Hive中的窗口函数都忘记了，还好意思说自己搞过大数据？

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#Hive窗口函数

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HIVE窗口函数---窗口大小（累加等）
ganghaodream的博客
10-30 2836
参考链接:https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10650990.html selectname,orderdate,cost, sum(cost) over() as sample1,--所有行相加 sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加 sum(cost) ...
Hive常用查询语句
weixin_43854618的博客
09-28 435
数据源如下： 学生表： sid sname birth sex 01 赵雷 1990-01-01 男 02 钱电 1990-12-21 男 03 孙风 1990-05-20 男 04 李云 1990-08-06 男 05 周梅 1991-12-01 女 06 吴兰 1992-03-01 女 07 郑竹 1989-07-01 女 08 王菊 1990-01-20 女 老师表： tid tname 01 张三 02 李四 03 王五 课程表： cid cname tid 01 语文 02 02 数学 01
hive中的窗口函数以及应用
LFQ244117370的博客
07-13 399
1.sum(col2) over(partition by col1 order by col2) : 通过col1分组对col2累计求和 2.min(col2) over(partition by col1 order by col2) : 通过col1分组对col2累计求每次的最小值 3.max(col2) over(partition by col1 order by col2) : 通过col1分组对col2累计求每次的最大值 4.avg(col2) over(partition
大数据Hive函数高阶
赵广陆
09-19 2094
目录1 UDTF之explode函数1.1 explode语法功能1.2 explode函数的使用1.3 案例：NBA总冠军球队名单1.3.1 业务需求1.3.2 代码实现1.3.3 explode使用限制1.3.4 explode语法限制原因2 Lateral View侧视图2.1 概念2.2 UDTF配合侧视图使用3 Aggregation 聚合函数3.1 基础聚合3.2 增强聚合3.2.1 概述与表数据环境准备3.2.2 Grouping sets3.2.3 Cube
HIve函数—窗口函数
To_9426464的博客
02-23 494
HIve函数—窗口函数 本文记录了hive中窗口函数的使用及一些简单案例 文章目录HIve函数—窗口函数1. 概述2. 相关函数说明2. 简单案例2.1 数据准备2.3 建表、导入数据3. 完成需求3.1 查询在2017年4月份购买过的顾客及`总人数`3.2 查询顾客的购买明细及月购买总额3.3 将cost按照日期进行累加3.4 查询顾客上次的购买时间(lag、lead函数)3.5 查询前20%时间的订单信息(ntile函数)4. 其它函数案例(限定数据集)5. Rank函数总结 提示：以下是本篇文章正文
hive over窗口函数的使用
Mrerlou的博客
08-31 2581
前言：我们在学习hive窗口函数的时候，一定要先了解窗口函数的结构。而不是直接百度sum() over()、row_number() over()、或者count() over()的用法，如果这样做，永远也掌握不到窗口函数的核心，当然我刚开始的时候也是这样做的。 还好我比较顽强，在HIVE窗口函数问题上折腾了半个月、看了很多文章后才知道over()才是窗口函数，而sum、row_numb...
原创 | 详解Hive窗口函数及10道实战练习
a934079371的博客
08-29 3484
文末有赠书福利目录：一、hive窗口函数语法----over()窗口函数的语法结构----常与over()一起使用的分析函数二、hive窗口函数练习28道题前言：我们在学习hive窗口函...
一文带你理解并掌握Hive窗口函数
QiSorry
07-09 577
文章目录一、窗口函数是什么？二、over(窗口的范围)的理解2.1 窗口的范围2.2 窗口函数使用示例2.2.1 查询在 2017 年 4 月份购买过的顾客及总人数2.2.2 查询顾客的购买明细及顾客的月购买总额2.2.3 将每个顾客的 cost 按照日期进行累加2.2.4 查询每个顾客上次的购买时间2.2.5 根据时间先后将购买明细分为5组2.3 经典案例求分组TopN总结 一、窗口函数是什么？ 个人理解窗口函数的格式是： 聚合函数(如sum/count/…) / rank() / lag() / l.
[Hive]一、大数据技术之Hive
weixin_44428807的博客
05-22 3637
Hive是由Facebook开源，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 Hive的本质是一个Hadoop客户端，用于将HQL（HiveSQL）转化成MapReduce程序。 （1）Hive中每张表的数据存储在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（也可以配置为Spark或者Tez引擎） （3）执行程序运行在Yarn上（1）Hive客户端：CLI（command-line i
读完本篇文章就会掌握hive over窗口函数的使用附带习题
是故事啊~关注我~
12-23 2155
前言：我们在学习hive窗口函数的时候，一定要先了解窗口函数的结构。而不是直接百度sum() over()、row_number() over()、或者count() over()的用法，如果这样做，永远也掌握不到窗口函数的核心，当然我刚开始的时候也是这样做的。 还好我比较顽强，在HIVE窗口函数问题上折腾了半个月、看了很多文章后才知道over()才是窗口函数，而sum、row_number、count只是与over()搭配的分析函数，当然除了这三个函数还有其他的函数。 个人对over()的窗口理解：这个永
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hive篇
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-12 1799
欢迎关注博客主页：https://blog.youkuaiyun.com/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2.
大数据-Hive相关知识点介绍
ziania_cumt的博客
04-16 541
Hive相关知识点介绍
数仓工具—Hive语法之窗口函数初识(9)
01-04 6万+
窗口函数除了我们常见的统计函数+over 的这种我们姑且称之为通用的窗口函数，和hive 还结合应用场景为我们提供了用于特定场景下的窗口函数，例如 row_number 我们称之为特殊窗口函数 窗口函数应用场景： 用于分区排序 动态Group By、 Top N、累计计算 、层次查询，hive中一般取top n时，row_number(),rank,dense_rank()这三个函数就派上用场了，后面我们会单独介绍全部的窗口函数
Hadoop是什么，能干什么，怎么使用
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本文档实现目标 希望用比较容易理解的语言解释Hadoop是个什么样的工具，回答Hadoop是什么，能干什么，怎么使用三个问题，尽量不涉及技术细节。 1、Hadoop是什么 1.1、小故事版本的解释 小明接到一个任务：计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种100M量级数据的计算任务，小明感觉很轻松...
厦门大学数据库实验室
专注于后端开发，时常接触大数据 、人工智能等
04-08 1113
厦门大学数据库实验室：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1134/
本地模型部署指南[可运行源码]
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本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
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JDK安装与环境配置[项目代码]
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本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
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