Hive 窗口与分析型函数

SQL 结构化查询语言是数据分析领域的重要工具之一。它提供了数据筛选、转换、聚合等操作，并能借助 Hive 和 Hadoop 进行大数据量的处理。但是，传统的 SQL 语句并不能支持诸如分组排名、滑动平均值等计算，原因是 GROUP BY 语句只能为每个分组的数据返回一行结果，而非每条数据一行。幸运的是，新版的 SQL 标准引入了窗口查询功能，使用 WINDOW 语句我们可以基于分区和窗口为每条数据都生成一行结果记录，这一标准也已得到了 Hive 的支持。

滑动平均值

举例来说，我们想要计算表中每只股票的两日滑动平均值，可以编写以下查询语句：

SELECT
  `date`, `stock`, `close`
  ,AVG(`close`) OVER `w` AS `mavg`
FROM `t_stock`
WINDOW `w` AS (PARTITION BY `stock` ORDER BY `date`
               ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW)

OVER、WINDOW、以及 ROWS BETWEEN AND 都是新增的窗口查询关键字。在这个查询中，PARTITION BY 和 ORDER BY 的工作方式与 GROUP BY、ORDER BY 相似，区别在于它们不会将多行记录聚合成一条结果，而是将它们拆分到互不重叠的分区中进行后续处理。其后的 ROWS BETWEEN AND 语句用于构建一个 窗口帧。此例中，每一个窗口帧都包含了当前记录和上一条记录。下文会对窗口帧做进一步描述。最后，AVG 是一个窗口函数，用于计算每个窗口帧的结果。窗口帧的定义（WINDOW 语句）还可以直接附加到窗口函数之后：

SELECT AVG(`close`) OVER (PARTITION BY `stock`) AS `mavg` FROM `t_stock`;

窗口查询的基本概念

基本概念

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SQL 窗口查询引入了三个新的概念：窗口分区、窗口帧、以及窗口函数。

PARTITION 语句会按照一个或多个指定字段，将查询结果集拆分到不同的 窗口分区 中，并可按照一定规则排序。如果没有 PARTITION BY，则整个结果集将作为单个窗口分区；如果没有 ORDER BY，我们则无法定义窗口帧，进而整个分区将作为单个窗口帧进行处理。

窗口帧 用于从分区中选择指定的多条记录，供窗口函数处理。Hive 提供了两种定义窗口帧的形式：ROWS 和 RANGE。两种类型都需要配置上界和下界。例如，ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 表示选择分区起始记录到当前记录的所有行；SUM(close) RANGE BETWEEN 100 PRECEDING AND 200 FOLLOWING 则通过 字段差值 来进行选择。如当前行的 close 字段值是 200，那么这个窗口帧的定义就会选择分区中 close 字段值落在 100 至 400 区间的记录。以下是所有可能的窗口帧定义组合。如果没有定义窗口帧，则默认为 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。

(ROWS | RANGE) BETWEEN (UNBOUNDED | [num]) PRECEDING AND ([num] PRECEDING | CURRENT ROW | (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)
(ROWS | RANGE) BETWEEN CURRENT ROW AND (CURRENT ROW | (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)
(ROWS | RANGE) BETWEEN [num] FOLLOWING AND (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING

窗口函数 会基于当前窗口帧的记录计算结果。Hive 提供了以下窗口函数：

FIRST_VALUE(col), LAST_VALUE(col) 可以返回窗口帧中第一条或最后一条记录的指定字段值；
LEAD(col, n), LAG(col, n) 返回当前记录的上 n 条或下 n 条记录的字段值；
RANK(), ROW_NUMBER() 会为帧内的每一行返回一个序数，区别在于存在字段值相等的记录时，RANK() 会返回相同的序数；
COUNT(), SUM(col), MIN(col) 和一般的聚合操作相同。

Hive 窗口查询示例

Top K

首先，我们在 Hive 中创建一些有关员工收入的模拟数据：

CREATE t_employee (
  id INT
  ,emp_name VARCHAR(20)
  ,dep_name VARCHAR(20)
  ,salary DECIMAL(7, 2)
  ,age DECIMAL(3, 0)
);

