窗口函数与分析函数
应用场景：
（1）用于分区排序
（2）动态Group By
（3）Top N
（4）累计计算
（5）层次查询
窗口函数
FIRST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
LAST_VALUE： 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
LEAD(col,n,DEFAULT) ：用于统计窗口内往下第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
LAG(col,n,DEFAULT) ：与lead相反，用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
OVER从句
1、使用标准的聚合函数COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG
2、使用PARTITION BY语句，使用一个或者多个原始数据类型的列
3、使用PARTITION BY与ORDER BY语句，使用一个或者多个数据类型的分区或者排序列
4、使用窗口规范，窗口规范支持以下格式：
当ORDER BY后面缺少窗口从句条件，窗口规范默认是 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW.
当ORDER BY和窗口从句都缺失, 窗口规范默认是 ROW BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING.
OVER从句支持以下函数， 但是并不支持和窗口一起使用它们。
Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank.
Lead 和 Lag 函数.
分析函数
ROW_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次,ROW_NUMBER()的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数。比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例
PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布。NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)。
增强的聚合 Cube和Grouping 和Rollup
这几个分析函数通常用于OLAP中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。
GROUPING SETS
在一个GROUP BY查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL,
其中的GROUPING__ID，表示结果属于哪一个分组集合。
CUBE
根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
数学函数
round(double d, int n):返回保留n位小数的近似d值
floor(double d): 返回小于d的最大整值
ceil(double d): 返回大于d的最小整值
rand(int seed): 返回随机数,seed是随机因子
bin(int d): 计算二进制值d的string值
日期函数
to_date(string timestamp):返回时间字符串中的日期部分,如to_date(‘1970-01-01 00:00:00′)=’1970-01-01’
current_date:返回当前日期
year(date)：返回日期date的年,类型为int如year(‘2019-01-01’)=2019
month(date)：返回日期date的月,类型为int,如month(‘2019-01-01’)=1
day(date): 返回日期date的天,类型为int,如day(‘2019-01-01’)=1
weekofyear(date1)：返回日期date1位于该年第几周。如weekofyear(‘2019-03-06’)=10
datediff(date1,date2):返回日期date1与date2相差的天数，如datediff(‘2019-03-06′,’2019-03-05’)=1
date_add(date1,int1):返回日期date1加上int1的日期,如date_add(‘2019-03-06′,1)=’2019-03-07’
date_sub(date1,int1):返回日期date1减去int1的日期,如date_sub(‘2019-03-06′,1)=’2019-03-05’
months_between(date1,date2):返回date1与date2相差月份,如months_between(‘2019-03-06′,’2019-01-01’)=2
add_months(date1,int1):返回date1加上int1个月的日期，int1可为负数。如add_months(‘2019-02-11′,-1)=’2019-01-11’
last_day(date1):返回date1所在月份最后一天。如last_day(‘2019-02-01′)=’2019-02-28’
next_day(date1,day1):返回日期date1的下个星期day1的日期。day1为星期X的英文前两字母如next_day(‘2019-03-06′,’MO’) 返回’2019-03-11′
trunc(date1,string1):返回日期最开始年份或月份。string1可为年(YYYY/YY/YEAR)或月(MONTH/MON/MM)。如trunc(‘2019-03-06′,’MM’)=’2019-03-01’，trunc(‘2019-03-06′,’YYYY’)=’2019-01-01′
unix_timestamp():返回当前时间的unix时间戳，可指定日期格式。如unix_timestamp(‘2019-03-06′,’yyyy-mm-dd’)=1546704180
from_unixtime():返回unix时间戳的日期，可指定格式。如select from_unixtime(unix_timestamp(‘2019-03-06′,’yyyy-mm-dd’),’yyyymmdd’)=’20190306′
条件函数
if(boolean,t1,t2):若布尔值成立，则返回t1,反正返回t2。如if(1>2,100,200)返回200
case when boolean then t1 else t2 end:若布尔值成立，则t1,否则t2,可加多重判断
coalesce(v0,v1,v2):返回参数中的第一个非空值,若所有值均为null,则返回null。如coalesce(null,1,2)返回1
isnull(a):若a为null则返回true，否则返回false
字符串函数
length(string1):返回字符串长度
concat(string1,string2):返回拼接string1及string2后的字符串
concat_ws(sep,string1,string2):返回按指定分隔符拼接的字符串
lower(string1):返回小写字符串，同lcase(string1)。upper()/ucase()：返回大写字符串
trim(string1):去字符串左右空格，ltrim(string1):去字符串左空格。rtrim(string1):去字符串右空格
repeat(string1，int1)：返回重复string1字符串int1次后的字符串
reverse(string1):返回string1反转后的字符串。如reverse(‘abc’)返回’cba’
rpad(string1,len1,pad1):以pad1字符右填充string1字符串，至len1长度。如rpad(‘abc’,5,’1′)返回’abc11’。lpad()：左填充
split(string1,pat1):以pat1正则分隔字符串string1,返回数组。如split(‘a,b,c’,’,’)返回[“a”,”b”,”c”]
substr(string1,index1,int1):以index位置起截取int1个字符。如substr(‘abcde’,1,2)返回’ab’
聚合函数
count():统计行数
sum(col1):统计指定列和
avg(col1):统计指定列平均值
min(col1):返回指定列最小值
max(col1):返回指定列最大值
表生成函数
与聚合函数相反,将字段内复杂的数据拆分成多行。
explode (array):返回多行array中对应的元素。如explode(array(‘A’,’B’,’C’))返回
explode(map):返回多行map键值对对应元素。如explode(map(1,’A’,2,’B’,3,’C’))返回
explode常用来做行列转换。
Original: https://www.cnblogs.com/laoqing/p/15205019.html
Author: 张永清
Title: spark-sql 与hive 常用函数
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