Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX

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。抽时间将所有的分析窗口函数理一遍,将陆续发布。

今天先看几个基础的,SUM、AVG、MIN、MAX。

用于实现分组内所有和连续累积的统计。

数据准备

  1. CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 (
  2. cookieid string,
  3. createtime string, --day
  4. pv INT
  5. ) ROW FORMAT DELIMITED
  6. FIELDS TERMINATED BY ‘,‘
  7. stored as textfile location ‘/tmp/lxw11/‘;
  8. DESC lxw1234;
  9. cookieid STRING
  10. createtime STRING
  11. pv INT
  12. hive> select * from lxw1234;
  13. OK
  14. cookie1 2015-04-10 1
  15. cookie1 2015-04-11 5
  16. cookie1 2015-04-12 7
  17. cookie1 2015-04-13 3
  18. cookie1 2015-04-14 2
  19. cookie1 2015-04-15 4
  20. cookie1 2015-04-16 4

SUM — 注意,结果和ORDER BY相关,默认为升序

  1. SELECT cookieid,
  2. createtime,
  3. pv,
  4. SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
  5. SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行,结果同pv1
  6. SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
  7. SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
  8. SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
  9. SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
  10. FROM lxw1234;
  11. cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
  12. -----------------------------------------------------------------------------
  13. cookie1 2015-04-10 1 1 1 26 1 6 26
  14. cookie1 2015-04-11 5 6 6 26 6 13 25
  15. cookie1 2015-04-12 7 13 13 26 13 16 20
  16. cookie1 2015-04-13 3 16 16 26 16 18 13
  17. cookie1 2015-04-14 2 18 18 26 17 21 10
  18. cookie1 2015-04-15 4 22 22 26 16 20 8
  19. cookie1 2015-04-16 4 26 26 26 13 13 4

pv1: 分组内从起点到当前行的pv累积,如,11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号
pv2: 同pv1
pv3: 分组内(cookie1)所有的pv累加
pv4: 分组内当前行+往前3行,如,11号=10号+11号, 12号=10号+11号+12号, 13号=10号+11号+12号+13号, 14号=11号+12号+13号+14号
pv5: 分组内当前行+往前3行+往后1行,如,14号=11号+12号+13号+14号+15号=5+7+3+2+4=21
pv6: 分组内当前行+往后所有行,如,13号=13号+14号+15号+16号=3+2+4+4=13,14号=14号+15号+16号=2+4+4=10

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

–其他AVG,MIN,MAX,和SUM用法一样。

  1. --AVG
  2. SELECT cookieid,
  3. createtime,
  4. pv,
  5. AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
  6. AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行,结果同pv1
  7. AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
  8. AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
  9. AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
  10. AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
  11. FROM lxw1234;
  12. cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
  13. -----------------------------------------------------------------------------
  14. cookie1 2015-04-10 1 1.0 1.0 3.7142857142857144 1.0 3.0 3.7142857142857144
  15. cookie1 2015-04-11 5 3.0 3.0 3.7142857142857144 3.0 4.333333333333333 4.166666666666667
  16. cookie1 2015-04-12 7 4.333333333333333 4.333333333333333 3.7142857142857144 4.333333333333333 4.0 4.0
  17. cookie1 2015-04-13 3 4.0 4.0 3.7142857142857144 4.0 3.6 3.25
  18. cookie1 2015-04-14 2 3.6 3.6 3.7142857142857144 4.25 4.2 3.3333333333333335
  19. cookie1 2015-04-15 4 3.6666666666666665 3.6666666666666665 3.7142857142857144 4.0 4.0 4.0
  20. cookie1 2015-04-16 4 3.7142857142857144 3.7142857142857144 3.7142857142857144 3.25 3.25 4.0
  1. --MIN
  2. SELECT cookieid,
  3. createtime,
  4. pv,
  5. MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
  6. MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行,结果同pv1
  7. MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
  8. MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
  9. MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
  10. MIN(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
  11. FROM lxw1234;
  12. cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
  13. -----------------------------------------------------------------------------
  14. cookie1 2015-04-10 1 1 1 1 1 1 1
  15. cookie1 2015-04-11 5 1 1 1 1 1 2
  16. cookie1 2015-04-12 7 1 1 1 1 1 2
  17. cookie1 2015-04-13 3 1 1 1 1 1 2
  18. cookie1 2015-04-14 2 1 1 1 2 2 2
  19. cookie1 2015-04-15 4 1 1 1 2 2 4
  20. cookie1 2015-04-16 4 1 1 1 2 2 4
  1. ----MAX
  2. SELECT cookieid,
  3. createtime,
  4. pv,
  5. MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
  6. MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行,结果同pv1
  7. MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3, --分组内所有行
  8. MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4, --当前行+往前3行
  9. MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5, --当前行+往前3行+往后1行
  10. MAX(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6 ---当前行+往后所有行
  11. FROM lxw1234;
  12. cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6
  13. -----------------------------------------------------------------------------
  14. cookie1 2015-04-10 1 1 1 7 1 5 7
  15. cookie1 2015-04-11 5 5 5 7 5 7 7
  16. cookie1 2015-04-12 7 7 7 7 7 7 7
  17. cookie1 2015-04-13 3 7 7 7 7 7 4
  18. cookie1 2015-04-14 2 7 7 7 7 7 4
  19. cookie1 2015-04-15 4 7 7 7 7 7 4
  20. cookie1 2015-04-16 4 7 7 7 4 4 4

