datax, Hive 5月 8,2024

解决datax写入hdfs到hive查不到数据

datax写入到Hive表的过程中。datax日志显示成功，使用hdfs dfs命令可以查看到文件，但是在Hive中查询数据为空。这种情况可能有以下几个可能的原因和解决方案：

数据格式不匹配：
- 原因：可能是由于数据格式不匹配导致Hive无法正确解析数据。
- 解决方案：确保数据文件中的列分隔符与Hive表中定义的字段分隔符一致。在这里，配置中指定了字段分隔符为\t，而Hive表中也使用了相同的字段分隔符，这一点已经满足。
数据位置不正确：
- 原因：数据文件存储的位置与Hive表的分区定义不匹配。
- 解决方案：检查数据文件的存储路径是否与Hive表的分区定义一致。
分区信息未正确加载：
- 原因：Hive可能没有正确加载数据文件所在的分区信息。
- 解决方案：使用MSCK REPAIR TABLE命令来修复表的分区信息，让Hive重新加载分区信息。
数据文件权限问题：
- 原因：数据文件的权限设置不正确，导致Hive无法读取数据。
- 解决方案：确保数据文件对Hive用户具有读取权限，可以通过设置文件权限或者在Hive用户组中添加权限。
数据写入问题：
- 原因：数据写入到Hive表时出现了错误，导致数据并未正确写入。
- 解决方案：检查DataX任务的日志，确认数据是否成功写入到Hive表中。如果写入失败，根据错误信息进行排查并修复。

datax的json配置如下：

   "writer": {
          "name": "hdfswriter",
          "parameter": {
            "defaultFS":"hdfs://nameservice1",
            "hadoopConfig":{
              "dfs.nameservices": "nameservice1",
              "dfs.ha.namenodes.nameservice1": "namenode1,namenode2",
              "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode1": "cdh01:8020",
              "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode2": "cdh09:8020",
              "dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
            },
            "fileType": "text",
            "path": "/user/hive/warehouse/test.db/tb_test",
            "fileName": "result",
            "column": [
              {
                "name": "pid",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "dqf",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "ptime",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "pvalue",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "ds",
                "type": "STRING"
              }
            ],
            "writeMode": "truncate",
            "fieldDelimiter": "\t"
          }
        }
      }

在hive表结构如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.tb_test (
	pid STRING COMMENT '点号ID',
	dqf STRING COMMENT '数据质量码',
	ptime BIGINT COMMENT '时间',
	pvalue STRING COMMENT '数据值'
) COMMENT '昨日Po|rlfq数据历史表'
partitioned by (ds string COMMENT '日期')
row format delimited
fields terminated by "\t"
STORED AS TEXTFILE;

在这里，数据文件的存储路径为/user/hive/warehouse/test.db/tb_test，而Hive表定义的分区为partitioned by (ds string COMMENT '日期')，需要确认数据文件是否存储在/user/hive/warehouse/test.db/
tb_test/ds=xxxx目录下。

把上面的表修改为非分区表，再次写入时果然有数据了。

作者 east

海豚调度器 5月 8,2024

海豚调度器早期版本如何新增worker分组

在DolphinScheduler 1.3.5版本中，Worker分组通常是在部署时通过配置文件进行定义的，而不是在用户界面上直接操作。以下是在DolphinScheduler中新增Worker分组的一般步骤：

修改配置文件： DolphinScheduler的Worker分组信息通常在/conf目录下的配置文件中定义。你需要找到相关的配置文件，比如dolphinscheduler-env.sh，并添加或修改Worker分组的配置。
定义Worker分组：在配置文件中，你可以定义Worker的分组信息。例如，你可以添加一个新的Worker分组名为group1，然后在相应的配置项中指定这个分组。在海豚调度器是在config文件夹的install_config.conf来修改的，在下在这个配置项后面增加：workers=”cdh01:default,cdh02:default,cdh03:default”
配置Worker节点：接下来，你需要在集群中的Worker节点上进行配置，以确保它们能够注册到刚才创建的分组中。这通常涉及到修改每个Worker节点上的DolphinScheduler配置文件，指定它们属于哪个Worker分组。
重启Worker服务：修改配置文件后，需要重启所有Worker节点上的DolphinScheduler Worker服务，以使配置生效。
验证Worker分组： Worker服务重启后，你可以通过DolphinScheduler的Master服务日志来验证Worker节点是否成功注册到了新的分组中。
前端展示： DolphinScheduler的Web界面会自动展示配置文件中定义的Worker分组信息。如果Worker节点注册成功，你应该能够在界面上看到新的Worker分组及其状态。

