页面跳转后cookie，无法获取值

string sa = RequestCookies["ds"]ValueToString ;

是sd不是sa,Cookies的Name。不妨采用下面的Sample定义Cookie

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    这一周主要学习了 Hive 的一些基础知识，学习了多个 Hive 窗口函数，虽然感觉这些窗口函数没有实际的应用意义，但还是都了解了一下。

：可以实现在窗口中实现逐行累加

其他 avg、count、min、max 的用法一样

#要先有一个统计出每个月总额的表，这里就是 t_access_amount 表，如下图一

# partition by uid：根据uid 分组，order by month ：根据月份排序，

rows between unbounded preceding and current_row：选择 无边界的前面的行和当前行之间的行，最后是求 sum 即和。得到下图二

# 是在窗口求和，而窗口的定义时按照 uid 分区 order by 排序得到的。得到一个字段

preceding：前面的，后来的，往序号变大的方向

following：往后

2 preceding ：表示前2行

3 following ：表示后3行

unbounded preceding：表示从第1行开始，从前面的起点

unbounded following：表示最后一行，从后面的终点

注意：使用 rows between 时，按order by 顺序编号（没有指定order by 会默认排序）需要左边是我号右边是大编号

注意：上面显示的排序结果不太对，所以看起来好像结果是相反的一样，实际上单独拿出来运行是对的，可以看以相同方式排序的 rn 编号。

注意：这上面这些都不支持使用 rows between 语句，row_number() 展示出来的排序会和查询字段的最后一个 over(order by)里面的顺序一样

：分组 TOPN，即可以分组后排序，便于找到最好的几条数据

eg：有如下数据，要查出每种性别中年龄最大的2条数据

1,18，a，male

2,19，b，male

3,22，c，female

4，16，d，female

5，30，e，male

6，26，f，female

分析：如果使用按性别分组，是可以分出两条数据，但是分组的缺点是只能查出聚合函数（聚合函数只能产生一组中的一个值）和分组依据。而这里是要求多条数据（2个）

：用于将分组数据按照顺序切分成 n 片（不一定是平均），然后每一份都编号为1-n，这样就可以拿到想要那一份数据。如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布，例如，14 条记录切3片就切不好，就会切成 6、4、4，其中6那份编号为1。

注意：可以不指定 order by

应用：

    统计各个 cookieid，pv 数最多的前1/3天的数据

：生成数据项再分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位

：生成数据项再分组中的排名，排名相等不会再名次中留下空位

注意：上面两者都需要指定 order by，不然排名都是1

根据上图，可知区别：

    rank()：按顺序编号，相同分组排序有相同的排名，但是会占位，后面的排名隔一位，就是成绩一样名次相同，但是后面的名次得低两位。

    dense_rank()：按顺序编号，相同分组排序有相同的排名，后面排名顺序不边就是有并列第几名的情况。

    row_number() ：按顺序编号，不会有相同的编号，即使分组排序是相同的。

：小于等于当前值的行数/分组内总行数，注意这个要指定排序方式，不然全都是1

：分组内当前行的（rank 值-1）/（分组内总行数-1）

总结：排序、切片、编号、的都需要使用 order by，不然会全都是1，但是除了 row_number() 因为这个函数编号不重复且顺延，所以还是会有编号，但是不确定编号逻辑。

：用于获得窗口内往上第n行的值，n>=0

第一个参数为列名

第二个参数为往上第n行（可选，默认为1）

第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时，取默认值，如不指定，则为NULL）

：与lag 相反，用于获取窗口内往下第n 行的值，n>=0

第一个参数为列名

第二个参数为往上第n行（可选，默认为1）

第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时，取默认值，如不指定，则为NULL）

：取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值

：取分组内排序后，第一个值

注意：使用窗口分析函数时，要特别注意 order by 的使用，如果使用的不恰当会导致统计的不是我们想要的。 row_number() over() 的展示排序好像时根据最后一个字段的over（order by）来展示的 。

这几个分析函数通常用于 olap 中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如分 时、分、天、月的 UV 数

：表示结果属于哪一个分组集合，注意中间是两个下划线

第一列时按照 month 进行分组的，

第二列时按照 day 进行分组的

第三列时按照 对应month、day 分组统计出来的结果

第四列 grouping__id 表示这一组结果属于哪个分组集合

注意：grouping sets 里面就是说明以什么分组，上面的group by 是指定可以进行组合的分组字段sets 里面的只能使用这里指定的字段，

如，这里 grouping sets(month , day) 表示分别根据 month、day 字段分组，               grouping sets(month,day,(month,day)) 则表示分别根据 month、day、month和day 分组。  

这里group by 和 grouping sets 可以搭配使用，不是这里的专属，并且这里也可以不用 groupind sets

：根据group by 的维度的所有组合进行聚合，就是省略 grouping sets ，直接将group by 后面的字段以各种可能的形式分组，然后union all 得到结果。

等价于下面的语句

：是 cube 的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合

上面可以实现一个叫上钻的效果：

    月天的uv==》月的uv==》总的uv

Jmeter 自带有cookie自动保存的功能，第二步注意注释要去掉。

记事本打开jmeter的配置文件（jmeterproperties）

将 #CookieManagersavecookies=false 修改为 CookieManagersavecookies=true

重启Jmeter并运行登录的接口，服务器有返回Cookie时会自动处理。

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