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在数据处理和分析中#xff0c;窗口函数是一种重要的技术#xff0c;用于在数据集中执行聚合和分析操作。Hive作为一种大数据处理框架#xff0c;也提供了窗口函数的支持。在Hive中#xff0c;Lag函数是一种常用的窗口函数#xff0c;可以用于计算前一行…hive里面lag函数
在数据处理和分析中窗口函数是一种重要的技术用于在数据集中执行聚合和分析操作。Hive作为一种大数据处理框架也提供了窗口函数的支持。在Hive中Lag函数是一种常用的窗口函数可以用于计算前一行或前N行的值。
窗口函数简介
窗口函数是一种用于根据特定条件对数据进行分组和排序的函数它可以在查询中使用。窗口函数配合分析函数一起使用能够对数据进行更加灵活和高效的处理。
Hive中的窗口函数可以用于以下几种情况
计算移动平均值或累积总和计算每一行与前一行的差值获取某一行相对于整个数据集的排序位置对数据进行分组后获取每个分组的排名
语法
LAG(input[, offset[, default]]) OVER([PARTITION BY partition_expression, ...] ORDER BY sort_expression [, ...])参数说明
input要获取的值所在的列或者表达式
offset要获取的行之前的偏移量默认为1
default当没有前一行时返回的默认值场景1 原数据如下目标是客户取上次购买时间
cust_nopurc_date3000312022-01-013000312022-01-023000312022-01-033000312022-01-043000312022-01-053000312022-01-06
代码如下 lag(字段向上取几行取不到给默认值),lag函数是可以直接取指定行数取不到默认为null 可设置默认值语法中【default】位置赋值默认值 lead 同理向下取行 lag设置默认值 ‘1970-01-01’ ,lead未设置看下效果
select cust_no,purc_date,lag(purc_date,1,1970-01-01) over (partition by cust_no order by purc_date) as time1,-- 上次购买时间(设置默认值)lead(purc_date,1) over (partition by cust_no order by purc_date) as time2 -- 下次购买时间
from table_name a;结果 lag结果的首条记录的上次购买时间(已经是首条记录故没有上次购买时间)返回设置的默认值 ‘1970-01-01’ lead结果的末条购买时间的下次购买时间为null
客户编号购买时间上次购买时间下次购买时间3000312022-01-011970-01-012022-01-023000312022-01-022022-01-012022-01-033000312022-01-032022-01-022022-01-043000312022-01-042022-01-032022-01-053000312022-01-052022-01-042022-01-063000312022-01-062022-01-05NULL
补充
--如有此业务场景可计算本次距离上次间隔天数
datediff(purc_date,lag(purc_date,1,1970-01-01) over (partition by cust_no order by purc_date))场景2 简单看一下场景2有问题可评论或私信讨论。 现在我们希望计算每个产品的月度增长率即当前月份的销售额与前一个月份的销售额之比。可以使用Lag函数来实现这个目标
select mth --月份,product --产品代码,revenue --收入金额,(revenue / lag(revenue) over(partition by product order by mth)) as growth_rate --月度增长率
fromtable_name
order by productmth结果 产品A因未设置默认值所以返回NULL产品B同理
参考 https://blog.csdn.net/szdxltt/article/details/128615440 https://blog.51cto.com/u_16213418/7061149