请注意，具体的配置文件和参数可能会根据DolphinScheduler的不同版本而有所变化。如果你不确定如何操作，可以查阅DolphinScheduler的官方文档或在社区寻求帮助。

作者 east

大数据开发 5月 8,2024

海豚调度器分布式集群中Python读写本地路径的问题与解决方案

分布式集群中Python读写本地路径的问题与解决方案

引言

在分布式计算环境中，如海豚调度器（Dolphin Scheduler）集群，多个任务可能同时在多台机器上并行执行。如果Python脚本中使用了本地文件路径进行读写操作，可能会遇到各种问题。本文将分析这些问题，并提出相应的解决方案，同时给出Python读写HDFS的示例。

Python脚本在分布式环境中的问题

路径不一致

在分布式环境中，每台机器的本地文件系统是独立的。如果Python脚本中使用了本地路径，那么在一台机器上运行正常的脚本在另一台机器上可能会因为路径不存在或权限问题而失败。

数据共享困难

当多个任务需要访问同一数据集时，如果数据存储在本地文件系统，那么很难实现数据共享。这会导致数据不一致和并发问题。

权限问题

不同机器上的用户权限设置可能不同，导致脚本在某些机器上因为权限不足而无法读写文件。

磁盘空间限制

每台机器的磁盘空间可能不同，如果脚本在空间较小的机器上运行，可能会因为磁盘空间不足而失败。

性能瓶颈

如果读写操作集中在某一台机器上，可能会造成该机器的磁盘I/O性能瓶颈。

维护困难

使用本地路径的脚本在不同环境间迁移和维护时，需要为每台机器分别配置路径，增加了维护难度。

海豚调度器分布式集群的注意事项

在使用海豚调度器进行分布式任务调度时，需要注意以下几点：

任务分配：合理分配任务到不同的机器，避免单点性能瓶颈。
数据共享：使用网络文件系统如HDFS，实现数据共享。
权限管理：统一管理用户权限，确保任务在所有机器上都能正常执行。
资源监控：监控每台机器的资源使用情况，合理分配任务。
错误处理：添加错误处理逻辑，确保在文件访问失败时能够正确地记录日志并处理异常。
灾难恢复：实现数据备份和恢复机制，以防不测。

Python读写HDFS的示例

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，适合在分布式环境中存储大量数据。Python可以通过hdfs3库来读写HDFS。

安装hdfs3库

首先，需要安装hdfs3库：

pip install hdfs3

示例代码

以下是一个简单的Python示例，演示如何使用hdfs3库来读写HDFS：

from hdfs3 import HDFileSystem
 
# 连接到HDFS
hdfs = HDFileSystem(host='namenode', port='port')
 
# 读取HDFS文件
with hdfs.open('hdfs://namenode:port/path/to/file.txt', 'r') as f:
   content = f.read()
   print(content)
 
# 写入HDFS文件
with hdfs.open('hdfs://namenode:port/path/to/output.txt', 'w') as f:
   f.write('Hello, HDFS!')
 
# 列出目录
for file in hdfs.ls('hdfs://namenode:port/path/to/'):
   print(file)
 
# 关闭连接
hdfs.close()

在这个示例中，首先通过hdfs3库连接到HDFS，然后演示了如何读取、写入和列出HDFS上的文件。这样，您就可以在分布式环境中安全地读写数据，而不用担心本地路径的问题。

结论

在分布式环境中，使用本地路径进行Python脚本的读写操作可能会遇到各种问题。通过使用分布式文件系统如HDFS，可以避免这些问题，实现数据共享和高效的任务调度。海豚调度器提供了强大的分布式任务调度功能，但需要特别注意任务分配、数据共享、权限管理和资源监控等方面。通过使用hdfs3库，Python可以轻松地读写HDFS，实现分布式环境下的数据操作。

