在我们基本的认识中，sum函数都是用来求和的，没错，sum就是用来求和的，但除了对整列求和外，你还知道hive的哪些特殊的应用呢，下面小编就为您扒一扒hive中sum的高级顶级应用。工具/原料moreHADOOPHIVE\CRT方法/步骤1/7分步阅读

首先去下载我准备的数据 http://pan.baidu.com/s/1bns3wwJ

部分数据示例如下：

2/7

下载后建表并导入数据，我的数据库为tmp，可根据你的实际情况自行修改create table tmp.hive_sum (id string COMMENT 会员ID,bank_name string COMMENT 银行名称,create_time string COMMENT 交易时间,amount double COMMENT 交易金额) COMMENT hive_sum顶级应用ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY \tLINES TERMINATED BY \n;load data local inpath /data/tmp/tqc/hive_sum.txt overwrite into table tmp.hive_sum;

3/7

每条记录增加此会员的消费总额，用到开窗函数over

select id,bank_name,create_time,amount,sum(amount) over(partition by id) amount_allfrom tmp.hive_sumorder by id,bank_name,create_time;

部分结果如下：

4/7

如果想按会员id，银行查询历史消费信息，只需在开窗函数over里的partition部分增加bank_name字段即可，代码如下

select id,bank_name,create_time,amount,sum(amount) over(partition by id,bank_name order by create_time asc ) amount_allfrom tmp.hive_sumorder by id,bank_name,create_time asc;

注意：partition by 是分组用的，按谁进行分组统计，order by 不要省掉，否则会有麻烦， asc或者desc最好写上。between 2 preceding （是前两行） and 2 following （是后两行，没有就不出现）注意是分组后的前后两行哦

效果：

5/7

按时间显示会员本次消费的上两次、下两次消费的和，也就是本次消费的前后两次消费总和，sql如下

select id,create_time, amount,sum(amount) over(partition by id order by create_time asc rows between 2 preceding and 2 following ) amount_allfrom tmp.hive_sumorder by id, create_time asc;

查询部分结果显示

6/7

求每个会员每个银行的消费总额，并单独一行显示此会员的消费总额

select id,bank_name,sum(amount) amount_allfrom tmp.hive_sumgroup by id,bank_namewith rolluporder by id, bank_name desc ;

显示效果如下：

7/7

hive sum求和的高级应用

很多时候万恶的分析师在数据出完后，还要一条对每个会员消费总额或者什么什么什么的汇总，这时候你可能用的最多的是union all了吧，现在换个方法吧with rollup，你会有意想不到的惊喜。

注意事项

求和不要死板，要灵活运用

开窗函数应该的地方很多，多数时候跟聚合函数一起使用

函数