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hive中的分析占比函数

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数据分析课程笔记-20-蜂巢核心技能之窗函数大家好 。这节课我们学习蜂巢核心技能函数最难的部分，Rank()和dense_rank()用于排序函数；3、master ntile()用于分组查询函数；4.掌握lag()和lead()offsets分析函数window函数(window function):类似于aggregation 函数，但与window，聚合函数可以根据规定将多行数据聚合成一行 ， 一般来说 ， 聚合后的行数比聚合前少，但有时我们既想显示聚合前的数据，又想显示聚合后的数据，所以引入窗口函数，选择时执行窗口函数 。

1、大数据之-HIVE入门(十七早些时候，我们学习了立方体和其他多维语法 。细心的你可能会发现，通过数据立方体查询出来的维度数据 ， 除了grouping_id之外，还能分辨出当前记录的维度信息 。如果不使用grouping_id区分，无量纲数据默认设置为null 。如果恰好维度数据本身存在空值，查询结果就会混乱 。那么如何解决这个问题呢？

2.使用空值处理函数将空值转换为特殊值 。下面描述空值的判断和处理函数:nvl用法:nvl(expr1，expr2)如果表达式1不为空，则返回表达式1的值；如果为空，则返回表达式2的值 。一般表达式2被设置为以下默认值:选择NVL(状态 ， 0)合并用法:coalesce(expr1，expr2，expr2 ， 

2、HIVE数据抽样【hive中的分析占比函数】 hive提供数据采样功能，按照一定的规则对数据进行采样 。目前支持三种采样:1 。数据块采样Tablesample ()函数(受-0.8或以上支持)tablesample(npercent):采样数据select*根据hive table的数据体比例 。from table _ name table sample(0.1%)稳定样本(nm):指定Mtablesample中采样数据的大小(nrows):指定采样数据的行数 。n表示每个maptask需要n行数据 。2.Bucket samplinghiveBucket sampling基于Bucket字段，放入指定的数据桶中 。例如，表A的字段id分为10个桶，hash(id)0的数据放在第一个桶中 。哈希(id)1的数据放在第二个桶中 。语法:tablesample(bucketxoutofy目标:1 。掌握sum()和avg()等用于累计计算的聚合函数并学会限制行数(移动计算)；2.主row_number()、rank()和dense_rank()进行排序函数；3、master ntile()用于分组查询函数；4.掌握lag()和lead()offsets分析函数window函数(window function):类似于aggregation 函数，但与window 。聚合函数可以根据规定将多行数据聚合成一行 。一般来说，聚合后的行数比聚合前少，但有时我们既想显示聚合前的数据，又想显示聚合后的数据，所以引入窗口函数 ， 选择时执行窗口函数 。

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