HIVE over() 超全讲解

最新推荐文章于 2022-07-23 16:20:02 发布

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分类专栏： hive 进阶文章标签： HIVE over() 窗口函数

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本文详细介绍了Hive中的over()函数，讲解了如何搭配row_number(), min(), max(), sum()等函数使用，并通过示例展示了如何划定窗口范围，包括按id排序、按name分区以及使用range定义窗口边界。" 84575271,6234544,2018年12月最新iOS GitHub客户端操作全指南,"['IOS github操作', 'github创建仓库详细流程', 'git仓库', '代码贡献', '版本管理']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

over()

over() 函数在Hive中运用广泛，通常搭配row_number() ,min(),max(),sum()来使用,总结下over函数划定窗口的范围

id	name	num
1	a	1
2	b	3
3	a	5
4	c	9
5	b	3

over() 此时每一行的窗口都是所有的行

SELECT id,name,num,
sum(num) over() sum1 from aa

在这里插入图片描述

over(order by id) id=1的窗口只有一行，id=2的窗

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over() over() 函数在Hive中运用广泛，通常搭配row_number() ,min(),max(),sum()来使用,总结下over函数划定窗口的范围 over() 此时每一行的窗口都是所有的行 SELECT id,name,num, sum(num) over() sum1 from aa over(order by id) id=1的窗口只有一行，id=2的窗口包括id=1,id=2 SELECT id,name,num, sum(num) over(orde...

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一、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_val)...

Hive中的开窗操作over()

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hive使用方法

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<think>好的，我现在需要帮助用户了解Hive的使用方法，特别是数据操作和数据分析方面。用户提到了Hive使用教程、数据操作指南以及如何使用Hive进行数据分析。首先，我应该从基础开始，逐步引导用户，确保回答结构清晰，并且符合用户提到的系统级指令，比如正确使用LaTeX格式，生成相关问题等。首先，用户可能对Hive的基本概念和用途不太清楚，所以需要先简单介绍Hive是什么，它的作用以及与Hadoop的关系。然后，按照用户的需求，分步骤讲解Hive的使用方法。例如，创建基础表、数据导入导出、数据查询和分析，以及多维数据分析等高级功能。接下来，我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到了使用Hive创建基础表，上传CSV文件到HDFS，这应该是数据准备阶段的重要步骤。引用[2]涉及Hive的多维数据统计，如GROUPING SETS和GROUPING__ID，这些都是高级数据分析技术，应该在基础操作之后介绍。在编写步骤时，需要确保每个步骤都有具体的示例代码，并且用代码块格式。例如，创建表的HiveQL语句，数据导入的语句，以及使用GROUPING SETS的查询示例。同时，需要遵守LaTeX格式的要求，行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但根据用户的问题，可能数学表达式较少，但如果有涉及统计公式的地方，比如聚合函数，可能需要使用LaTeX。另外，用户要求生成相关问题，需要根据回答的内容提出几个相关的问题，帮助用户进一步学习。例如，关于Hive的分区表、性能优化、与关系型数据库的区别等。最后，检查回答是否符合所有要求：结构清晰、正确使用格式、引用标记正确、使用中文回答。同时确保每个引用的位置自然，例如在提到上传文件到HDFS时添加[^1]，在讲解多维统计时添加[^2]。现在，整理思路，分步骤详细说明Hive的使用方法，从基础到高级操作，确保每个步骤都有示例代码，并在适当的位置添加引用。最后生成相关问题，帮助用户深入探索相关主题。</think>### Hive使用指南 #### 一、Hive基础操作 1. **数据准备** 将本地文件$China\_stn\_city.csv$上传至HDFS（分布式文件系统）： ```bash hdfs dfs -put /home/data/China_stn_city.csv /user/hive/input/ ``` 这是创建Hive表的基础步骤[^1]。 2. **创建基础表** 使用HiveQL定义表结构： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS station_city ( station_id STRING, province STRING, city STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/hive/input/'; ``` #### 二、数据操作 3. **数据导入/导出** - 从HDFS加载数据到分区表： ```sql LOAD DATA INPATH '/user/hive/input/' INTO TABLE station_city PARTITION (dt='20231001'); ``` - 导出查询结果到本地： ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/output' SELECT province, COUNT(station_id) FROM station_city GROUP BY province; ``` 4. **数据查询** 使用聚合函数进行基础统计： ```sql SELECT province, AVG(temperature), MAX(humidity) FROM weather_data WHERE dt BETWEEN '20230101' AND '20230131' GROUP BY province; ``` #### 三、多维数据分析 5. **GROUPING SETS高级统计** 实现多维度交叉统计： ```sql SELECT province, city, COUNT(station_id), GROUPING__ID FROM station_city GROUP BY province, city GROUPING SETS ((province, city), (province), ()); ``` 此方法可同时输出省份-城市、省份和全局三个维度的基站数量统计。 #### 四、数据分析扩展 6. **窗口函数应用** 计算时间序列滑动平均值： ```sql SELECT station_id, dt, AVG(temperature) OVER (PARTITION BY station_id ORDER BY dt ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM weather_data; ```