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1，oracle窗口函数都有哪些

lag() over (order by ) rows between
窗口函数可以计算一定 记录范围内、一定值域内、或者一段时间内的累计和以及移动平均值等等.之所以使用窗口这个术语，是因为对结果的处理使用了一个滑动的查询结果集范围。

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2，mysql如何实现分组排序功能

mysql8.0以前，排序对于大多数用户来说都是个“难题”，因为没有像sqlserver和oracle等数据库有开窗函数，但是也是有方法解决的。就是利用自定义变量，但是理解起来有点难。但mysql8.0上线后，已经支持开窗函数了。你可以升级最新版。对于低版本，我可以举个例子你看看，按person分组排序的

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3，sparksql开窗函数有哪些

这个问题问的有些看不懂 Row_number()是SQL2005里的开窗函数 前台使用什么语言并不影响sql返回的执行结果 楼主既然不要写sql方式那么是会用这个函数的 那为什么还要提问呢。。。
若将spark作业以yarncluster模式提交到yarn，由yarn启动spark作业，在某个子节点的executor会监听该端口，接收数据。

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4，懂的讲下oracle开窗函数都有哪些

《心连心》：情不断，爱不尽，恩恩爱爱心连心；花烛曳，红幔串，好似一对并蒂莲。
开窗函数的的理解： 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：over（order by salary） 按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by deptno）按照部门分区over（order by salary range between 50 preceding and 150 following）每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50，之后行幅度值不超过150over（order by salary rows between 50 preceding and 150 following）每行对应的数据窗口是之前50行，之后150行over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following）每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following）链接的地址里面有开窗函数的介绍，希望对你有用！

5，sparksql 开窗函数怎么用

row_number方法，相当于groupTopN。分组排序应用非常广泛。package com.dt.sparkimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.object SparkSQLWindowFunctionOps def main(args:Array[String]) val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQLWindowFunctionOps").setMaster("spark://Master:7077") val sc = new SparkContext(conf) val hiveContext = new HiveContext(sc) //构建SQL上下文！
四分位数（quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。第一四分位数 (q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数 (q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。 第三四分位数 (q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。 　　第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距下面展示求q1的步骤：1、将数据从大到小排序，计为数组a（1 to n），n代表数据的长度2、确定四分位数的位置：b=（n+1）/4=4.25，b的整数部分计为cb的小数部分计为d。3、计算q1：q1=a(c)+[a(c+1)-a(c)]*d=a(4)+[a(5)-a(4)] *0.25=29+（31-29）*0.25=29.5q2与q3的求法类似，四分位差=q3-q1

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