HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)

2024-01-31 08:36
文章标签 函数 sum 聚合 count min max avg hivesql

本文主要是介绍HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

一、窗口函数的知识点

1.1 窗户函数的定义

1.2 窗户函数的语法

1.3 窗口函数分类

聚合函数

排序函数

前后函数 

头尾函数

1.4 聚合函数

二、实际案例

2.1 每个用户累积访问次数

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

2.2 各直播间最大的同时在线人数

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

2.3 历史至今每个小时内同时在线人数

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

2.4 某个时间段、每个小时内同时在线人数

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

2.5 学生各学科的成绩

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

一、窗口函数的知识点

1.1 窗户函数的定义

        窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路：

LanguageManual WindowingAndAnalytics - Apache Hive - Apache Software Foundationicon-default.png?t=N7T8https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%20WindowingAndAnalytics

  • 窗口：限定函数的计算范围（窗口函数：针对分组后的数据，从逻辑角度指定计算的范围，并没有从物理上真正的切分，只有group by 是物理分组，真正意义上的分组）
  • 函数：计算逻辑
  •  窗口函数的位置：跟sql里面聚合函数的位置一样，from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，窗口函数 -> having -> order by  -> lmit 。 窗口函数不能跟聚合函数同时出现。聚合函数包括count、sum、 min、max、avg。
  • sql 执行顺序：from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，聚合函数-> having -> order by -> limit

1.2 窗户函数的语法

      <窗口函数>window_name  over ( [partition by 字段...]  [order by 字段...]  [窗口子句] )

  • window_name：给窗口指定一个别名。
  • over：用来指定函数执行的窗口范围，如果后面括号中什么都不写，即over() ，意味着窗口包含满足where 条件的所有行，窗口函数基于所有行进行计算。
  • 符号[] 代表：可选项；  | ： 代表二选一
  •  partition by 子句： 窗口按照哪些字段进行分组，窗口函数在不同的分组上分别执行。分组间互相独立。
  • order by 子句：每个partition内部按照哪些字段进行排序，如果没有partition ，那就直接按照最大的窗口排序，且默认是按照升序（asc）排列。
  • 窗口子句：显示声明范围（不写窗口子句的话，会有默认值）。常用的窗口子句如下：
    rows between unbounded preceding and  unbounded following; -- 上无边界到下无边界（一般用于求 总和）rows between unbounded preceding and current row;  --上无边界到当前记录(累计值)rows between 1 preceding and current row; --从上一行到当前行rows between 1 preceding and 1 following; --从上一行到下一行rows between current row and 1 following; --从当前行到下一行

       ps: over()里面有order by子句，但没有窗口子句时 ，即： <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... )，此时窗口子句是有默认值的 -->  rows between unbounded preceding and current row (上无边界到当前行)。

      此时窗口函数语法：<窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... ) 等价于

     <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... rows between unbounded preceding and current row)
      需要注意有个特殊情况：当order by 后面跟的某个字段是有重复行的时候， <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... )  不写窗口子句的情况下，窗口子句的默认值是：range between unbounded preceding and current row(上无边界到当前相同行的最后一行)。

    因此，遇到order by 后面跟的某个字段出现重复行，且需要计算【上无边界到当前行】，那就需要手动指定窗口子句 rows between unbounded preceding and current row ，偷懒省略窗口子句会出问题~

      ps: 窗口函数的执行顺序是在where之后，所以如果where子句需要用窗口函数作为条件，需要多一层查询，在子查询外面进行。

     【例如】求出登录记录出现间断的用户Id

selectid
from (selectid,login_date,lead(login_date, 1, '9999-12-31')over (partition by id order by login_date) next_login_date--窗口函数 lead(向后取n行)--lead(column1,n,default)over(partition by column2 order by column3) 查询当前行的后边第n行数据，如果没有就为nullfrom (--用户在同一天可能登录多次，需要去重selectid,date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as login_datefrom user_loggroup by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2
where  datediff(next_login_date, login_date) >=2
group by id;

1.3 窗口函数分类

      哪些函数可以是窗口函数呢？(放在over关键字前面的)

  • 聚合函数

sum(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
count(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
max(column) over  (partition by .. order by .. 窗口子句);
min(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
avg(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);

     ps : 高级聚合函数：

             collect_list 收集并形成list集合，结果不去重;

             collect_set 收集并形成set集合，结果去重; 

      举例:

