10、Hive数据仓库——函数

Hive数据仓库——函数

Hive 常用函数

关系运算

// 等值比较 = == <=>
// 不等值比较 != <>
// 区间比较： select * from default.students where id between 1500100001 and 1500100010;
// 空值/非空值判断：is null、is not null、nvl()、isnull()
// like、rlike、regexp用法

数值计算

取整函数(四舍五入)：round
向上取整：ceil
向下取整：floor

条件函数

• if： if(表达式,如果表达式成立的返回值,如果表达式不成立的返回值)

select if(1>0,1,0); 
select if(1>0,if(-1>0,-1,1),0);
select score,if(score>120,'优秀',if(score>100,'良好',if(score>90,'及格','不及格'))) as pingfen from score limit 20;

• COALESCE

select COALESCE(null,'1','2'); // 1 从左往右 一次匹配 直到非空为止
select COALESCE('1',null,'2'); // 1

• case when

select  score
        ,case when score>120 then '优秀'
              when score>100 then '良好'
              when score>90 then '及格'
        else '不及格'
        end as pingfen
from default.score limit 20;

select  name
        ,case name when "施笑槐" then "槐ge"
                  when "吕金鹏" then "鹏ge"
                  when "单乐蕊" then "蕊jie"
        else "算了不叫了"
        end as nickname
from default.students limit 10;

日期函数

select from_unixtime(1610611142,'YYYY/MM/dd HH:mm:ss');

select from_unixtime(unix_timestamp(),'YYYY/MM/dd HH:mm:ss');

// '2021年01月14日' -> '2021-01-14'
select from_unixtime(unix_timestamp('2021年01月14日','yyyy年MM月dd日'),'yyyy-MM-dd');
// "04牛2021数加16逼" -> "2021/04/16"
select from_unixtime(unix_timestamp("04牛2021数加16逼","MM牛yyyy数加dd逼"),"yyyy/MM/dd");

字符串函数

concat('123','456'); // 123456
concat('123','456',null); // NULL

select concat_ws('#','a','b','c'); // a#b#c
select concat_ws('#','a','b','c',NULL); // a#b#c 可以指定分隔符，并且会自动忽略NULL
select concat_ws("|",cast(id as string),name,cast(age as string),gender,clazz) from students limit 10;

select substring("abcdefg",1); // abcdefg HQL中涉及到位置的时候 是从1开始计数
// '2021/01/14' -> '2021-01-14'
select concat_ws("-",substring('2021/01/14',1,4),substring('2021/01/14',6,2),substring('2021/01/14',9,2));
// 建议使用日期函数去做日期
select from_unixtime(unix_timestamp('2021/01/14','yyyy/MM/dd'),'yyyy-MM-dd');

select split("abcde,fgh",","); // ["abcde","fgh"]
select split("a,b,c,d,e,f",",")[2]; // c

select explode(split("abcde,fgh",",")); // abcde
										//  fgh

// 解析json格式的数据
select get_json_object('{"name":"zhangsan","age":18,"score":[{"course_name":"math","score":100},{"course_name":"english","score":60}]}',"$.score[0].score"); // 100

Hive 中的wordCount

create table words(
    words string
)row format delimited fields terminated by '|';

// 数据
hello,java,hello,java,scala,python
hbase,hadoop,hadoop,hdfs,hive,hive
hbase,hadoop,hadoop,hdfs,hive,hive

select word,count(*) from (select explode(split(words,',')) word from words) a group by a.word;

// 结果
hadoop	4
hbase	2
hdfs	2
hello	2
hive	4
java	2
python	1
scala	1

Hive 开窗函数

好像给每一份数据 开一扇窗户 所以叫开窗函数

在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.

测试数据

111,69,class1,department1
112,80,class1,department1
113,74,class1,department1
114,94,class1,department1
115,93,class1,department1
121,74,class2,department1
122,86,class2,department1
123,78,class2,department1
124,70,class2,department1
211,93,class1,department2
212,83,class1,department2
213,94,class1,department2
214,94,class1,department2
215,82,class1,department2
216,74,class1,department2
221,99,class2,department2
222,78,class2,department2
223,74,class2,department2
224,80,class2,department2
225,85,class2,department2

建表语句

create table new_score(
    id  int
    ,score int
    ,clazz string
    ,department string
) row format delimited fields terminated by ",";

row_number：无并列排名

• 用法： select xxxx, row_number() over(partition by 分组字段 order by 排序字段 desc) as rn from tb group by xxxx

dense_rank：有并列排名，并且依次递增

rank：有并列排名，不依次递增

percent_rank：(rank的结果-1)/(分区内数据的个数-1)

cume_dist：计算某个窗口或分区中某个值的累积分布。

假定升序排序，则使用以下公式确定累积分布： 小于等于当前值x的行数 / 窗口或partition分区内的总行数。其中，x 等于 order by 子句中指定的列的当前行中的值。

NTILE(n)：对分区内数据再分成n组，然后打上组号

max、min、avg、count、sum：基于每个partition分区内的数据做对应的计算

窗口帧：用于从分区中选择指定的多条记录，供窗口函数处理

Hive 提供了两种定义窗口帧的形式：ROWS 和 RANGE。两种类型都需要配置上界和下界。例如，ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 表示选择分区起始记录到当前记录的所有行；SUM(close) RANGE BETWEEN 100 PRECEDING AND 200 FOLLOWING 则通过 字段差值 来进行选择。如当前行的 close 字段值是 200，那么这个窗口帧的定义就会选择分区中 close 字段值落在 100 至 400 区间的记录。以下是所有可能的窗口帧定义组合。如果没有定义窗口帧，则默认为 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。

只能运用在max、min、avg、count、sum、FIRST_VALUE、LAST_VALUE这几个窗口函数上

(ROWS | RANGE) BETWEEN (UNBOUNDED | [num]) PRECEDING AND ([num] PRECEDING | CURRENT ROW | (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)
(ROWS | RANGE) BETWEEN CURRENT ROW AND (CURRENT ROW | (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)
(ROWS | RANGE) BETWEEN [num] FOLLOWING AND (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING
range between 3 PRECEDING and 11 FOLLOWING

SELECT id
        ,score
        ,clazz
        ,SUM(score) OVER w as sum_w
        ,round(avg(score) OVER w,3) as avg_w
        ,count(score) OVER w as cnt_w
FROM new_score
WINDOW w AS (PARTITION BY