作者 east

运维 5月 4,2024

迁移一台服务器上运行的shell脚本到海豚调度器需要考虑问题

在使用海豚调度器（Dolphin Scheduler）迁移已经在服务器上运行的SHELL脚本时，需要注意以下几个关键点，并根据需要做出相应的修改：

1. 脚本环境适配：

环境变量：确认海豚调度器中的环境变量与原始服务器一致，特别是与Kafka、HDFS、Kettle等相关的环境变量。
依赖关系：确保所有脚本执行的依赖库和软件在海豚调度器上已经正确安装和配置。如果有依赖的软件或库文件，需要在海豚调度器的各个节点上进行相应的安装或配置。

2. 脚本参数和配置：

参数传递：如果脚本需要接收外部参数，需确保在海豚调度器中正确传递。
配置文件：如果脚本使用外部配置文件，应确保这些文件可以在海豚调度器上访问，并检查文件路径是否需要调整。
路径问题：检查脚本中使用的路径是否在海豚调度器的环境中存在，并且是否可以在所有节点上访问到。如果脚本中使用了相对路径，确保相对路径的基准位置在所有节点上都是一致的。

3. 定时任务设置：

定时任务调整：原脚本是持续运行还是定时运行？如果迁移到海豚调度器，可能需要重新配置定时任务规则。
任务依赖：如果任务有依赖关系，需要在海豚调度器中配置相应的上下游依赖。

4. 资源管理：

资源分配：根据脚本执行的需要，为任务分配足够的资源（CPU、内存等）。
磁盘空间：确保海豚调度器有足够的磁盘空间来处理脚本执行过程中产生的数据。

5. 错误处理和日志：

错误处理：脚本中的错误处理机制需要确保可以兼容海豚调度器，以便在出现问题时及时响应。
日志记录：修改脚本以将日志输出到海豚调度器支持的日志系统，便于问题追踪。

6. 安全性和权限：

权限设置：确认脚本运行用户具有执行任务所需的权限。
安全模式：处理HDFS可能遇到的安全模式问题，确保脚本有权限在HDFS上创建和写入文件。

7. 脚本逻辑调整：

持续运行逻辑：原参考信息中提到无需定时即可自动生成每日数据文件的逻辑，在海豚调度器中可能需要调整，比如使用循环和条件判断来控制任务的持续运行。
时间戳处理：如果脚本中涉及到时间戳处理，确保时间同步和时区设置正确。

8. 海豚调度器的特定配置：

任务类型：在创建任务时，选择合适的任务类型（如SHELL类型）。
任务参数：在海豚调度器中设置脚本执行所需参数。
任务超时：设置合理的任务超时时间，防止长时间运行的任务无法正常结束。

9. 测试：

在迁移完成后，进行充分的测试，以确保脚本在海豚调度器上的运行效果与在独立服务器上运行一致。

通过以上步骤，可以确保SHELL脚本在迁移到海豚调度器后能够稳定、高效地运行。同时，要确保整个迁移过程中，遵循项目的实际情况，保障数据迁移工作的连续性和正确性。

作者 east

Flink 4月 28,2024

Flink ValueStateDescriptor使用实例

在Apache Flink中，ValueStateDescriptor 是用于定义状态的一种数据结构，它允许你为每个键（key）存储一个值（value）。状态是 Flink 流处理模型的核心概念之一，它允许你在任务失败和恢复时保持数据的一致性。

`ValueStateDescriptor` 的主要特性：

键控状态（Keyed State）：

ValueStateDescriptor 是一种键控状态，意味着它总是与一个特定的键相关联。在 Flink 中，键控状态是根据键来分配和访问的，这意味着相同键的状态总是会被同一任务处理。

单值状态：

与其他状态类型（如 ListState、MapState 等）不同，ValueStateDescriptor 只能存储一个值。这个值可以是任何类型，包括复杂的对象。

类型信息：

ValueStateDescriptor 需要一个类型信息参数，这个参数指定了存储在状态中的值的类型。这是为了序列化和反序列化状态时能够正确处理数据。

名称：

ValueStateDescriptor 需要一个字符串名称，这个名称用于在内部标识状态，并在作业的元数据中引用。

如何使用 `ValueStateDescriptor`：

创建状态描述符：

使用 ValueStateDescriptor 的构造函数创建一个实例，需要提供状态名称和类型信息。

访问状态：

在 Flink 的 RichFunction（如 RichMapFunction 或 RichFlatMapFunction）中，可以使用 RuntimeContext 来访问键控状态。