INSERT INTO t_employee VALUES
( 1,  'Matthew', 'Management',  4500, 55),
( 2,  'Olivia',  'Management',  4400, 61),
( 3,  'Grace',   'Management',  4000, 42),
( 4,  'Jim',     'Production',  3700, 35),
( 5,  'Alice',   'Production',  3500, 24),
( 6,  'Michael', 'Production',  3600, 28),
( 7,  'Tom',     'Production',  3800, 35),
( 8,  'Kevin',   'Production',  4000, 52),
( 9,  'Elvis',   'Service',     4100, 40),
(10,  'Sophia',  'Sales',       4300, 36),
(11,  'Samantha','Sales',       4100, 38);

我们可以使用 RANK() 函数计算每个部门中谁的收入最高：

SELECT dep_name, emp_name, salary
FROM (
  SELECT
    dep_name, emp_name, salary
    ,RANK() OVER (PARTITION BY dep_name ORDER BY salary DESC) AS rnk
  FROM t_employee
) a
where rnk = 1;

通常情况下，RANK() 在遇到相同值时会返回同一个排名，并跳过下一个排名序数。如果想保证排名连续，可以改用 DENSE_RANK() 这个函数。

累积分布

我们可以计算整个公司员工薪水的累积分布。如，4000 元的累计分布百分比是 0.55，表示有 55% 的员工薪资低于或等于 4000 元。计算时，我们先统计不同薪资的频数，再用窗口查询做一次累计求和操作：

SELECT
  salary
  ,SUM(cnt) OVER (ORDER BY salary)
  / SUM(cnt) OVER (ORDER BY salary ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING
                   AND UNBOUNDED FOLLOWING)
FROM (
  SELECT salary, count(*) AS cnt
  FROM t_employee
  GROUP BY salary
) a;

我们还可以使用 Hive 提供的 CUME_DIST() 来完成相同的计算。PERCENT_RANK() 函数则可以百分比的形式展现薪资所在排名。

SELECT
  salary
  ,CUME_DIST() OVER (ORDER BY salary) AS pct_cum
  ,PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY salary) AS pct_rank
FROM t_employee;

累积分布

点击流会话

我们可以根据点击流的时间间隔来将它们拆分成不同的会话，如超过 30 分钟认为是一次新的会话。我们还将为每个会话赋上自增 ID：

点击流

首先，在子查询 b 中，我们借助 LAG(col) 函数计算出当前行和上一行的时间差，如果大于 30 分钟则标记为新回话的开始。之后，我们对 new_session 字段做累计求和，从而得到一个递增的 ID 序列。

SELECT
  ipaddress, clicktime
  ,SUM(IF(new_session, 1, 0)) OVER x + 1 AS sessionid
FROM (
  SELECT
    ipaddress, clicktime, ts
    ,ts - LAG(ts) OVER w > 1800 AS new_session
  FROM (
    SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(clicktime) AS ts
    FROM t_clickstream
  ) a
  WINDOW w AS (PARTITION BY ipaddress ORDER BY ts)
) b
WINDOW x AS (PARTITION BY ipaddress ORDER BY ts);

窗口查询实现细节

简单来说，窗口查询有两个步骤：将记录分割成多个分区，然后在各个分区上调用窗口函数。分区过程对于了解 MapReduce 的用户应该很容易理解，Hadoop 会负责对记录进行打散和排序。但是，传统的 UDAF 函数只能为每个分区返回一条记录，而我们需要的是不仅输入数据是一张表，输出数据也是一张表（table-in, table-out），因此 Hive 社区引入了分区表函数（PTF）。

PTF 顾名思义是运行于分区之上、能够处理分区中的记录并输出多行结果的函数。下方的时序图列出了这个过程中重要的一些类。PTFOperator 会读取已经排好序的数据，创建相应的“输入分区”；WindowTableFunction 则负责管理窗口帧、调用窗口函数（UDAF）、并将结果写入“输出分区”。

PTF 时序图

HIVE-896（链接）包含了将分析型函数引入 Hive 的讨论过程；这份演示文档（链接）则介绍了当时的主要研发团队是如何设计和实现 PTF 的。