的默认值,不指定为null]),可以计算用户上次购买时间,或者用户下次购买时间。 lead(列名,往后的行数,[行数为null时的默认值,不指定为null]) ntile(n) 把有序分区中的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,ntile返回此行所属的组的编号 案例一: 1、使用 over() 函数进行数据统计, 统计每个用户信息及表中数据的总条数 2、求用户明细并统计每天的用户总数 3、计算从第一天到现在的所有 score 大于80分的用户总数 日期 用户ID 分数 logday uid score

字段说明: 数据:

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20201210,10001,84
20201210,10002,83
20201210,10003,86
20201211,10001,87
20201211,10002,65
20201211,10003,98
20201212,10001,67
20201212,10002,28
20201212,10003,89
20201213,10001,99
20201213,10002,55
20201213,10003,57

建表并导入数据:

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create table test_window
(day string,    
uid string, 
score int)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

#加载数据

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load data local inpath '/export/data/hive/test_window.txt' into table test_window;

1、使用 over() 函数进行数据统计, 统计每个用户信息及表中数据的总条数

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select *, count(uid) over() as total  from  test_window;

2、求用户明细并统计每天的用户总数

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select  *,count(*) over(partition by logday)as day_total from  test_window;

3、计算从第一天到现在的所有 score 大于80分的用户总数

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select  *,count(*) over(order by logday rows between unbounded preceding and current row)as total from  test_window where score > 80;

案例二: 1、查询在2020年4月份购买过的顾客及总人数 2、查询顾客的购买明细及月购买总额 3、查询顾客的购买明细及到目前为止每个顾客购买总金额 4、查询顾客上次的购买时间 5、查询前20%时间的订单信息

字段说明: 用户名 订单日期 订单金额 name orderdate cost

数据:

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jack,2020-01-01,11
tony,2020-01-02,16
jack,2020-02-03,22
tony,2020-01-04,28
jack,2020-01-05,47
jack,2020-04-06,43
tony,2020-01-07,50
jack,2020-01-08,55
mart,2020-04-08,63
mart,2020-04-09,69
tom,2020-05-10,13
mart,2020-04-11,76
tom,2020-06-12,81
mart,2020-04-13,95

建表并导入数据:

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create table business
(
name string, 
orderdate string,
cost int
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

#加载数据

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load  data local inpath "/export/data/hive/business.txt" into table business;

1、查询在2020年4月份购买过的顾客及总人数

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select   *,count(*) over() as total  from  business  where substr(orderdate,1,7) = '2020-04';

2、查询顾客的购买明细及月购买总额

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select *,sum(cost) over(partition by name,substr(orderdate,1,7)) total_amount
from business;

3、查询顾客的购买明细及到目前为止每个顾客购买总金额

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select *,sum(cost) over(partition by name order  by  orderdate 
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) total_amount
from business;

4、查询顾客上次的购买时间

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select name,orderdate,cost,lag(orderdate,1) over(partition by name order by orderdate) last_date
from business;

5、查询前20%时间的订单信息

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select  * 
from 
(select *,
ntile(5)over(order  by  orderdate)  group_num from  business) t 
where t. group_num = 1;

案例三: 1、每门学科学生成绩排名(是否并列排名、空位排名三种实现) 2、每门学科成绩排名top 3的学生

字段说明: 姓名 科目 成绩 name subject score

数据:

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建胜	语文	87
建胜	数学	95
建胜	英语	68
班长	语文	94
班长	数学	56
班长	英语	84
副班长	语文	64
副班长	数学	86
副班长	英语	84
团支书	语文	65
团支书	数学	85
团支书	英语	78

建表导入数据:

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create table score
(
name string,
subject string, 
score int
) row format delimited fields terminated by "t";

#加载数据

代码语言:javascript复制
load data local inpath '/export/data/hive/window_score.txt' into table window_score;

1、每门学科学生成绩排名(是否并列排名、空位排名三种实现)

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select  *,
row_number()over(partition by subject order by score desc) as rn,
rank()over(partition by subject order by score desc) as rk,
dense_rank()over(partition by subject order by score desc) as dr
from window_score;

2、每门学科成绩排名top 3的学生

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select 
*
from 
(
select 
*,
row_number() over(partition by subject order by score desc) rmp
from window_score
) t
where t.rmp<=3;

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