状态操作：

可以通过 ValueState 对象来获取、更新或清空状态。

状态后端：

ValueStateDescriptor 需要与 Flink 的状态后端集成，状态后端负责实际的状态存储、检索和持久化。

示例代码：

public class MyMapper extends RichMapFunction<String, String> {
   private transient ValueState<String> state;
 
   @Override
   public void open(Configuration parameters) throws Exception {
       ValueStateDescriptor<String> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("myState", String.class);
       state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
   }
 
   @Override
   public String map(String value) throws Exception {
       String currentState = state.value();
       // 更新状态
       state.update("new value");
       return currentState;
   }
}

在上面的示例中，我们创建了一个 ValueStateDescriptor 来描述一个字符串类型的键控状态，并在 open 方法中获取了状态实例。在 map 方法中，我们通过 state.value() 来获取当前的状态值，并通过 state.update("new value") 来更新状态。

总之，ValueStateDescriptor 是 Flink 中定义和操作单值键控状态的关键组件，它简化了状态的管理，并确保了状态的一致性和容错性。

作者 east

运维 4月 28,2024

windows11如何设置无线网卡不休眠

为了在家里用向日葵等软件连接上公司的台式电脑，发现尴尬的事情：在家里连接时提示公司的电脑下线了。经排查，发现长时间不用时，公司的台式电脑的无线网卡休眠了。

windows11可以用下面的步骤设置无线网卡不休眠：

1. 设置电源计划

首先，需要确保电源计划设置中允许电脑不休眠。

打开“设置”（可以通过开始菜单或使用快捷键Win +X打开）。
点击“电源选项”。
在下图插入电源时，闲置以下时间后将设备置于睡眠状态，将下拉菜单设置为“从不”或设置一个较长的时间。

2. 防止无线网卡休眠

为了防止无线网卡进入休眠状态，可以修改电源管理设置。

打开设备管理器（可以通过右击“开始”按钮选择“设备管理器”打开）。
展开网络适配器，找到您的无线网卡。
右键点击无线网卡，选择“属性”。
切换到“电源管理”标签页。
取消勾选“允许计算机关闭此设备以节约电源”。
点击“确定”保存设置。

作者 east

提示词, 运维 4月 25,2024

利用kimi等大模型进行运维参数解析和调优

在运维时，经常遇到很多参数，有些参数不知道意义，知道意义的也有些不知道合理参考值是多少。利用kimi等大模型来当老司机，轻松解决运维难题。

例如在运维hive参数时，有些不知道作用，提示次如下

你的角色是运维专家，逐个解析每个配置的作用，并看是否合理：【运维参数】

为了获取某个参数的合理值，还可以进一步追问：

作者 east

CDH, Hbase, Hive 4月 25,2024

hive创建hbase外部关联表

在cdh6.3.2已经做好hbase和hive相关配置，这里不阐述。

要创建上述的表结构，你需要先在HBase中创建相应的表，然后在Hive中创建一个EXTERNAL TABLE来映射到这个HBase表。以下是详细的步骤：

步骤1：在HBase中创建表

确定HBase的安装和配置是否正确。
确定HBase的shell工具能够正常使用。

打开HBase shell：

hbase shell

在HBase shell中，创建一个表analysis_minute和一个列族bls：

create 'analysis_minute', 'bls'

退出HBase shell：

quit

步骤2：在Hive中创建EXTERNAL TABLE

确保Hive安装和配置正确。
确保HBaseStorageHandler已经包含在Hive的配置中。

使用Hive的命令行界面或者你的IDE来执行下面的SQL语句：

CREATE EXTERNAL TABLE analysis_minute_hbase (
  key STRING,
  pid STRING,
  time STRING,
  val STRING
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'hbase.columns.mapping' = ':key,bls:pid,bls:time,bls:val',
  'serialization.format' = '1'
)
TBLPROPERTIES (
  'hbase.table.name' = 'analysis_minute',
  'last_modified_by' = 'hdfs',
  'last_modified_time' = '1713990161',
  'numFiles' = '0',
  'numFilesErasureCoded' = '0',
  'numRows' = '0',
  'rawDataSize' = '0',
  'storage_handler' = 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler',
  'totalSize' = '0'
);