--每个月的入职人数以及姓名select 
month(replace(hiredate,'/','-')),count(*) as cnt,collect_list(name) as name_list
from employee
group by month(replace(hiredate,'/','-'));/*
输出结果
month  cn  name_list
4	    2	["宋青书","周芷若"]
6	    1	["黄蓉"]
7	    1	["郭靖"]
8	    2	["张无忌","杨过"]
9	    2	["赵敏","小龙女"]
*/

  • 排序函数

--  顺序排序——1、2、3
row_number() over(partition by .. order by .. )--  并列排序，跳过重复序号——1、1、3（横向加）
rank() over(partition by .. order by .. )-- 并列排序，不跳过重复序号——1、1、2（纵向加）
dense_rank()  over(partition by .. order by .. )

  • 前后函数 

-- 取得column列的前n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by) as lag_test
-- 取得column列的后n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by) as lead_test

  • 头尾函数

---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，则跳过
first_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) ---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，不跳过
first_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值，则跳过
last_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) --- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值,不跳过
last_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)

1.4 聚合函数

       sum() /count() /max() /min() /avg()  函数，一般用于开窗求累积汇总值。

sum(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
count(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
max(column) over  (partition by .. order by .. 窗口子句);
min(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
avg(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);

二、实际案例

2.1 每个用户累积访问次数

0 问题描述

    统计每个用户累积访问次数

1 数据准备

create table if not exists table6
(userid         string comment '用户id',visitdate      string comment '访问时间',visitcount     int comment '访问次数'
)comment '用户访问次数';

2 数据分析

selectuserid,visit_date,vc1,--再求出用户历史至今的累积访问次数sum(vc1) over (partition by userid order by visit_date ) as vc2
from (   --先求出用户每个月的累积访问次数selectuserid,date_format(visitdate, 'yyyy-MM') as visit_date,sum(visitcount)  as vc1from table6group by userid, date_format(visitdate, 'yyyy-MM')) tmp1;

3 小结

2.2 各直播间最大的同时在线人数

0 问题描述

   根据直播间的用户访问记录，统计各直播间最大的同时在线人数。

1 数据准备

create table if not exists table7
(room_id      int comment '直播间id',user_id      int comment '用户id',login_time   string comment '用户进入直播间时间',logout_time  string comment '用户离开直播间时间'
)comment '直播间的用户访问记录';
INSERT overwrite table table7
VALUES (1,100,'2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 19:28:00'),(1,100,'2021-12-01 19:30:00', '2021-12-01 19:53:00'),(2,100,'2021-12-01 21:01:00', '2021-12-01 22:00:00'),(1,101,'2021-12-01 19:05:00', '2021-12-01 20:55:00'),(2,101,'2021-12-01 21:05:00', '2021-12-01 21:58:00'),(1,102,'2021-12-01 19:10:00', '2021-12-01 19:25:00'),(2,102,'2021-12-01 19:55:00', '2021-12-01 21:00:00'),(3,102,'2021-12-01 21:05:00', '2021-12-01 22:05:00'),(1,104,'2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 20:59:00'),(2,104,'2021-12-01 21:57:00', '2021-12-01 22:56:00'),(2,105,'2021-12-01 19:10:00', '2021-12-01 19:18:00'),(3,106,'2021-12-01 19:01:00', '2021-12-01 21:10:00');

2 数据分析

selectroom_id,max(num)
from (selectroom_id,sum(flag) over (partition by room_id order by dt) as numfrom (selectroom_id,user_id,login_time as dt,--对登入该直播间的人，标记 11          as flagfrom table7unionselectroom_id,user_id,logout_time as dt,--对退出该直播间的人，标记 -1-1          as flagfrom table7) tmp1) tmp2
--求出直播间最大的同时在线人数
group by room_id;

