最强最全面的Hive SQL开发指南，超四万字全面解析！

五分钟学大数据

发布于 2021-12-02 09:06:20

7.2K0

发布于 2021-12-02 09:06:20

文章被收录于专栏：五分钟学大数据

本文整体分为两部分，第一部分是简写，如果能看懂会用，就直接从此部分查，方便快捷，如果不是很理解此SQl的用法，则查看第二部分，是详细说明，当然第二部分语句也会更全一些！

第一部分：

hive模糊搜索表：show tables like '*name*';
查看表结构信息：desc table_name;
查看分区信息：show partitions table_name;
加载本地文件：load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into table dm.table_name;
从查询语句给table插入数据：insert overwrite table table_name partition(dt) select * from table_name;
导出数据到本地系统：insert overwrite local directory '/tmp/text' select a.* from table_name a order by 1;
创建表时指定的一些属性：

字段分隔符：row format delimited fields terminated by '\t'
行分隔符：row format delimited lines terminated by '\n'
文件格式为文本型存储：stored as textfile

命令行操作：hive -e 'select table_cloum from table'执行一个查询,在终端上显示mapreduce的进度，执行完毕后，最后把查询结果输出到终端上，接着hive进程退出，不会进入交互模式

hive -S -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。

hive修改表名：alter table old_table_name rename to new_table_name;
hive复制表结构：create table new_table_name like table_name;
hive添加字段：alter table table_name add columns(columns_values bigint comment 'comm_text');
hive修改字段：alter table table_name change old_column new_column string comment 'comm_text';
删除分区：alter table table_name drop partition(dt='2021-11-30');
添加分区：alter table table_name add partition (dt='2021-11-30');
删除空数据库：drop database myhive2;
强制删除数据库：drop database myhive2 cascade;
删除表：drop table score5;
清空表：truncate table score6;
向hive表中加载数据

直接向分区表中插入数据：insert into table score partition(month ='202107') values ('001','002','100');
通过load方式加载数据：load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');
通过查询方式加载数据：insert overwrite table score2 partition(month = '202106') select s_id,c_id,s_score from score1;
查询语句中创建表并加载数据：create table score2 as select * from score1;
在创建表是通过location指定加载数据的路径：create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by ',' location '/myscore';
export导出与import 导入 hive表数据（内部表操作）：

create table techer2 like techer; --依据已有表结构创建表

export table techer to '/export/techer';

import table techer2 from '/export/techer';

20. hive表中数据导出

insert导出

将查询的结果导出到本地：insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' select * from score;

将查询的结果格式化导出到本地：insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from student;

将查询的结果导出到HDFS上(没有local)：insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from score;

Hadoop命令导出到本地：dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;
hive shell 命令导出

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt

hive -f export.sh > /export/servers/exporthive/score.txt

export导出到HDFS上：export table score to '/export/exporthive/score';

Hive查询语句

GROUP BY 分组：select s_id ,avg(s_score) avgscore from score group by s_id having avgscore > 85; 对分组后的数据进行筛选，使用 having
join 连接：inner join 内连接；left join 左连接；right join 右链接；full join 全外链接。
order by 排序：ASC（ascend）: 升序（默认） DESC（descend）: 降序
sort by 局部排序：每个MapReduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。
distribute by 分区排序：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用

Hive函数

1. 聚合函数

指定列值的数目：count()
指定列值求和：sum()
指定列的最大值：max()
指定列的最小值：min()
指定列的平均值：avg()
非空集合总体变量函数：var_pop(col)
非空集合样本变量函数：var_samp (col)
总体标准偏离函数：stddev_pop(col)
分位数函数：percentile(BIGINT col, p)
中位数函数：percentile(BIGINT col, 0.5)

2. 关系运算

A LIKE B：LIKE比较，如果字符串A符合表达式B 的正则语法，则为TRUE
A RLIKE B：JAVA的LIKE操作，如果字符串A符合JAVA正则表达式B的正则语法，则为TRUE
A REGEXP B：功能与RLIKE相同

3. 数学运算

支持所有数值类型：加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、取余(%)、位与(&)、位或(|)、位异或(^)、位取反(~)

4. 逻辑运算

支持：逻辑与(and)、逻辑或(or)、逻辑非(not)

5. 数值运算

取整函数：round(double a)
指定精度取整函数：round(double a, int d)
向下取整函数：floor(double a)
向上取整函数：ceil(double a)
取随机数函数：rand(),rand(int seed)
自然指数函数：exp(double a)
以10为底对数函数：log10(double a)
以2为底对数函数：log2()
对数函数：log()
幂运算函数：pow(double a, double p)
开平方函数：sqrt(double a)
二进制函数：bin(BIGINT a)
十六进制函数：hex()
绝对值函数：abs()
正取余函数：pmod()