这段SQL语句做了以下几件事情：

创建了一个EXTERNAL TABLE，意味着数据存储在HBase中，而不是Hive的数据仓库目录中。
使用了HBaseStorageHandler来允许Hive与HBase交互。
定义了四个字段，分别对应于HBase表中的列。
通过WITH SERDEPROPERTIES定义了Hive字段到HBase列族的映射。
通过TBLPROPERTIES定义了HBase表的名称和其他属性。

注意事项：

确保HBase表analysis_minute和列族bls已经存在，Hive才能正确创建EXTERNAL TABLE。
确认Hive配置文件中已经包含了HBaseStorageHandler的jar包。
如果HBase表或列族名称与Hive表结构中的名称不匹配，Hive将无法找到对应的HBase表。
在执行上述Hive SQL语句之前，你可能需要根据你的Hadoop和Hive版本调整配置参数。

作者 east

CDH, Hbase 4月 25,2024

如何在docker上面使用hbase shell

在新公司上班，hbase是cdh6.3.2安装在docker上面，如何直接在shell上面使用hbase shell是访问不到的。使用教程如下：

要在Docker上使用CDH 6.3.2中的HBase shell，你需要按照以下步骤操作：

步骤1：启动HBase服务

确保你的Docker环境已经启动，并且CDH 6.3.2的HBase服务已经随着CDH的安装被正确配置和启动。这通常通过Cloudera Manager完成，它提供了一个用户界面来管理CDH集群中的所有服务。
如果HBase服务尚未启动，你可以使用Cloudera Manager启动HBase Master和HBase RegionServer服务。

步骤2：进入HBase Shell

确定HBase服务运行正常后，使用Docker exec命令进入到运行HBase的容器中：docker exec -it <container_name_or_id> /bin/bash请将<container_name_or_id>替换为实际的容器名称或ID。
在容器内部，你可以使用HBase shell命令来启动HBase的交互式命令行界面：hbase shell

步骤3：使用HBase Shell命令

在HBase shell中，你可以执行多种操作，例如：

创建表：create 'table_name', 'column_family'
列出表：list
插入数据：put 'table_name', 'row_id', 'column_family:column', 'value'
获取数据：get 'table_name', 'row_id'
扫描表：scan 'table_name'
禁用表：disable 'table_name'
启用表：enable 'table_name'
删除表：drop 'table_name'

示例：在HBase shell中创建表并插入数据

启动HBase shell。
创建一个名为my_table的表，使用名为cf的列族：create 'my_table', 'cf'
向my_table表中插入一行数据，行键为row1，列族为cf，列名为data，值为my_value：put 'my_table', 'row1', 'cf:data', 'my_value'
扫描my_table表以查看数据：scan 'my_table'
退出HBase shell：exit

注意事项：

请确保你有权限访问Docker容器以及HBase服务。
根据你的CDH版本和配置，某些命令和文件路径可能略有不同。
确保在操作过程中遵循安全最佳实践，如使用安全的密码和权限。

在上面步骤2如果不知道HBase的
container_name_or_id ，可以用下面的方法：

要查看 Docker 容器的 ID 或名称，您可以使用以下命令：

docker ps

这将显示当前正在运行的 Docker 容器列表，包括容器的 ID、名称、状态等信息。您可以在列表中找到正在运行的 HBase 容器的 ID 或名称。

如果您有多个容器在运行，并且需要筛选特定的容器，您可以使用 grep 命令来过滤结果，例如：

docker ps | grep hbase

这将仅显示包含 “hbase” 字符串的容器信息，以帮助您找到 HBase 容器的 ID 或名称。实际上关键字可能是cdh

一旦找到了容器的 ID 或名称，您可以将其替换到 <container_id_or_name> 的位置，并继续执行进入容器的命令。

作者 east

Hbase 4月 20,2024

hbase MultiRowRangeFilter的原理、作用和实例

MultiRowRangeFilter是HBase中的一个过滤器，用于在扫描操作中过滤多个行键范围

原理

MultiRowRangeFilter的原理是将多个行键范围组合成一个过滤器，然后在扫描操作中应用这个过滤器。当扫描器遍历HBase表的行时，它会检查每一行的行键是否在MultiRowRangeFilter中指定的行键范围内。如果行键在范围内，扫描器会返回这一行；否则，扫描器会跳过这一行。

作用

MultiRowRangeFilter的主要作用是在扫描操作中过滤多个行键范围。它可以帮助用户更高效地查询数据，因为它可以减少从HBase表中读取的数据量。这对于大型数据集和复杂查询非常有用，因为它可以显著提高查询性能。

