在hive中，窗口函数（又叫开窗函数）具有强大的功能，掌握好窗口函数，能够帮助我们非常方便的解决很多问题。首先我们要了解什么是窗口函数，简单的说窗口函数是hive中一种可以按指定窗口大小计算的函数，例如，sum()，avg()，min()，max()等聚合函数，还有rank()，row_number() 可用作排序使用的窗口函数。下面一一对它们做介绍。
首先，要介绍一些在窗口函数中经常使用的函数或关键字，用来控制窗口函数中窗口的大小。
over()：用来指定窗口函数的窗口大小，这个窗口可以随着数据行的变化而发生变化。
current_row：当前行
n preceding ：往前n行数据
n following：往后n行数据
unbounded：起点，unbounded preceding 表示从前面的起点开始，unbounded following 表示到数据行的终点。
如果不指定，默认从起始行到当前行。
1.sum()，avg()，min()，max()
数据准备
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create table if not exists buy_info ( name string, buy_date string, buy_num int ) row format delimited fields terminated by '|'
select * from buy_info; 信息如下
liulei 2015-04-11 5
liulei 2015-04-12 7
liulei 2015-04-13 3
liulei 2015-04-14 2
liulei 2015-04-15 4
liulei 2015-04-16 4
select name ，buy_time ，num， sum(num) over(partition by name order by buy_date asc) as info1 ，--先按姓名分组，再按购买时间升序排序，最后求和，默认是从起始行到当前行
sum(num) over(partition by name order by buy_date rows between unbounded preceding and unbounded and current_row) as info2, --从起点到当前行，和1结果一样
sum(num) over(partition by name order by buy_date rows between 3 preceding and current_row) as info3，--从当前行往前数3行到当前行
sum(num) over(partition by name) as info4 , --分组内所有行
sum(num) over(partition by name order by buy_date rows between 1 preceding and 1 following) as info5,--当前行+往前一行+往后一行
sum(num) over(partition by name order by buy_date rows between 1 prededing and unbounded following) as info6 --从当前行往前数一行到最后一行
查询结果如下
| name | buy_date | buy_num | info1 | info2 | Info3 | info4 | info5 | info6 |
| liulei | 2015-04-11 | 5 | 5 | 5 | 5 | 25 | 5 | 25 |
| liulei | 2015-04-12 | 7 | 12 | 12 | 12 | 25 | 15 | 25 |
| liulei | 2015-04-13 | 3 | 15 | 15 | 15 | 25 | 12 | 20 |
| liulei | 2015-04-14 | 2 | 17 | 17 | 17 | 25 | 9 | 13 |
| liulei | 2015-04-15 | 4 | 21 | 21 | 16 | 25 | 10 | 10 |
| liulei | 2015-04-16 | 4 | 25 | 25 | 13 | 25 | 8 | 8 |