6. 条件函数

if
case when
coalesce(c1,c2,c3)
nvl(c1，c2)

7. 日期函数

获得当前时区的UNIX时间戳: unix_timestamp()
时间戳转日期函数：from_unixtime()
日期转时间戳：unix_timestamp(string date)
日期时间转日期函数：to_date(string timestamp)
日期转年函数：year(string date)
日期转月函数：month (string date)
日期转天函数: day (string date)
日期转小时函数: hour (string date)
日期转分钟函数：minute (string date)
日期转秒函数: second (string date)
日期转周函数: weekofyear (string date)
日期比较函数: datediff(string enddate, string startdate)
日期增加函数: date_add(string startdate, int days)
日期减少函数：date_sub (string startdate, int days)

8. 字符串函数

字符串长度函数：length(string A)
字符串反转函数：reverse(string A)
字符串连接函数: concat(string A, string B…)
带分隔符字符串连接函数：concat_ws(string SEP, string A, string B…)
字符串截取函数: substr(string A, int start, int len)
字符串转大写函数: upper(string A)
字符串转小写函数：lower(string A)
去空格函数：trim(string A)
左边去空格函数：ltrim(string A)
右边去空格函数：rtrim(string A)
正则表达式替换函数：regexp_replace(string A, string B, string C)
正则表达式解析函数: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
URL解析函数：parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract]) 返回值: string
json解析函数：get_json_object(string json_string, string path)
空格字符串函数：space(int n)
重复字符串函数：repeat(string str, int n)
首字符ascii函数：ascii(string str)
左补足函数：lpad(string str, int len, string pad)
右补足函数：rpad(string str, int len, string pad)
分割字符串函数: split(string str, string pat)
集合查找函数: find_in_set(string str, string strList)

9. 窗口函数

分组求和函数：sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) 有坑，加不加 order by 差别很大，具体详情在下面第二部分。
分组内排序，从1开始顺序排：ROW_NUMBER() 如：1234567
分组内排序，排名相等会在名次中留下空位：RANK() 如：1233567
分组内排序，排名相等不会在名次中留下空位：DENSE_RANK() 如：1233456
有序的数据集合平均分配到指定的数量（num）个桶中：NTILE()
统计窗口内往上第n行值：LAG(col,n,DEFAULT)
统计窗口内往下第n行值：LEAD(col,n,DEFAULT)
分组内排序后，截止到当前行，第一个值：FIRST_VALUE(col)
分组内排序后，截止到当前行，最后一个值: LAST_VALUE(col)
小于等于当前值的行数/分组内总行数：CUME_DIST()

以下函数建议看第二部分详细理解下，此处仅简写，！

将多个group by 逻辑写在一个sql语句中: GROUPING SETS
根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合：CUBE
CUBE的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合：ROLLUP

第二部分

1. 对数据库的操作

创建数据库:

create database if not exists myhive;
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的 :hive.metastore.warehouse.dir

创建数据库并指定hdfs存储位置 :
create database myhive2 location '/myhive2';

修改数据库:

alter  database  myhive2  set  dbproperties('createtime'='20210329');

说明：可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置

查看数据库详细信息

查看数据库基本信息
hive (myhive)> desc  database  myhive2;

查看数据库更多详细信息
hive (myhive)> desc database extended  myhive2;

删除数据库

删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错
drop  database  myhive2;

强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除
drop  database  myhive  cascade;

2. 对数据表的操作

对管理表(内部表)的操作:

建内部表:

hive (myhive)> use myhive; -- 使用myhive数据库
hive (myhive)> create table stu(id int,name string);
hive (myhive)> insert into stu values (1,"zhangsan");
hive (myhive)> insert into stu values (1,"zhangsan"),(2,"lisi");  -- 一次插入多条数据
hive (myhive)> select * from stu;

hive建表时候的字段类型:

分类	类型	描述	字面量示例
原始类型	BOOLEAN	true/false	TRUE
	TINYINT	1字节的有符号整数 -128~127	1Y
	SMALLINT	2个字节的有符号整数，-32768~32767	1S
	INT	4个字节的带符号整数	1
	BIGINT	8字节带符号整数	1L
	FLOAT	4字节单精度浮点数1.0
	DOUBLE	8字节双精度浮点数	1.0
	DEICIMAL	任意精度的带符号小数	1.0
	STRING	字符串，变长	“a”,’b’
	VARCHAR	变长字符串	“a”,’b’
	CHAR	固定长度字符串	“a”,’b’
	BINARY	字节数组	无法表示
	TIMESTAMP	时间戳，毫秒值精度	122327493795
	DATE	日期	‘2016-03-29’
	INTERVAL	时间频率间隔
复杂类型	ARRAY	有序的的同类型的集合	array(1,2)
	MAP	key-value,key必须为原始类型，value可以任意类型	map(‘a’,1,’b’,2)
	STRUCT	字段集合,类型可以不同	struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0)
	UNION	在有限取值范围内的一个值	create_union(1,’a’,63)

