【Hive】——函数

1 概述

2 内置函数

1. 内置函数（build-in）指的是Hive开发实现好，直接可以使用的函数,也叫做内建函数。
2. 官方文档地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF

describe function extended get_json_object;

------------String Functions 字符串函数------------
select concat("angela","baby");
--带分隔符字符串连接函数：concat_ws(separator, [string | array(string)]+)
select concat_ws('.', 'www', array('itcast', 'cn'));
--字符串截取函数：substr(str, pos[, len]) 或者  substring(str, pos[, len])
select substr("angelababy",-2); --pos是从1开始的索引，如果为负数则倒着数
select substr("angelababy",2,2);
--正则表达式替换函数：regexp_replace(str, regexp, rep)
select regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num');
--正则表达式解析函数：regexp_extract(str, regexp[, idx]) 提取正则匹配到的指定组内容
select regexp_extract('100-200', '(\\d+)-(\\d+)', 2);
--URL解析函数：parse_url 注意要想一次解析出多个 可以使用parse_url_tuple这个UDTF函数
select parse_url('http://www.itcast.cn/path/p1.php?query=1', 'HOST');
--分割字符串函数: split(str, regex)
select split('apache hive', '\\s+');
--json解析函数：get_json_object(json_txt, path)
--$表示json对象
select get_json_object('[{"website":"www.itcast.cn","name":"allenwoon"}, {"website":"cloud.itcast.com","name":"carbondata 中文文档"}]', '$.[1].website');

--字符串长度函数：length(str | binary)
select length("angelababy");
--字符串反转函数：reverse
select reverse("angelababy");
--字符串连接函数：concat(str1, str2, ... strN)
--字符串转大写函数：upper,ucase
select upper("angelababy");
select ucase("angelababy");
--字符串转小写函数：lower,lcase
select lower("ANGELABABY");
select lcase("ANGELABABY");
--去空格函数：trim 去除左右两边的空格
select trim(" angelababy ");
--左边去空格函数：ltrim
select ltrim(" angelababy ");
--右边去空格函数：rtrim
select rtrim(" angelababy ");
--空格字符串函数：space(n) 返回指定个数空格
select space(4);
--重复字符串函数：repeat(str, n) 重复str字符串n次
select repeat("angela",2);
--首字符ascii函数：ascii
select ascii("angela");  --a对应ASCII 97
--左补足函数：lpad
select lpad('hi', 5, '??');  --???hi
select lpad('hi', 1, '??');  --h
--右补足函数：rpad
select rpad('hi', 5, '??');
--集合查找函数: find_in_set(str,str_array)
select find_in_set('a','abc,b,ab,c,def');

----------- Date Functions 日期函数 -----------------
--获取当前日期: current_date
select current_date();
--获取当前时间戳: current_timestamp
--同一查询中对current_timestamp的所有调用均返回相同的值。
select current_timestamp();
--获取当前UNIX时间戳函数: unix_timestamp
select unix_timestamp();
--日期转UNIX时间戳函数: unix_timestamp
select unix_timestamp("2011-12-07 13:01:03");
--指定格式日期转UNIX时间戳函数: unix_timestamp
select unix_timestamp('20111207 13:01:03','yyyyMMdd HH:mm:ss');
--UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime
select from_unixtime(1618238391);
select from_unixtime(0, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
--日期比较函数: datediff  日期格式要求'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' or 'yyyy-MM-dd'
select datediff('2012-12-08','2012-05-09');
--日期增加函数: date_add
select date_add('2012-02-28',10);
--日期减少函数: date_sub
select date_sub('2012-01-1',10);

--抽取日期函数: to_date
select to_date('2009-07-30 04:17:52');
--日期转年函数: year
select year('2009-07-30 04:17:52');
--日期转月函数: month
select month('2009-07-30 04:17:52');
--日期转天函数: day
select day('2009-07-30 04:17:52');
--日期转小时函数: hour
select hour('2009-07-30 04:17:52');
--日期转分钟函数: minute
select minute('2009-07-30 04:17:52');
--日期转秒函数: second
select second('2009-07-30 04:17:52');
--日期转周函数: weekofyear 返回指定日期所示年份第几周
select weekofyear('2009-07-30 04:17:52');

