hive窗口函数LAG/LEAD

Qusetion:

有一张hive表test，三列分别是user_id, click_id, click_time，即用户、点击id、点击时间。

需要计算用户点击时间差，就需要找到用户每个点击对应的最近一次点击时间。

user1 　　A 　　1573001309214
user1 　　 B 　　 1573043128833
user1 　　 C 　　 1573043810520
user1 　　 D 　　 1573043929952
user1 　　 E 　　 1573043914374
user1 　　 F 　　 1572994687046
user1 　　 G 　　 1572994687915
user1 　　 H 　　 1573043779651
user2 　　 I 　　 1572995016055
user2 　　 J 　　 1573046856088
user2 　　 K 　　 1573046893571
user2 　　 L 　　 1572981865480
user2 　　 M 　　 1572995095611
user2 　　 N 　　 1572974591103

Answer:

select user_id, click_id, click_time, 

LAG(click_time, 1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY click_time asc) AS last_click_time 

from test;

结果：最后一列就是用户该次点击对应的最近一次点击时间。第一行F事件是user1的第一个点击，所以没有上一条。

解释：

OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY click_time asc) 

含义：按user_id 列分组，组内按click_time 列排序，asc 表示增序（desc 降序）

LAG函数用法

LAG(col,n,DEFAULT)  用于统计窗口内往上第n行。

col 参数是列名

n 参数是指窗口内当前行往上第n行

DEFAULT 参数为默认值（当往上第n行为NULL的时候取默认值，如果不指定，就是NULL）

LEAD函数用法

LEAD(col, n, DEFAULT)，用于统计窗口内向下第n行

col 参数是列名

n 参数是指窗口内当前行向下第n行

DEFAULT 参数为默认值（当向下第n行为NULL的时候取默认值，如果不指定，就是NULL）

 例如，在test表中，取出每个点击对应的后面的第2个点击。

select user_id, click_id, click_time,

LEAD(click_time, 2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY click_time asc) AS last_two_click_time

from test;

hive窗口函数LAG/LEAD

原文：https://www.cnblogs.com/min2day/p/11831242.html