本文首发于：大数据每日哔哔-Hive 分析函数

Hive 分析函数

应用场景

（1）用于分区排序<br />（2）Top N<br />（3）层次查询

<a name="kFMpa"></a>

常用分析函数

分析函数	描述
RANK	返回数据项在分区中的排名。排名值序列可能会有间隔
DENSE_RANK	返回数据项在分区中的排名。排名值序列是连续的，没有间隔
PERCENT_RANK	计算当前行的百分比排名:（x - 1）/（窗口分区中的行数 - 1）
CUME_DIST	统计小于或等于当前值的行数占总行数的比例：<br />x/分区行数
ROW_NUMBER	确认分区中当前行的序号
NTILE	将每个分区的行尽可能均匀地划分为指定数量的分组

语法：analytics_functions over() clause

准备了一个表，用于测试：

create table test.gid_pv(
 gid string comment '商品ID'
,dt string comment '日期'
,pv string comment '访问次数'
) comment '商品访问次数'
row format delimited
 fields terminated by ','
 collection items terminated by '\n'
stored as textfile
;

数据如下：

0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-10  1
0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-11  5
0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-12  7
0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-13  3
0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-14  2
0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-15  4
0006D2BC-4DF9-4C0B-83AD-0183789E78D4    2020-01-16  4
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-10  2
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-11  9
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-12  3
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-13  1
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-14  1
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-15  8
993BD7AD-3B62-BA0C-15AE-A14B85921889    2020-01-16  2

RANK函数会返回数据项在分区中的排名。OVER子句中的ORDER BY语句来确定根据哪个值进行排名。如果多行中的排序值相同，则会有相同的排名。如果有排名相同的情况下，则会在名次中留下空位。例如，如果两行排名为3，则下一个排名为5。DENSE_RANK()不会出现这种情况，具体可以对比一下

select 
 gid
,dt
,pv
,rank() over (partition by gid order by pv desc) as pre_total_pv_rank
,dense_rank() over (partition by gid order by pv desc) as pre_total_pv_dense_rank 
from test.gid_pv 
order by 
 gid
,dt
;

image.png <br /> image.png

上面的两个是排序函数，如果只想给当前行编个号呢？

select 
 gid
,dt
,pv
,row_number() over (partition by gid order by pv) as pre_total_pv_row_number
from test.gid_pv 
order by 
 gid
,dt
;

image.png

CUME_DIST函数计算分区中当前行的相对排名：（前面的行数）/（分区中的总行数）<br />如果有相等值的行（取决于OVER子句中的order by）：（前面的行数+相等值行数）/（分区中的总行数）

一般默认升序即可。

select 
 gid
,dt
,pv
-- （前面的行数）/（分区中的总行数）,如果有相等值的行:(前面的行数+相等值行数）/（分区中的总行数）
,cume_dist() over (partition by gid order by pv) as pre_total_pv_cume_dist
from test.gid_pv 
order by 
 gid
,dt
;

结果数据：<br /> image.png <br /> image.png <br />如果想把某个分组内分成比较均匀的几份，可以使用 ntile 函数：（比如想要统计消费金额前 50%的用户的平均消费，可以按照消费金额排序，分成 2 份。）

select 
 gid
,dt
,pv
,ntile(4) over (partition by gid order by pv) as pre_total_pv_ntile
from test.gid_pv 
order by 
 gid
,dt
;

结果如下：<br /> image.png
<a name="6TErV"></a>

参考

https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/56488568<br />https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics<br />https://jordenbruce.com/2019/12/09/hql-function-analytic/