对decimal类型简单解释下：用法：decimal(11,2) 代表最多有11位数字，其中后2位是小数，整数部分是9位；如果整数部分超过9位，则这个字段就会变成null；如果小数部分不足2位，则后面用0补齐两位，如果小数部分超过两位，则超出部分四舍五入也可直接写 decimal，后面不指定位数，默认是 decimal(10,0) 整数10位，没有小数

创建表并指定字段之间的分隔符

create  table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile location '/user/stu2';

row format delimited fields terminated by '\t' 指定字段分隔符，默认分隔符为 '\001' stored as 指定存储格式 location 指定存储位置

根据查询结果创建表

create table stu3 as select * from stu2;

根据已经存在的表结构创建表

create table stu4 like stu2;

查询表的结构

只查询表内字段及属性
desc stu2;

详细查询
desc formatted  stu2;

查询创建表的语句

show create table stu2;

对外部表操作

外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除hive表的时候，数据仍然存放在hdfs当中，不会删掉，只会删除表的元数据

构建外部表

create external table student (s_id string,s_name string) row format delimited fields terminated by '\t';

从本地文件系统向表中加载数据

追加操作
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;

覆盖操作
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' overwrite  into table student;

从hdfs文件系统向表中加载数据

load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer;

加载数据到指定分区
load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer partition(cur_date=20201210);

注意： 1.使用 load data local 表示从本地文件系统加载，文件会拷贝到hdfs上 2.使用 load data 表示从hdfs文件系统加载，文件会直接移动到hive相关目录下，注意不是拷贝过去，因为hive认为hdfs文件已经有3副本了，没必要再次拷贝了 3.如果表是分区表，load 时不指定分区会报错 4.如果加载相同文件名的文件，会被自动重命名

对分区表的操作

创建分区表的语法

create table score(s_id string, s_score int) partitioned by (month string);

创建一个表带多个分区

create table score2 (s_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string);

注意： hive表创建的时候可以用 location 指定一个文件或者文件夹，当指定文件夹时，hive会加载文件夹下的所有文件，当表中无分区时，这个文件夹下不能再有文件夹，否则报错当表是分区表时，比如 partitioned by (day string)，则这个文件夹下的每一个文件夹就是一个分区，且文件夹名为 day=20201123 这种格式，然后使用：msck repair table score; 修复表结构，成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了

加载数据到一个分区的表中

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');

加载数据到一个多分区的表中去

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');

查看分区

show  partitions  score;

添加一个分区

alter table score add partition(month='201805');

同时添加多个分区

 alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');

注意：添加分区之后就可以在hdfs文件系统当中看到表下面多了一个文件夹

删除分区

 alter table score drop partition(month = '201806');

对分桶表操作

将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，就是按照分桶字段进行哈希划分到多个文件当中去分区就是分文件夹，分桶就是分文件
分桶优点： 1. 提高join查询效率 2. 提高抽样效率

开启hive的捅表功能

set hive.enforce.bucketing=true;

设置reduce的个数

set mapreduce.job.reduces=3;

创建桶表

create table course (c_id string,c_name string) clustered by(c_id) into 3 buckets;

桶表的数据加载：由于桶表的数据加载通过hdfs dfs -put文件或者通过load data均不可以，只能通过insert overwrite 进行加载所以把文件加载到桶表中，需要先创建普通表，并通过insert overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去

通过insert overwrite给桶表中加载数据

insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);  -- 最后指定桶字段

修改表和删除表

修改表名称

alter  table  old_table_name  rename  to  new_table_name;

增加/修改列信息

查询表结构
desc score5;

添加列
alter table score5 add columns (mycol string, mysco string);

更新列
alter table score5 change column mysco mysconew int;

删除表操作

drop table score5;

清空表操作

truncate table score6;

说明：只能清空管理表，也就是内部表；清空外部表，会产生错误

注意：truncate 和 drop： 如果 hdfs 开启了回收站，drop 删除的表数据是可以从回收站恢复的，表结构恢复不了，需要自己重新创建；truncate 清空的表是不进回收站的，所以无法恢复truncate清空的表 所以 truncate 一定慎用，一旦清空将无力回天

向hive表中加载数据

直接向分区表中插入数据

insert into table score partition(month ='201807') values ('001','002','100');

通过load方式加载数据

 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');

通过查询方式加载数据

insert overwrite table score2 partition(month = '201806') select s_id,c_id,s_score from score1;