3 小结

    该题的关键点在于：对每个用户进入/退出直播间的行为进行打标签，再利用sum()over聚合函数计算最终的数值。

2.3 历史至今每个小时内同时在线人数

       由案例2.2 引申出来的案例 2.3和 案例2.4

0 问题描述

    根据直播间用户访问记录，不限制时间段，统计历史至今的各直播间​​​每个小时内的同时在线人数

1 数据准备

create table if not exists table7
(room_id      int comment '直播间id',user_id      int comment '用户id',login_time   string comment '用户进入直播间时间',logout_time  string comment '用户离开直播间时间'
)comment '直播间的用户访问记录';
INSERT overwrite table table7
VALUES (1,100,'2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 19:28:00'),(1,100,'2021-12-01 19:30:00', '2021-12-01 19:53:00'),(2,100,'2021-12-01 21:01:00', '2021-12-01 22:00:00'),(1,101,'2021-12-01 19:05:00', '2021-12-01 20:55:00'),(2,101,'2021-12-01 21:05:00', '2021-12-01 21:58:00'),(1,102,'2021-12-01 19:10:00', '2021-12-01 19:25:00'),(2,102,'2021-12-01 19:55:00', '2021-12-01 21:00:00'),(3,102,'2021-12-01 21:05:00', '2021-12-01 22:05:00'),(1,104,'2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 20:59:00'),(2,104,'2021-12-01 21:57:00', '2021-12-01 22:56:00'),(2,105,'2021-12-01 19:10:00', '2021-12-01 19:18:00'),(3,106,'2021-12-01 19:01:00', '2021-12-01 21:10:00');

2 数据分析

   完整代码如下：

with temp_data as (selectroom_id,user_id,login_time,logout_time,hour(login_time) as min_time,--  hour('2021-12-01 19:30:00') = 19hour(logout_time) as max_time,length(space(hour(logout_time) - hour(login_time))) as lg,split(space(hour(logout_time) - hour(login_time)), '') as disfrom table7
)selectroom_id,on_time,count(1) as cnt
from (select distinctroom_id,user_id,min_time,max_time,dis,dis_index,(min_time + dis_index) as on_timefrom temp_data lateral view posexplode(dis) n as dis_index,dis_dataorder by user_id,min_time,max_time,dis,dis_index) tmp1
group by room_id, on_time
order by room_id, on_time;

     代码拆解分析：

--以一条数据为例，room_id  user_id     login_time               logout_time1         100    '2021-12-01 19:00:00'     '2021-12-01 21:28:00'
（1）上述数据取时间hour(login_time) as min_time 、hour(logout_time)as max_time1(room_id),100(user_id),19(min_time),21(max_time)
（2）split(space(hour(logout_time) - hour(login_time)), '') 的结果：根据[21-19]=2,利用space函数生成长度是2的空格字符串，再用split拆分1(room_id),100(user_id),19(min_time),21(max_time),['','','']
（3）用posexplode经过转换增加行（列转行，炸裂），通过下角标index来获取 on_time时间，根据数组['','','']，得到index的取值是0,1,2炸裂得出下面三行数据（一行变三行）1(room_id),100(user_id),19(min_time),19 = 19+0 (on_time = min_time+index)1(room_id),100(user_id),19(min_time),20 = 19+1 (on_time = min_time+index)1(room_id),100(user_id),19(min_time),21 = 19+2 (on_time = min_time+index)炸裂的目的：将用户在线的时间段[19-21] 拆分成具体的小时，19,20,21;
（4）根据room_id,on_time进行分组，求出每个直播间分时段的在线人数

3 小结

    上述代码中用到的函数有：

一、字符串函数1、空格字符串函数：space语法：space(int n)返回值：string说明：返回值是n的空格字符串举例：select length (space(10)) --> 10一般space函数和split函数结合使用：select split(space(3),'');  -->   ["","","",""]2、split函数（分割字符串）语法：split(string str,string pat)返回值：array说明：按照pat字符串分割str,会返回分割后的字符串数组举例：select split ('abcdf','c') from test; -> ["ab","df"]3、repeat：重复字符串语法：repeat(string A, int n)返回值：string说明：将字符串A重复n遍。举例：select repeat('123', 3); -> 123123123一般repeat函数和split函数结合使用：select split(repeat(',',4),',');  -->  ["","","","",""]二、炸裂函数explode 语法：lateral view explode(split(a,',')) tmp  as new_column返回值：string说明:按照分隔符切割字符串，并将数组中内容炸裂成多行字符串举例：select student_score from test lateral view explode(split(student_score,',')) 
tmp as student_scoreposexplode语法：lateral view posexploed(split(a,',')) tmp as pos,item 返回值：string说明:按照分隔符切割字符串，并将数组中内容炸裂成多行字符串(炸裂具备瞎下角标 0,1,2,3)举例：select student_name, student_score from testlateral view posexplode(split(student_name,',')) tmp1 as student_name_index,student_namelateral view posexplode(split(student_score,',')) tmp2 as student_score_index,student_scorewhere student_score_index = student_name_index