使用例子

以下是一个使用MultiRowRangeFilter的示例：

import org.apache.hadoop.hbase.filter.MultiRowRangeFilter;

public class MultiRowRangeFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 MultiRowRangeFilter 对象
        MultiRowRangeFilter filter = new MultiRowRangeFilter(
                Arrays.asList(
                        new RowRange("row1", true, "row10", false),
                        new RowRange("row20", true, "row30", false)
                )
        );

        // 执行 HBase 扫描操作，并传递 MultiRowRangeFilter 对象
        HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin();
        try {
            Scan scan = new Scan();
            scan.setFilter(filter);
            ResultScanner scanner = admin.scan("my_table", scan);
            try {
                // 遍历扫描结果
                for (Result result : scanner) {
                    // 处理扫描结果
                    String rowKey = new String(result.getRow());
                    System.out.println("Row Key: " + rowKey);
                }
            } finally {
                scanner.close();
            }
        } finally {
            admin.close();
        }
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个MultiRowRangeFilter对象，并添加了两个行键范围。第一个范围是row1到row5（不包括row5），第二个范围是row10到row20（包括row20）。

然后，我们创建了一个Scan对象，并设置了过滤器为MultiRowRangeFilter。最后，我们执行了扫描操作，并遍历查询结果。在这个过程中，扫描器会过滤掉不在指定行键范围内的行。

注意事项

在使用MultiRowRangeFilter时，需要注意以下几点：

行键范围的顺序：MultiRowRangeFilter中的行键范围应该是有序的。如果行键范围重叠或无序，可能会导致查询结果不正确。
行键范围的数量：MultiRowRangeFilter支持多个行键范围，但是行键范围的数量不能超过一定的限制。在HBase 1.x和2.x版本中，这个限制是128。如果超过这个限制，可能会导致查询失败。
性能优化：MultiRowRangeFilter可以帮助用户更高效地查询数据，但是在某些情况下，它可能会导致性能下降。例如，当行键范围分布不均匀时，可能会导致扫描器在某些Region上花费更多的时间。为了提高查询性能，可以考虑使用其他过滤器或者优化行键范围的设计。

总之，MultiRowRangeFilter是一个强大的HBase过滤器，可以帮助用户更高效地查询数据。在使用它时，需要注意行键范围的顺序、数量和分布，以确保查询结果的正确性和性能。

作者 east

Flink, Hive, Spark, 大数据开发 4月 20,2024

数仓开发LAG 和 LEAD 函数详细解析和用例

在做Iot大数据开发时，需要用到lag和lead函数来计算设备故障。下面详细解析lag和lead函数的作用和例子。

LAG 和 LEAD 函数是用于在 Spark SQL 中进行窗口函数操作时常用的两个函数，它们用于获取某一行在分组内的前一行或后一行的数值。下面详细解释它们的用法：

LAG 函数：

LAG 函数用于获取某一行在分组内的前一行的数值。其语法如下：

sqlCopy CodeLAG(column, offset, default) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY order_column)

column: 要获取值的列。
offset: 指定要获取的偏移量，即前面第几行，默认为 1。
default: 当无法获取到前一行时的默认值，默认为 NULL。
PARTITION BY partition_column: 指定分组的列。
ORDER BY order_column: 指定排序的列。

LEAD 函数：

LEAD 函数用于获取某一行在分组内的后一行的数值。其语法如下：

sqlCopy CodeLEAD(column, offset, default) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY order_column)

column: 要获取值的列。
offset: 指定要获取的偏移量，即后面第几行，默认为 1。
default: 当无法获取到后一行时的默认值，默认为 NULL。
PARTITION BY partition_column: 指定分组的列。
ORDER BY order_column: 指定排序的列。

示例：

假设有以下数据：

id	value
1	10
2	20
3	30
4	40
5	50

我们可以使用 LAG 函数获取每一行的前一行值：

sqlCopy CodeSELECT id, value, LAG(value, 1) OVER (ORDER BY id) AS lag_value FROM table;

这将返回以下结果：

id	value	lag_value
1	10	NULL
2	20	10
3	30	20
4	40	30
5	50	40

而使用 LEAD 函数则可以获取每一行的后一行值，以类似的方式进行操作。

作者 east

年度归档2024