Hive中提供了越来越多的分析函数，用于完成负责的统计分析。
今天简单整理一下，以务以后自己快速查询，也给看到的朋友作个参考。
分析函数主要用于实现分组内所有和连续累积的统计。
一. AVG，MIN，MAX，和SUM
如果不指定ROWS BETWEEN,默认为从起点到当前行;
如果不指定ORDER BY，则将分组内所有值累加;
关键是理解ROWS BETWEEN含义,也叫做WINDOW子句：
PRECEDING：往前
FOLLOWING：往后
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
二. NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK
1） NTILE
NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)
如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布
2）ROW_NUMBER
ROW_NUMBER() –从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列，比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次。
ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
3）RANK和DENSE_RANK
RANK() ： 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
DENSE_RANK() ： 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
三. CUME_DIST,PERCENT_RANK
1) CUME_DIST
CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数
比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例
2) PERCENT_RANK
将当前行的值归一化为0到1的值，其中全部（或者分组）的最大值对应1，最小值对应0，其他均匀分布在0到1之间。
四. LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE
1）LAG
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），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）
2）LEAD
与LAG相反
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），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）
3）FIRST_VALUE
取分组内排序后，截止到当前行，第一个值，（如果不指定分组，则返回第一行的值）
4）LAST_VALUE
取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
如果不指定ORDER BY，则默认按照记录在文件中的偏移量进行排序，会出现错误的结果
如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下，用FIRST_VALUE函数，然后按指定的排序字段倒排。
五. GROUPING SETS,GROUPING_ID,CUBE,ROLLUP
这几个分析函数通常用于OLAP中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。
1）GROUPING SETS
在一个GROUP BY查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL
SELECT month, day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month,day GROUPING SETS (month,day,(month,day)) ORDER BY GROUPING__ID; month day uv GROUPING__ID ------------------------------------------------ 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 NULL 2015-03-10 4 2 NULL 2015-03-12 1 2 NULL 2015-04-12 2 2 NULL 2015-04-13 3 2 NULL 2015-04-15 2 2 NULL 2015-04-16 2 2 2015-03 2015-03-10 4 3 2015-03 2015-03-12 1 3 2015-04 2015-04-12 2 3 2015-04 2015-04-13 3 3 2015-04 2015-04-15 2 3 2015-04 2015-04-16 2 3 等价于 SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month UNION ALL SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY day UNION ALL SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month,day
2）GROUPING__ID
其中的 GROUPING__ID，表示结果属于哪一个分组集合
3）CUBE
根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
SELECT month, day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month,day WITH CUBE ORDER BY GROUPING__ID; month day uv GROUPING__ID -------------------------------------------- NULL NULL 7 0 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 NULL 2015-04-12 2 2 NULL 2015-04-13 3 2 NULL 2015-04-15 2 2 NULL 2015-04-16 2 2 NULL 2015-03-10 4 2 NULL 2015-03-12 1 2 2015-03 2015-03-10 4 3 2015-03 2015-03-12 1 3 2015-04 2015-04-16 2 3 2015-04 2015-04-12 2 3 2015-04 2015-04-13 3 3 2015-04 2015-04-15 2 3 等价于 SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,0 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 UNION ALL SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month UNION ALL SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY day UNION ALL SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month,day
4）ROLLUP
是CUBE的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合。
比如，以month维度进行层级聚合： SELECT month, day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month,day WITH ROLLUP ORDER BY GROUPING__ID; month day uv GROUPING__ID --------------------------------------------------- NULL NULL 7 0 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 2015-03 2015-03-10 4 3 2015-03 2015-03-12 1 3 2015-04 2015-04-12 2 3 2015-04 2015-04-13 3 3 2015-04 2015-04-15 2 3 2015-04 2015-04-16 2 3 可以实现这样的上钻过程： 月天的UV->月的UV->总UV
--把month和day调换顺序，则以day维度进行层级聚合： SELECT day, month, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY day,month WITH ROLLUP ORDER BY GROUPING__ID; day month uv GROUPING__ID ------------------------------------------------------- NULL NULL 7 0 2015-04-13 NULL 3 1 2015-03-12 NULL 1 1 2015-04-15 NULL 2 1 2015-03-10 NULL 4 1 2015-04-16 NULL 2 1 2015-04-12 NULL 2 1 2015-04-12 2015-04 2 3 2015-03-10 2015-03 4 3 2015-03-12 2015-03 1 3 2015-04-13 2015-04 3 3 2015-04-15 2015-04 2 3 2015-04-16 2015-04 2 3 可以实现这样的上钻过程： 天月的UV->天的UV->总UV （这里，根据天和月进行聚合，和根据天聚合结果一样，因为有父子关系，如果是其他维度组合的话，就会不一样）
来源：https://www.cnblogs.com/swg1124/p/7089683.html