窗口函数
窗口函数是一组特殊的函数，通过扫描多个输入行来计算输出值，为每行数据生成一个结果，我们可以通过窗口函数实现复杂的计算和聚合。
语法格式：
Function (arg1,…, arg n) OVER ([PARTITION BY <…>] [ORDER BY
<…>] [<window_clause>])
这里的partition by 不是分区，而是列斯与group by，未指定则按整个结果集，只有在指定order by之后才能进行窗口定义，当然也可以同时使用多个窗口函数，过滤窗口函数计算结果必须在外面一层。窗口函数的功能主要有三种：排序，聚合和分析。接下来我们一一介绍。
排序
row_number()
row_number()是对多有数值输出不同的序号，序号唯一连续。
我们以下面的数据为例，包括学生的id，班级，分数，截止当前行的总分数：
K001,1,86,86
K002,1,95,181
K003,2,89,270
K004,1,83,353
K005,2,86,439
K006,3,92,531
K007,3,86,617
K008,1,88,705
create table student(
id string,
class int,
score int,
sum int)
row format delimited
fields terminated by ','
lines terminated by '\n';
用load将本地数据导入student表
load data local inpath '/opt/student.txt'
into table student;
select *,row_number()over(partition by class) from student;
结果以班级划分，按总分数排序。
select *,row_number()over(partition by class order by score desc) from student;
指定排序
rank()
对相同的数值，输出相同的序号，下一个序号跳过。
这里为了方便演示，我又在原有数据上追加了相同的数据。
select *,rank() over(partition by score) from student;
如果不指定排序，则会全部输出1，因为每一个分数和相同的相比都是一样大的，而排序后就会产生不一样的结果：
select *,rank() over(partition by class order by score) from student;
加入排序后可以进行排名：
dense_rank()
对相同的数值，输出相同的序号，下一个序号连续。
select *,dense_rank() over(partition by class order by score) from student;
nlite(n)
对分组数据按照顺序切片分成n片，返回当前切片值。
select *,ntile(4) over(partition by class order by score) from student;
聚合
聚合函数包括有：
count()：计数，可以和distinct一起用。使用distinct时会很耗资源；
sum()：求和；
AVG():求平均数；
Max()/Min():求最大值/最小值；
从Hive2.1.0开始支持在over()子句中使用聚合函数，因为本文中所用的是1.1.0版本的，所以无法做演示。
新建一个表，数据还是用原先的。
create table students like student;
load data local inpat '/opt/student.txt'
into table students;
count：
select *,count(1) over(partition by class order by score)from students;
select *,count(1) over(partition by class)from students;
如果不排序的话，则会在每行数据后显示全部的统计数：
sum：
select *,sum(score) over(partition by class)from students;
同count，不排序只会显示分组总的成绩。
select *,sum(score) over(partition by class order by score )from students;
分析
窗口函数分析所使用到的方法主要有：
Lead/Lag(col,n):某一列
select lead(class,2) over(partition by class)from students;
first_value
取到当前行为止的第一个值
select*,first_value(sum)over(partition by class order by score) from students;
last_value
取到当前行为止的最后一个值，所以取得值都是当前行的值。
select*,last_value(score)over(partition by class order by score desc) from students;
窗口定义
行窗口：根据当前行之前或之后的行号确定的窗口
ROWS BETWEEN <start_expr> AND <end_expr>
<start_expr>可以为下列值：
UNBOUNDED PRECEDING : 窗口起始位置（分组第一行）；
CURRENT ROW：当前行；
N PRECEDING/FOLLOWING：当前行之前/之后n行；
<end_expr>可以为下列值：
UNBOUNDED FOLLOWING : 窗口结束位置（分组最后一行）
CURRENT ROW：当前行
select*,max(score)over(partition by class order by score
rows between 2 preceding and current row) from students;
从当前行往前2行到当前行为止，最高分：
从当前行往前两行到当前行往后2行为止的最高分：
select*,max(score)over(partition by class order by score
rows between 2 preceding and 2 following) from students;
select*,max(score)over(partition by class order by score
rows between unbounded preceding and 2 following) from students;
从起始位置到当前行后两行为止的最高分：