----Mathematical Functions 数学函数-------------
--取整函数: round  返回double类型的整数值部分 （遵循四舍五入）
select round(3.1415926);
--指定精度取整函数: round(double a, int d) 返回指定精度d的double类型
select round(3.1415926,4);
--向下取整函数: floor
select floor(3.1415926);
select floor(-3.1415926);
--向上取整函数: ceil
select ceil(3.1415926);
select ceil(-3.1415926);
--取随机数函数: rand 每次执行都不一样 返回一个0到1范围内的随机数
select rand();
--指定种子取随机数函数: rand(int seed) 得到一个稳定的随机数序列
select rand(3);

--二进制函数:  bin(BIGINT a)
select bin(18);
--进制转换函数: conv(BIGINT num, int from_base, int to_base)
select conv(17,10,16);
--绝对值函数: abs
select abs(-3.9);

-------Collection Functions 集合函数--------------
--集合元素size函数: size(Map) size(Array)
select size(`array`(11,22,33));
select size(`map`("id",10086,"name","zhangsan","age",18));

--取map集合keys函数: map_keys(Map)
select map_keys(`map`("id",10086,"name","zhangsan","age",18));

--取map集合values函数: map_values(Map)
select map_values(`map`("id",10086,"name","zhangsan","age",18));

--判断数组是否包含指定元素: array_contains(Array, value)
select array_contains(`array`(11,22,33),11);
select array_contains(`array`(11,22,33),66);

--数组排序函数:sort_array(Array)
select sort_array(`array`(12,2,32));

-----Conditional Functions 条件函数------------------
--使用之前课程创建好的student表数据
select * from student limit 3;

describe function extended isnull;

--if条件判断: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
select if(1=2,100,200);
select if(sex ='男','M','W') from student limit 3;

--空判断函数: isnull( a )
select isnull("allen");
select isnull(null);

--非空判断函数: isnotnull ( a )
select isnotnull("allen");
select isnotnull(null);

--空值转换函数: nvl(T value, T default_value)
select nvl("allen","itcast");
select nvl(null,"itcast");

--非空查找函数: COALESCE(T v1, T v2, ...)
--返回参数中的第一个非空值；如果所有值都为NULL，那么返回NULL
select COALESCE(null,11,22,33);
select COALESCE(null,null,null,33);
select COALESCE(null,null,null);

--条件转换函数: CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END
select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end;
select case sex when '男' then 'male' else 'female' end from student limit 3;

--nullif( a, b ):
-- 如果a = b，则返回NULL，否则返回一个
select nullif(11,11);
select nullif(11,12);

--assert_true(condition)
--如果'condition'不为真，则引发异常，否则返回null
SELECT assert_true(11 >= 0);
SELECT assert_true(-1 >= 0);

----Type Conversion Functions 类型转换函数-----------------
--任意数据类型之间转换:cast
select cast(12.14 as bigint);
select cast(12.14 as string);
select cast("hello" as int);

----Data Masking Functions 数据脱敏函数------------
--mask
--将查询回的数据，大写字母转换为X，小写字母转换为x，数字转换为n。
select mask("abc123DEF");
select mask("abc123DEF",'-','.','^'); --自定义替换的字母

--mask_first_n(string str[, int n]
--对前n个进行脱敏替换
select mask_first_n("abc123DEF",4);

--mask_last_n(string str[, int n])
select mask_last_n("abc123DEF",4);

--mask_show_first_n(string str[, int n])
--除了前n个字符，其余进行掩码处理
select mask_show_first_n("abc123DEF",4);

--mask_show_last_n(string str[, int n])
select mask_show_last_n("abc123DEF",4);

--mask_hash(string|char|varchar str)
--返回字符串的hash编码。
select mask_hash("abc123DEF");

----- Misc. Functions 其他杂项函数---------------

--如果你要调用的java方法所在的jar包不是hive自带的 可以使用add jar添加进来
--hive调用java方法: java_method(class, method[, arg1[, arg2..]])
select java_method("java.lang.Math","max",11,22);

--反射函数: reflect(class, method[, arg1[, arg2..]])
select reflect("java.lang.Math","max",11,22);

--取哈希值函数:hash
select hash("allen");

--current_user()、logged_in_user()、current_database()、version()