其他函数的介绍将陆续整理发布。。

时间: 2024-08-29 13:02:34

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX的相关文章

Hive分析窗口函数(二) NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK

问题导读: 1.NTILE作用是什么? 2.按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次可使用哪个窗口函数? 3.RANK 和 DENSE_RANK作用是什么? 接上篇:Hive分析窗口函数(一)SUM,AVG,MIN,MAX 本文中介绍前几个序列函数,NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,下面会一一解释各自的用途. Hive版本为 apache-hive-0.13.1 注意: 序列函数不支持WINDOW子句.(什么是WINDOW子句,Hive分析窗口函数(一)SUM,

Hive分析窗口函数

Hive分析窗口函数(四) LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics

Hive分析窗口函数(五) GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP

1.GROUPING SETS与另外哪种方式等价? 2.根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合由哪个关键字完成? 3.ROLLUP与ROLLUP关系是什么? 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. Hive版本为 apache-hive-0.13.1 数据准备: 2015-03,2015-03-10,cookie1 2015-03,20

Hive分析窗口函数(四) LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE

1.LAG功能是什么? 2.LEAD与LAG功能有什么相似的地方那个? 3.FIRST_VALUE与LAST_VALUE分别完成什么功能? 继续学习这四个分析函数. 注意: 这几个函数不支持WINDOW子句. Hive版本为 apache-hive-0.13.1 数据准备: 水电费 cookie1,2015-04-10 10:00:02,url2 cookie1,2015-04-10 10:00:00,url1 cookie1,2015-04-10 10:03:04,1url3 cookie1,

Hive学习之路 (十五)Hive分析窗口函数(三) CUME_DIST和PERCENT_RANK

这两个序列分析函数不是很常用,这里也练习一下. 数据准备 数据格式 cookie3.txt d1,user1,1000 d1,user2,2000 d1,user3,3000 d2,user4,4000 d2,user5,5000 创建表 use cookie; drop table if exists cookie3; create table cookie3(dept string, userid string, sal int) row format delimited fields te

聚合函数:sum,avg,max,min,count;模糊查询;排序

----聚合函数 --做计算 做统计 对null过滤:null是指不知道什么值,所以无法做计算--sum(参数):统计和--avg(参数):求平均值--max(参数):最大值--min(参数):最小值--count(参数):获取满足条件的记录数--1.获取学员总人数select COUNT(Email) from Student--2.获取最大的年龄值 年龄值越大,年龄越小 年龄值越小,年龄越大select MAX(BornDate) from Studentselect min(BornDat

LINQ to SQL语句之Select/Distinct和Count/Sum/Min/Max/Avg (转)

Select/Distinct操作符 适用场景:o(∩_∩)o- 查询呗. 说明:和SQL命令中的select作用相似但位置不同,查询表达式中的select及所接子句是放在表达式最后并把子句中的变量也就是结果返回回来:延迟. Select/Distinct操作包括9种形式,分别为简单用法. 匿名类型形式.条件形式.指定类型形式.筛选形式.整形类型形式. 嵌套类型形式.本地方法调用形式.Distinct形式. 1.简单用法: 这个示例返回仅含客户联系人姓名的序列. var q = from c i

linqtosql(GroupBy/Having/Count/Sum/Min/Max/Avg操作符)

Group By/Having操作符 适用场景:分组数据,为我们查找数据缩小范围. 说明:分配并返回对传入参数进行分组操作后的可枚举对象.分组:延迟 1.简单形式:var q = from p in db.Products group p by p.CategoryID into g select g; 语句描述:使用Group By按CategoryID划分产品. 说明:from p in db.Products 表示从表中将产品对象取出来.group p by p.CategoryID in

LINQ to SQL语句(3)之Count/Sum/Min/Max/Avg

1.简单形式: 得到数据库中客户 的数量: var q = db.Customers.Count(); 2.带条件形 式: 得到数据库中未断货产品的数量: var q = db.Products.Count(p => !p.Discontinued); LongCount 说明 :返回集合中的元素个数,返回LONG类型:不延迟.对于元素个数较多的集合可 视情况可以选用LongCount来统计元素个数,它返回long类型,比较精确.生成 SQL语句为:SELECT COUNT_BIG(*) FRO