2.4 某个时间段、每个小时内同时在线人数

0 问题描述

    根据直播间用户访问记录，统计某个时间段的各直播间​​​每个小时内的同时在线人数，假设时间段是['2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 23:00:00']

1 数据准备

​create table if not exists table7
(room_id      int comment '直播间id',user_id      int comment '用户id',login_time   string comment '用户进入直播间时间',logout_time  string comment '用户离开直播间时间'
)comment '直播间的用户访问记录';
INSERT overwrite table table7
VALUES (1,100,'2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 19:28:00'),(1,100,'2021-12-01 19:30:00', '2021-12-01 19:53:00'),(2,100,'2021-12-01 21:01:00', '2021-12-01 22:00:00'),(1,101,'2021-12-01 19:05:00', '2021-12-01 20:55:00'),(2,101,'2021-12-01 21:05:00', '2021-12-01 21:58:00'),(1,102,'2021-12-01 19:10:00', '2021-12-01 19:25:00'),(2,102,'2021-12-01 19:55:00', '2021-12-01 21:00:00'),(3,102,'2021-12-01 21:05:00', '2021-12-01 22:05:00'),(1,104,'2021-12-01 19:00:00', '2021-12-01 20:59:00'),(2,104,'2021-12-01 21:57:00', '2021-12-01 22:56:00'),(2,105,'2021-12-01 19:10:00', '2021-12-01 19:18:00'),(3,106,'2021-12-01 19:01:00', '2021-12-01 21:10:00');​

2 数据分析

   完整代码如下：

with temp_data1 as (selectroom_id,user_id,login_time,logout_time,hour(login_time) as min_time,hour(logout_time)  as max_time,split(space(hour(logout_time) - hour(login_time)), '') as disfrom table7where login_time >= '2021-12-01 19:00:00'and login_time <= '2021-12-01 21:00:00'
)selectroom_id,on_time,count(1) as cnt
from (select distinctroom_id,user_id,min_time,max_time,dis_index,(min_time + dis_index) as on_timefrom temp_data1 lateral view posexplode(dis) n1 as dis_index, dis_dataorder by user_id,min_time,max_time,dis_index) tmp
group by room_id, on_time
order by room_id, on_time;

3 小结

    解题思路与2.3一致，只需要限制下时间区间

2.5 学生各学科的成绩

0 问题描述

    基于不同的窗口限定范围(窗口边界)，统计各学生的学科成绩。

1 数据准备

create table if not exists table9
(name    string comment '学生名称',subject string comment '学科',score   int comment '分数'
)comment '学生分数';
INSERT overwrite table table9
VALUES ('a','数学',12),('b','数学',19),('c','数学',17),('d','数学',24),('a','英语',77),('c','英语',11),('d','英语',34),('a','语文',61);

2 数据分析

selectname,subject,score,--1.全局聚合sum(score) over () as sum1,--2.根据学科分组，组内全局聚合sum(score) over (partition by subject) as sum2,--3.根据学科分组，根据分数排序，计算由起点到当前行的累积值sum(score) over (partition by subject order by score)  as sum3,--4.根据学科分组，根据分数排序，计算由起点到当前行的累积值 （sum3跟sum4的结果是一样的）sum(score) over (partition by subject order by score rows between unbounded preceding and current row ) as sum4,--5.根据学科分组，根据分数排序，计算上一行到当前行的累积值sum(score) over (partition by subject order by score rows between 1 preceding and current row ) as sum5,--6.根据学科分组，根据分数排序，计算上一行到下一行的累积值sum(score) over (partition by subject order by score rows between 1 preceding and 1 following)  as sum6,--7.根据学科分组，根据分数排序，计算当前行到后面所有行的累积值sum(score) over (partition by subject order by score rows between current row and unbounded following ) as sum7
from table9;

3 小结

  窗口函数 = 窗口+ 函数，解题时需要梳理清楚函数的计算范围。

这篇关于HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/663164。

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✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归（linear regression） f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices： 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子，当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^
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JavaSE（十三）——函数式编程（Lambda表达式、方法引用、Stream流）

JavaSE（十三）——函数式编程（Lambda表达式、方法引用、Stream流）

函数式编程 函数式编程 是 Java 8 引入的一个重要特性，它允许开发者以函数作为一等公民（first-class citizens）的方式编程，即函数可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值。 这极大地提高了代码的可读性、可维护性和复用性。函数式编程的核心概念包括高阶函数、Lambda 表达式、函数式接口、流（Streams）和 Optional 类等。 函数式编程的核心是Lambda
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