在大数据分析中，时间序列数据非常常见。如何通过编程来处理这些数据呢？HiveSQL 提供了两个强大的窗口函数：lag() 和 lead()。它们可以帮助我们计算每行相对于前一行或后一行的值。

什么是 lag() 和 lead() 函数？

lag() 和 lead() 函数都是基于窗口的函数，它们将被处理的数据集分成窗口，并为每个窗口中的记录返回一个结果。这些函数通常用于时间序列数据，以便比较当前记录与先前或后续记录之间的值。

lag() 函数返回在当前行之前指定偏移量的行的列值。而 lead() 函数返回在当前行之后指定偏移量的行的列值。

lag() 函数

lag() 函数的语法如下：

LAG(column, offset[, default])OVER ([PARTITION BY partition_expression, ...] ORDER BY sort_expression [ASC|DESC], ...)

其中：

column：指定要计算的列。offset：指定要向前查找多少行。offset 的默认值为 1。default：当偏移量超过可用行数时，指定要返回的默认值。默认值为 NULL。PARTITION BY：可选项，用于按照指定的表达式进行分区。ORDER BY：必须指定，用于根据指定的表达式排序。

例如，我们有以下表格：

+-------+--------+
| month | amount |
+-------+--------+
| Jan   |     10 |
| Feb   |     20 |
| Mar   |     30 |
| Apr   |     40 |
| May   |     50 |
+-------+--------+

现在我们可以使用以下查询来计算每个月与前一个月的差异：

SELECT  month,  amount - LAG(amount, 1) OVER (ORDER BY month) AS amount_diffFROM sales;

以上查询将返回以下结果：

+-------+-------------+
| month | amount_diff |
+-------+-------------+
| Jan   |        NULL |
| Feb   |          10 |
| Mar   |          10 |
| Apr   |          10 |
| May   |          10 |
+-------+-------------+

注意，由于第一行没有前一行，因此 amount_diff 列的值为 NULL。

lead() 函数

lead() 函数的语法与 lag() 函数类似：

LEAD(column, offset[, default])OVER ([PARTITION BY partition_expression, ...] ORDER BY sort_expression [ASC|DESC], ...)

我们可以使用以下查询来计算每个月与后一个月的差异：

SELECT  month,  LEAD(amount, 1) OVER (ORDER BY month) - amount AS amount_diffFROM sales;

以上查询将返回以下结果：

+-------+-------------+
| month | amount_diff |
+-------+-------------+
| Jan   |          10 |
| Feb   |          10 |
| Mar   |          10 |
| Apr   |          10 |
| May   |        NULL |
+-------+-------------+

注意，由于最后一行没有后一个行，因此 amount_diff 列的值为 NULL。

总结

使用 lag() 和 lead() 函数可以在 HiveSQL 中轻松地比较记录之间的值。需要注意的是，如果不指定排序方式，则无法确定计算顺序，并且结果可能会不准确。另外，如果偏移量超过可用行数，则可以使用 default 参数指定要返回的默认值。

ITPub博客

hive开窗函数-lag和lead函数

lag() 函数

lead() 函数

总结

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