一：前言

根据官网的介绍，hive推出的窗口函数功能是对hive sql的功能增强，确实目前用于离线数据分析逻辑日趋复杂，很多场景都需要用到。以下就是对hive窗口函数的一个总结附上案例。

二：理解下什么是WINDOW子句（灵活控制窗口的子集）

PRECEDING：往前
FOLLOWING：往后
CURRENT ROW：当前行
UNBOUNDED：起点（一般结合PRECEDING，FOLLOWING使用）
UNBOUNDED PRECEDING 表示该窗口最前面的行（起点）
UNBOUNDED FOLLOWING：表示该窗口最后面的行（终点）
比如说：
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW（表示从起点到当前行）
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING（表示往前2行到往后1行）
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 CURRENT ROW（表示往前2行到当前行）
ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING（表示当前行到终点）
官网有一段话列出了哪些窗口函数是不支持window子句的，如下图所示：

image.png

三：准备需要演示的数据

insert overwrite table dw_tmp.window_function_temp
select 
split(detail,',')[0] as uname
,split(detail,',')[1] as create_time
,split(detail,',')[2] as pv
from
(
    select
    concat('测试用户,2019-10-02,7
    #测试用户,2019-10-05,4
    #测试用户,2019-10-07,5
    #测试用户,2019-10-03,6
    #测试用户,2019-10-04,3
    #测试用户,2019-10-01,3
    #测试用户,2019-10-06,4') as ct_str
) t
lateral view explode(split(ct_str,'#')) t2 as detail;

测试数据.png

四：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，截止到当前行,最后一个值，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。

select 
uname
,create_time
,pv
,first_value(pv) over (partition by uname order by create_time rows between unbounded preceding and current row) as first_value_pv
,last_value(pv) over (partition by uname order by create_time rows between unbounded preceding and current row) as last_value_pv
from dw_tmp.window_function_temp;

image.png

让我们加上window子句来观察一下变化，虽然FIRST_VALUE和LAST_VALUE不常于与window子句结合使用。

select 
uname
,create_time
,pv
,first_value(pv) over (partition by uname order by create_time) as first_value_pv
,first_value(pv) over (partition by uname order by create_time rows between unbounded preceding and current row) as window_first_value_pv
,last_value(pv) over (partition by uname order by create_time) as last_value_pv
,last_value(pv) over (partition by uname order by create_time rows between unbounded preceding and current row) as window_last_value_pv
from dw_tmp.window_function_temp;

image.png

五：aggregates functions

1.COUNT
2.SUM
3.MIN
4.MAX
5.AVG
目前支持这五种带有聚合意义的窗口函数，以常用SUM举例。

select 
uname
,create_time
,pv
,SUM(pv) over (partition by uname order by create_time) as sum_pv_1 --默认情况
,SUM(pv) over (partition by uname order by create_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) as sum_pv_2 --表示从起点到当前行
,SUM(pv) over (partition by uname) as sum_pv_3 --表示窗口内所有行
,SUM(pv) over (partition by uname order by create_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) as sum_pv_4 --表示起点到终点
,SUM(pv) over (partition by uname order by create_time ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) as sum_pv_5 --表示前2行到后面1行
from dw_tmp.window_function_temp;

image.png

从结果当中其实可以得到结论，默认情况就是从起点到当前行，不带order by语句其实就是表示窗口内全部行都参与聚合处理，这里其实还有其他用法，读者可以自行尝试一下。

六：Analytics functions

1.ROW_NUMBER
从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列;通常用于获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
2.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。
3.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。
4.CUME_DIST
CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数
5.PERCENT_RANK
PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
6.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，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布。NTILE不支持ROWS BETWEEN
以上是带有分析功能的窗口函数，使用的频率没有上面两类高，但是也是需要掌握的。

我们先对1-3三种分析窗口函数进行演示

select 
uname
,create_time
,pv
,ROW_NUMBER() over (partition by uname order by pv) as row_number_pv_1
,RANK() over (partition by uname order by pv) as row_number_pv_2
,DENSE_RANK() over (partition by uname order by pv) as row_number_pv_3
from dw_tmp.window_function_temp;

image.png

第4-5种：

select 
uname
,create_time
,pv
,CUME_DIST() over (partition by uname order by pv) as CUME_DIST_pv_
,PERCENT_RANK() over (partition by uname order by pv) as PERCENT_RANK_pv_
from dw_tmp.window_function_temp;

image.png

第六种：NTILE

select 
uname
,create_time
,pv
,NTILE(2) over (partition by uname order by pv) as NTILE_pv_1
,NTILE(3) over (partition by uname order by pv) as NTILE_pv_2
,NTILE(4) over (partition by uname order by pv) as NTILE_pv_3
from dw_tmp.window_function_temp;

image.png