标签:函数 hive cost 笔记 第七章 Hive 2017 数据 name
1.系统内置函数
(1)查看系统自带的函数
show functions;
(2)显示自带的函数的用法
desc function upper;
(3)详细显示自带的函数的用法
desc function extended upper;
2.常用内置函数
2.1 空字段赋值
(1)函数说明
NVL:给值为NULL的数据赋值,它的格式是NVL( value,default_value)。它的功能是如果value为NULL,则NVL函数返回default_value的值,否则返回value的值,如果两个参数都为NULL ,则返回NULL。
(2)数据准备:采用员工表
(3)查询:如果员工的comm为NULL,则用 -1 代替
select comm,nvl(comm, -1) from emp;
(4)查询:如果员工的comm为NULL,则用领导id代替
select comm, nvl(comm,mgr) from emp;
2.2 CASE WHEN
(1)数据准备
(2)需求
求出不同部门男女各多少人。结果如下:
A 2 1
B 1 2
(3)创建本地 emp_sex.txt,导入数据
vim emp_sex.txt
#添加数据
悟空 A 男
大海 A 男
宋宋 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女
(4)创建hive表并导入数据
#创建Hive表
create table emp_sex(
name string,
dept_id string,
sex string)
row format delimited fields terminated by "\t";
#导入数据
load data inpath '/mario/hive/7/emp_sex.txt' into table emp_sex;
(5)按需求查询数据
select
dept_id,
sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count,
sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count
from
emp_sex
group by
dept_id;
2.3 行转列
(1)相关函数说明
CONCAT(string A/col, string B/col…):返回输入字符串连接后的结果,支持任意个输入字符串;
CONCAT_WS(separator, str1, str2,…):它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数为剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL,返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
COLLECT_SET(col):函数只接受基本数据类型,它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总,产生array类型字段。
(2)数据准备
(3)需求
把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下:
射手座,A 大海|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 宋宋|苍老师
(4)创建本地constellation.txt,导入数据
vim constellation.txt
#添加数据
孙悟空 白羊座 A
大海 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
(5)创建hive表并导入数据
#创建Hive表
create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string)
row format delimited fields terminated by "\t";
#导入数据
load data inpath "/mario/hive/7/constellation.txt" into table person_info;
(6)按需求查询数据
select
t1.base,
concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
(select
name,
concat(constellation, ",", blood_type) base
from
person_info) t1
group by
t1.base;
2.4 列转行
(1)函数说明
EXPLODE(col):将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法:LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释:用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
(2)数据准备
(3)需求
将电影分类中的数组数据展开。结果如下:
《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼2》 战争
《战狼2》 动作
《战狼2》 灾难
(4)创建本地movie.txt,导入数据
vim movie.txt
#添加数据
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
(5)创建hive表并导入数据
#创建Hive表
create table movie_info(
movie string,
category string)
row format delimited fields terminated by "\t";
#导入数据
load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info;
(6)按需求查询数据
select
m.movie,
tbl.cate
from
movie_info m
lateral view
explode(split(category, ",")) tbl as cate;
2.5 窗口函数(开窗函数)
(1)相关函数说明
**OVER():**指定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而变化。
**CURRENT ROW:**当前行
**n PRECEDING:**往前n行数据
**n FOLLOWING:**往后n行数据
**UNBOUNDED:**起点,UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点, UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
**LAG(col,n,default_val):**往前第n行数据
**LEAD(col,n, default_val):**往后第n行数据
**NTILE(n):**把有序窗口的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,NTILE返回此行所属的组的编号。注意:n必须为int类型。
(2)数据准备:name,orderdate,cost
jack,2017-01-01,10
tony,2017-01-02,15
jack,2017-02-03,23
tony,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,46
jack,2017-04-06,42
tony,2017-01-07,50
jack,2017-01-08,55
mart,2017-04-08,62
mart,2017-04-09,68
neil,2017-05-10,12
mart,2017-04-11,75
neil,2017-06-12,80
mart,2017-04-13,94
(3)需求
- 查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
- 查询顾客的购买明细及月购买总额
- 上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
- 查询每个顾客上次的购买时间
- 查询前20%时间的订单信息
(4)创建本地business.txt,导入数据
vi business.txt
(5)创建hive表并导入数据
#创建Hive表
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
#加载数据
load data inpath "/mario/hive/7/business.txt" into table business;
(6)按需求查询数据
查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name,count(*) over ()
from business
where substring(orderdate,1,7) = '2017-04'
group by name;
查询顾客的购买明细及月购买总额
select name,orderdate,cost,sum(cost)
over(partition by month(orderdate))
from
business;
上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组,组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组,组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from business;
rows必须跟在Order by 子句之后,对排序的结果进行限制,使用固定的行数来限制分区中的数据行数量
查看顾客上次的购买时间
SELECT name,
orderdate,
cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition BY name
ORDER BY orderdate) AS time1
FROM business;
查询前20%时间的订单信息
select * from (
select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
from business
) t
where sorted = 1;
2.6 Rank
(1)函数说明
RANK() 排序相同时会重复,总数不会变
DENSE_RANK() 排序相同时会重复,总数会减少
ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
(2)数据准备
(3)需求
计算每门学科成绩排名。
(4)创建本地score.txt,导入数据
vi score.txt
(5)创建hive表并导入数据
#创建Hive表
create table score(
name string,
subject string,
score int
)
row format delimited fields terminated by "\t";
#加载数据
load data inpath '/mario/hive/7/score.txt' into table score;
(6)按需求查询数据
SELECT name,
subject,
score,
rank() over(partition BY subject
ORDER BY score DESC) rp,
dense_rank() over(partition BY subject
ORDER BY score DESC) drp,
row_number() over(partition BY subject
ORDER BY score DESC) rmp
FROM score;
扩展:求出每门学科前三名的学生?
2.7 日期相关函数
(1)current_date返回当前日期
select current_date();
(2)date_add, date_sub 日期的加减
#今天开始90天以后的日期
select date_add(current_date(), 90);
#今天开始90天以前的日期
select date_sub(current_date(), 90);
(3)两个日期之间的日期差
#今天和1990年6月4日的天数差
SELECT datediff(CURRENT_DATE(), "1990-06-04");
3.自定义函数
(1)Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
(2)当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function)。
(3)根据用户自定义函数类别分为以下三种:
UDF(User-Defined-Function)
一进一出
UDAF(User-Defined Aggregation Function)
聚集函数,多进一出
类似于:count/max/min
UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)
一进多出
如lateral view explore()
(4)官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
(5)编程步骤:
继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
需要实现evaluate函数;evaluate函数支持重载;
在hive的命令行窗口创建函数
添加jar
add jar linux_jar_path
创建function
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;
d、在hive的命令行窗口删除函数
Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;
(6)注意事项:UDF必须要有返回类型,可以返回null,但是返回类型不能为void;
4.自定义UDF函数
(1)创建一个 Maven 工程 Hive
(2)导入依赖
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
</dependencies>
(3)创建一个类
package com.atguigu.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Lower extends UDF {
public String evaluate (final String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.toLowerCase();
}
}
(4)jar 包上传到服务器 /opt/module/jars/udf.jar
(5)将 jar 包添加到 hive 的 classpath
add jar /opt/module/datas/udf.jar;
(6)创建临时函数与开发好的 java class 关联
create temporary function mylower as "com.atguigu.hive.Lower";
(7)即可在 hql 中使用自定义的函数 strip
select ename, mylower(ename) lowername from emp;
标签:函数,hive,cost,笔记,第七章,Hive,2017,数据,name 来源: https://blog.csdn.net/Hadoop_Damon/article/details/118927513
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