--SHA-1加密: sha1(string/binary)
select sha1("allen");

--SHA-2家族算法加密：sha2(string/binary, int)  (SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512)
select sha2("allen",224);
select sha2("allen",512);

--crc32加密:
select crc32("allen");

--MD5加密: md5(string/binary)
select md5("allen");

3 自定义函数（UDF）

3.1 实现步骤

1. 写一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法，方法中实现函数的业务逻辑；
2. 重载意味着可以在一个java类中实现多个函数功能；
3. 程序打成jar包，上传HS2服务器本地或者HDFS;
4. 客户端命令行中添加jar包到Hive的classpath： hive>add JAR /xxxx/udf.jar;
5. 注册成为临时函数（给UDF命名）：create temporary function 函数名 as ‘UDF类全路径’;
6. HQL中使用函数。

3.2 实现自定义函数案例

3.2.1 依赖

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0modelVersion>

    <groupId>cn.itcastgroupId>
    <artifactId>hive-udfartifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOTversion>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hivegroupId>
            <artifactId>hive-execartifactId>
            <version>3.1.2version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-commonartifactId>
            <version>3.1.3version>
        dependency>
    dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
                <artifactId>maven-shade-pluginartifactId>
                <version>2.2version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>packagephase>
                        <goals>
                            <goal>shadegoal>
                        goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SFexclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSAexclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSAexclude>
                                    excludes>
                                filter>
                            filters>
                        configuration>
                    execution>
                executions>
            plugin>
        plugins>
    build>
project>

3.2.2 业务代码

public class EncryptPhoneNumber extends UDF {
    /**
     * 重载evaluate方法 实现函数的业务逻辑
     * @param phoNum  入参：未加密手机号
     * @return 返回：加密后的手机号字符串
     */
    public String evaluate(String phoNum){
        String encryptPhoNum = null;
        //手机号不为空 并且为11位
        if (StringUtils.isNotEmpty(phoNum) && phoNum.trim().length() == 11 ) {
            //判断数据是否满足中国大陆手机号码规范
            String regex = "^(1[3-9]\\d{9}$)";
            Pattern p = Pattern.compile(regex);
            Matcher m = p.matcher(phoNum);
            if (m.matches()) {//进入这里都是符合手机号规则的
                //使用正则替换 返回加密后数据
                encryptPhoNum = phoNum.trim().replaceAll("(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})","$1****$2");
            }else{
                //不符合手机号规则 数据直接原封不动返回
                encryptPhoNum = phoNum;
            }
        }else{
            //不符合11位 数据直接原封不动返回
            encryptPhoNum = phoNum;
        }
        return encryptPhoNum;
    }
}

3.2.3 构建jar包

mvn clean install

3.2.4 上传jar包

hive> add jar /opt/software/hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar;

3.2.5 注册成为临时函数

create temporary function EncryptPhoneNumber as 'cn.itcast.hive.udf.EncryptPhoneNumber';

3.2.6 使用函数

4 explode 函数

4.1 概述

1. explode接收map、array类型的数据作为输入，然后把输入数据中的每个元素拆开变成一行数据，一个元素一行。
2. explode执行效果正好满足于输入一行输出多行，所有叫做UDTF函数。
3. 一般情况下，explode函数可以直接单独使用即可；
4. 也可以根据业务需要结合lateral view侧视图一起使用。
5. explode(array) 将array里的每个元素生成一行；
6. explode(map) 将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列；
   
   

4.2 限制

• explode函数属于UDTF表生成函数，explode执行返回的结果可以理解为一张虚拟的表，其数据来源于源表；
• 在select中只查询源表数据没有问题，只查询explode生成的虚拟表数据也没问题，但是不能在只查询源表的时候，既想返回源表字段又想返回explode生成的虚拟表字段；通俗点讲，有两张表，不能只查询一张表但是又想返回分别属于两张表的字段；

5 lateral View（侧视图）

5.1 概述

Lateral View是一种特殊的语法，主要搭配UDTF类型函数一起使用，用于解决UDTF函数的一些查询限制的问题。
一般只要使用UDTF，就会固定搭配lateral view使用。
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView

5.2 原理

• 将UDTF的结果构建成一个类似于视图的表，然后将原表中的每一行和UDTF函数输出的每一行进行连接，生成一张新的虚拟表。这样就避免了UDTF的使用限制问题。
• 使用lateral view时也可以对UDTF产生的记录设置字段名称，产生的字段可以用于group by、order by 、limit等语句中，不需要再单独嵌套一层子查询。

14.5.3 语法

select a.team_name,b.year
from the_nba_championship a lateral view explode(champion_year) b as year

6 aggregate 聚合函数

• 聚合函数的功能是：对一组值执行计算并返回单一的值。
• 聚合函数是典型的输入多行输出一行，使用Hive的分类标准，属于UDAF类型函数。
• 通常搭配Group By语法一起使用，分组后进行聚合操作。

--场景1：没有group by子句的聚合操作
    --count(*)：所有行进行统计，包括NULL行
    --count(1)：所有行进行统计，包括NULL行
    --count(column)：对column中非Null进行统计
select count(*) as cnt1,count(1) as cnt2 from student;
select count(sex) as cnt3 from student;

--场景2：带有group by子句的聚合操作 注意group by语法限制
select sex,count(*) as cnt from student group by sex;

--场景3：select时多个聚合函数一起使用
select count(*) as cnt1,avg(age) as cnt2 from student;

--场景4：聚合函数和case when条件转换函数、coalesce函数、if函数使用
select
    sum(CASE WHEN sex = '男'THEN 1 ELSE 0 END)
from student;

select
    sum(if(sex = '男',1,0))
from student;

--场景5：聚合参数不支持嵌套聚合函数
select avg(count(*))  from student;

--场景6：聚合操作时针对null的处理
CREATE TABLE tmp_1 (val1 int, val2 int);
INSERT INTO TABLE tmp_1 VALUES (1, 2),(null,2),(2,3);
select * from tmp_1;
--第二行数据(NULL, 2) 在进行sum(val1 + val2)的时候会被忽略
select sum(val1), sum(val1 + val2) from tmp_1;
--可以使用coalesce函数解决
select
    sum(coalesce(val1,0)),
    sum(coalesce(val1,0) + val2)
from tmp_1;

--场景7：配合distinct关键字去重聚合
--此场景下，会编译期间会自动设置只启动一个reduce task处理数据  可能造成数据拥堵
select count(distinct sex) as cnt1 from student;
--可以先去重 在聚合 通过子查询完成
--因为先执行distinct的时候 可以使用多个reducetask来跑数据
select count(*) as gender_uni_cnt
from (select distinct sex from student) a;

--案例需求：找出student中男女学生年龄最大的及其名字
--这里使用了struct来构造数据 然后针对struct应用max找出最大元素 然后取值
select sex,
max(struct(age, name)).col1 as age,
max(struct(age, name)).col2 as name
from student
group by sex;

select struct(age, name) from student;
select struct(age, name).col1 from student;
select max(struct(age, name)) from student;

7 增强聚合函数

7.1 grouping sets

grouping sets是一种将多个group by逻辑写在一个sql语句中的便利写法。等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。GROUPING__ID表示结果属于哪一个分组集合。

---group sets---------
SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
GROUPING SETS (month,day)
ORDER BY GROUPING__ID;

--grouping_id表示这一组结果属于哪个分组集合，
--根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day

 --等价于
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,1 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month
UNION ALL
 SELECT NULL as month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,2 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY day;

SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
GROUPING SETS (month,day,(month,day))
ORDER BY GROUPING__ID;

--等价于
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,1 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month
UNION ALL
 SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,2 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY day
UNION ALL
 SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,3 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month,day;

7.2 cube

• cube表示根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
• 对于cube来说,如果有n个维度,则所有组合的总个数是：2的n次方
• 比如cube有a,b,c 3个维度，则所有组合情况是： (a,b,c),(a,b),(b,c),(a,c),(a),(b),©,()

SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
WITH CUBE
ORDER BY GROUPING__ID;

--等价于
SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,0 AS GROUPING__ID FROM cookie_info
UNION ALL
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,1 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month
UNION ALL
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,2 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY day
UNION ALL
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,3 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month,day;

7.3 rollup

• cube的语法功能指的是：根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
• rollup是cube的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合。
• 比如ROLLUP有a,b,c3个维度，则所有组合情况是：(a,b,c),(a,b),(a),()

