hive窗口函数

Impala和Hive的关系 　　 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎 ，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。 与Hive的关系 　　Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数 据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。 Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图 所示。 Hive适合于长时间的批处理查询分析 ， 而Impala适合于实时交互式SQL查询 ，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数 据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。 　　　　　　　　　　　　 Impala相对于Hive所使用的优化技术 1、没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。与 MapReduce相比：Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务

简介 本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析（在线分析处理）。 概念 我们都知道在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. 在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by字句之前。 数据准备 我们准备一张order表,字段分别为name,orderdate,cost.数据内容如下: jack,2015-01-01,10 tony,2015-01-02,15 jack,2015-02-03,23 tony,2015-01-04,29 jack,2015-01-05,46 jack,2015-04-06,42 tony,2015-01-07,50 jack,2015-01-08,55 mart,2015-04-08,62 mart,2015-04-09,68 neil,2015-05-10,12 mart,2015-04-11,75 neil,2015-06-12,80 mart,2015-04-13,94

普通的聚合函数聚合的行集是组,开窗函数聚合的行集是窗口。 因此,普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。 简单理解，就是对查询的结果多出一列，这一列可以是聚合值，也可以是排序值。 开窗函数一般分为两类,聚合开窗函数和排序开窗函数。 OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化 CURRENT ROW：当前行 n PRECEDING：往前n行数据 n FOLLOWING：往后n行数据 UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点 LAG(col,n)：往前第n行数据 LEAD(col,n)：往后第n行数据 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。注意：n必须为int类型。 测试数据： name，orderdate，cost jack,2017-01-01,10 tony,2017-01-02,15 jack,2017-02-03,23 tony,2017-01-04,29 jack,2017-01-05,46 jack,2017-04-06,42 tony,2017-01-07,50 jack,2017-01

Windowing functions 1.LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1，不可为负数），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） 2.LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1，不可为负数），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） select uname ,create_time ,pv ,lead(pv,1,-9999) over (partition by uname order by create_time) as lead_1_pv ,lag(pv,1,-9999) over (partition by uname order by create_time) as lag_1_pv from dw_tmp.window_function_temp; image.png 3.FIRST_VALUE取分组内排序后，截止到当前行，第一个值，这最多需要两个参数。第一个参数是您想要第一个值的列，第二个（可选）参数必须是false默认为布尔值的布尔值。如果设置为true，则跳过空值。 4.LAST_VALUE取分组内排序后

1.1 关于自定义函数 1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。 2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。 3）根据用户自定义函数类别分为以下三种： ​ （1）UDF（User-Defined-Function） ​ 一进一出 ​ （2）UDAF（User-Defined Aggregation Function） ​ 聚集函数，多进一出 ​ 类似于：count/max/min ​ （3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions） ​ 一进多出 ​ 如lateral view explore() 4）官方文档地址 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins 5）编程步骤： ​ （1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF ​ （2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载； ​ （3）在hive的命令行窗口创建函数 ​ a）添加jar add jar linux_jar_path ​ b）创建function create

1．相关函数说明 OVER()： 　　指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。 CURRENT ROW： 　　当前行 n PRECEDING： 　　往前n行数据 n FOLLOWING： 　　往后n行数据 UNBOUNDED： 　　起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点 LAG(col,n,DEFAULT) ： 　　往前第n行数据 　　第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） LEAD(col,n,DEFAULT)： 　　往后第n行数据 　　第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为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。注意：n必须为int类型。 2．数据准备：name，orderdate，cost jack,2017-01-01,10 tony,2017-01-02,15 jack,2017-02-03,23 tony,2017-01-04,29 jack,2017-01

HIVE HIVE 一、数据仓库（Warehouse） 二、HIVE 1.概述 2.Hive特点 3.生态系统位置 4.Hive体系结构 5.Hive对比MapReduce 6.Hive优点与使用场景 7.环境搭建 7.1准备 7.2环境配置 7.2.1Java配置 7.2.2CDH Hadoop配置 7.2.3设置免密登录 7.2.4Hadoop测试 7.2.5Hive配置 7.2.6安装模式 7.2.7Mysql 安装 7.3元数据配置（metastore） 7.3.1hive的conf目录下创建hive-site.xml，参考地址 7.3.2拷贝mysql驱动jar包 7.3.3重新执行bin/hive 7.4Hive 日志 7.5简单操作介绍 7.5.1Hive命令行 7.5.2与linux交互 7.5.4hive脚本方式 7.5.5Hive的java Api方式 一、数据仓库（Warehouse） 数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的的 数据集合 ，它用于 支持企业或组织决策分析处理 。 数据源：数据仓库系统的基础 数据存储及管理：整个数据仓库系统的核心 OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。 前端展示：报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具等 二、HIVE 1.概述

lead函数用于提取当前行前某行的数据 lag函数用于提取当前行后某行的数据 语法如下： lead(expression,offset,default) over(partition by ... order by ...) lag(expression,offset,default) over(partition by ... order by ... ) 例如提取前一周和后一周的数据，如下： select year,week,sale, lead(sale,1,NULL) over(--前一周sale partition by product,country,region order by year,week ) lead_week_sale, lag(sale,1,NULL) over(--后一周sale partition by product,country,region order by year,week ) lag_week_sale from sales_fact a where a.country='country1' and a.product='product1' and region='region1' order by product,country,year,week ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「hongyd

Hive 快速入门(全面) 2018-07-30 16:11:56 琅琊山二当家 阅读数 4343 更多 分类专栏： hadoop 大数据 转载: https://www.codercto.com/a/5110.html 前言 我写这篇文章的目的是尽可能全面地对Hive进行入门介绍，这篇文章是基于hive-1.0.0版本介绍的，这个版本的Hive是运行在MapReduce上的，新的版本可以运行在Tez上，会有一些不同。 Hive是对数据仓库进行管理和分析数据的工具。但是大家不要被“数据仓库”这个词所吓倒，数据仓库是很复杂的东西，但是如果你会 MYSQL 或者MSSQL，就会发现Hive是那么的简单，简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务所需要的东西。 但是Hive和MYSQL毕竟不同，执行原理、优化方法，底层架构都完全不相同。 大数据离线分析使用Hive已经成为主流，基于工作中Hive使用的经验，我整理了这个入门级别的文章，希望能给想入门的同学提供一些帮助。 一、Hive简介 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了 Apache 软件基金会。 官网定义： The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large

语法： 分析函数over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置) 常用分析函数： 聚合类：avg() sum() max() min() 排名类 ： row_number() 按照值排序时产生一个自增编号，不会重复 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 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 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]) 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 注意点： over()函数中的分区，排序，指定窗口范围可组合使用也可以不指定，根据不同的业务需求结合使用 over()函数中如果不指定分区，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中的数据 over()函数中的窗口范围说明: current row :当前行 unbounded：起点，unbounded preceding 表示从前面的起点， unbounded following表示到后面的终点 n preceding