Hive 窗口函数
over()：指定分析函数工作的数据窗口的大小，这个数据窗口大小会随着行的变而变化。over跟在聚合函数后面，只对聚合函数生效。
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 表示从前面的起点开始， unbounded following表示到后面的终点结束 lag(col,n)：往前第n行数据 lead(col,n)：往后第n行数据 ntile(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，ntile返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。 示例创建本地shopping.txt，添加数据：
jack,2017-01-01,180
tony,2017-01-02,125
jack,2017-02-03,123
tony,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,416
jack,2017-04-06,122
tony,2017-01-07,520
jack,2017-01-08,155
mart,2017-04-08,612
mart,2017-04-09,268
neil,2017-05-10,132
mart,2017-04-11,475
neil,2017-06-12,380
mart,2017-04-13,694
创建表
导入数据
查看数据
查询在2017年4月份购买过的顾客及4月份共有多少人在商场消费过
默认：over()会针对每一行数据开一个窗口。
查询顾客的购买明细及商场月销售总额
或
结果：
要将cost按照日期进行累加
练习各函数用法
select name,riqi,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) over(partition by name order by riqi) as sample3,–按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by riqi rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,–和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by riqi rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by riqi rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,–当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by riqi rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from tb_shopping;
结果：
查看顾客上次的购买时间
设置mapreduce.job.reduces=1;
查看顾客上一次和下一次的购买时间
设置mapreduce.job.reduces=1;
查询前20%时间的订单信息
预备知识
只需要查询出来gid=1的就可以了，但where后面不能写分组函数；having后面可以使用分组函数，但having只用于group by分组统计语句。所以需要采用子查询的方式实现：
示例：排序
数据：zhangsan math 88
lisi math 88
wanger math 90
mazi math 56
zhangsan english 78
lisi english 66
wanger english 89
mazi english 66
zhangsan chinese 77
lisi chinese 69
wanger chinese 77
mazi chinese 69
创建表
加载数据并测试
执行排序
结果
上图格式调整，用来分析用
作者：梁云亮