--比如，以month维度进行层级聚合：
SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING__ID;

--把month和day调换顺序，则以day维度进行层级聚合：
SELECT
    day,
    month,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY day,month
WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING__ID;

8 windows functions 窗口函数

8.1 概述

• 窗口函数（Window functions）也叫做开窗函数、OLAP函数，其最大特点是：输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的。
• 如果函数具有OVER子句，则它是窗口函数。
• 窗口函数可以简单地解释为类似于聚合函数的计算函数，但是通过GROUP BY子句组合的常规聚合会隐藏正在聚合的各个行，最终输出一行，窗口函数聚合后还可以访问当中的各个行，并且可以将这些行中的某些属性添加到结果集中。

8.2 语法

Function(arg1,..., argn) OVER ([PARTITION BY <...>] [ORDER BY <....>] [<window_expression>])



--其中Function(arg1,..., argn) 可以是下面分类中的任意一个
    --聚合函数：比如sum max avg等
    --排序函数：比如rank row_number等
    --分析函数：比如lead lag first_value等

--OVER [PARTITION BY <...>] 类似于group by 用于指定分组  每个分组你可以把它叫做窗口
--如果没有PARTITION BY 那么整张表的所有行就是一组

--[ORDER BY <....>]  用于指定每个分组内的数据排序规则 支持ASC、DESC

 --[] 用于指定每个窗口中 操作的数据范围 默认是窗口中所有行

sum(...) over( )对表所有行求和
sum(...) over( order by ... ) 连续累积求和
sum(...) over( partition by... ) 同组内所行求和
sum(...) over( partition by... order by ... ) 在每个分组内，连续累积求和

8.3 案例

8.3.1 sum(…) over( )

--需求：求出网站总的pv数 所有用户所有访问加起来
--sum(...) over( )对表所有行求和
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over() as total_pv
from website_pv_info;

8.3.2 sum(…) over( partition by… )

----sum+group by普通常规聚合操作------------
select dept,sum(salary) as total from employee group by dept;

----sum+窗口函数聚合操作------------
select id,name,deg,salary,dept,sum(salary) over(partition by dept) as total from employee;

8.3.3 sum(…) over( partition by… order by … )

--需求：求出每个用户截止到当天，累积的总pv数
--sum(...) over( partition by... order by ... )，在每个分组内，连续累积求和
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as current_total_pv
from website_pv_info;

8.4 窗口表达式

• 在sum(…) over( partition by… order by … )语法完整的情况下，进行累积聚合操作，默认累积聚合行为是：从第一行聚合到当前行。
• Window expression窗口表达式给我们提供了一种控制行范围的能力，比如向前2行，向后3行。

sum(...) over( partition by... order by ... )
关键字是rows between，包括下面这几个选项
- preceding：往前
- following：往后
- current row：当前行
- unbounded：边界
- unbounded preceding 表示从前面的起点
- unbounded following：表示到后面的终点

---窗口表达式
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1  --默认从第一行到当前行
from website_pv_info;
--第一行到当前行
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2
from website_pv_info;

--向前3行至当前行
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and current row) as pv4
from website_pv_info;

--向前3行 向后1行
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as pv5
from website_pv_info;

--当前行至最后一行
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between current row and unbounded following) as pv6
from website_pv_info;

--第一行到最后一行 也就是分组内的所有行
select cookieid,createtime,pv,
       sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding  and unbounded following) as pv6
from website_pv_info;

8.5 窗口函数排序

用于给每个分组内的数据打上排序的标号，注意窗口排序函数不支持窗口表达式
• row_number：在每个分组中，为每行分配一个从1开始的唯一序列号，递增，不考虑重复；
• rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，挤占后续位置；
• dense_rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，不挤占后续位置；
• ntile: 将每个分组内的数据分为指定的若干个桶里（分为若干个部分），并且为每一个桶分配一个桶编号。如果不能平均分配，则优先分配较小编号的桶，并且各个桶中能放的行数最多相差1。

-----窗口排序函数
SELECT
    cookieid,
    createtime,
    pv,
    RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,
    DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3
FROM website_pv_info
WHERE cookieid = 'cookie1';