查询语句中创建表并加载数据

create table score2 as select * from score1;

在创建表是通过location指定加载数据的路径

create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by ',' location '/myscore';

export导出与import 导入 hive表数据（内部表操作）

create table techer2 like techer; --依据已有表结构创建表

export table techer to  '/export/techer';

import table techer2 from '/export/techer';

hive表中数据导出

insert导出

将查询的结果导出到本地
insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' select * from score;

将查询的结果格式化导出到本地
insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from student;

将查询的结果导出到HDFS上(没有local)
insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from score;

Hadoop命令导出到本地

dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;

hive shell 命令导出

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt

hive -f export.sh > /export/servers/exporthive/score.txt

export导出到HDFS上

export table score to '/export/exporthive/score';

hive的DQL查询语法

单表查询

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... 
FROM table_reference
[WHERE where_condition] 
[GROUP BY col_list [HAVING condition]] 
[CLUSTER BY col_list 
  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list] 
] 
[LIMIT number]

注意： 1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。 2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。 3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。 4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

WHERE语句

select * from score where s_score < 60;

注意：小于某个值是不包含null的，如上查询结果是把 s_score 为 null 的行剔除的

GROUP BY 分组

select s_id ,avg(s_score) from score group by s_id;

分组后对数据进行筛选，使用having
 select s_id ,avg(s_score) avgscore from score group by s_id having avgscore > 85;

注意：如果使用 group by 分组，则 select 后面只能写分组的字段或者聚合函数 where和having区别： 1 having是在 group by 分完组之后再对数据进行筛选，所以having 要筛选的字段只能是分组字段或者聚合函数 2 where 是从数据表中的字段直接进行的筛选的，所以不能跟在gruop by后面，也不能使用聚合函数

join 连接

INNER JOIN 内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来
select * from techer t [inner] join course c on t.t_id = c.t_id; -- inner 可省略

LEFT OUTER JOIN 左外连接：左边所有数据会被返回，右边符合条件的被返回
select * from techer t left join course c on t.t_id = c.t_id; -- outer可省略

RIGHT OUTER JOIN 右外连接：右边所有数据会被返回，左边符合条件的被返回、
select * from techer t right join course c on t.t_id = c.t_id;

FULL OUTER JOIN 满外(全外)连接: 将会返回所有表中符合条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用NULL值替代。
SELECT * FROM techer t FULL JOIN course c ON t.t_id = c.t_id ;

注：1. hive2版本已经支持不等值连接，就是 join on条件后面可以使用大于小于符号了;并且也支持 join on 条件后跟or (早前版本 on 后只支持 = 和 and，不支持 > < 和 or) 2.如hive执行引擎使用MapReduce，一个join就会启动一个job，一条sql语句中如有多个join，则会启动多个job
注意：表之间用逗号(,)连接和 inner join 是一样的 select * from table_a,table_b where table_a.id=table_b.id; 它们的执行效率没有区别，只是书写方式不同，用逗号是sql 89标准，join 是sql 92标准。用逗号连接后面过滤条件用 where ，用 join 连接后面过滤条件是 on。

order by 排序

全局排序，只会有一个reduce
ASC（ascend）: 升序（默认） DESC（descend）: 降序
SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC;

注意：order by 是全局排序，所以最后只有一个reduce，也就是在一个节点执行，如果数据量太大，就会耗费较长时间

sort by 局部排序

每个MapReduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=3;

查看设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces;

查询成绩按照成绩降序排列
select * from score sort by s_score;
 
将查询结果导入到文件中（按照成绩降序排列）
insert overwrite local directory '/export/servers/hivedatas/sort' select * from score sort by s_score;

distribute by 分区排序

distribute by：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用

设置reduce的个数，将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去
set mapreduce.job.reduces=7;

通过distribute by  进行数据的分区
select * from score distribute by s_id sort by s_score;

注意：Hive要求 distribute by 语句要写在 sort by 语句之前

cluster by

当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by方式.
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是正序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

以下两种写法等价
select * from score cluster by s_id;
select * from score distribute by s_id sort by s_id;

Hive函数

聚合函数

hive支持 count(),max(),min(),sum(),avg() 等常用的聚合函数

注意：聚合操作时要注意null值 count(*) 包含null值，统计所有行数 count(id) 不包含null值 min 求最小值是不包含null，除非所有值都是null avg 求平均值也是不包含null

非空集合总体变量函数: var_pop

语法: var_pop(col)
返回值: double
说明: 统计结果集中col非空集合的总体变量（忽略null）

非空集合样本变量函数: var_samp

语法: var_samp (col)
返回值: double
说明: 统计结果集中col非空集合的样本变量（忽略null）

总体标准偏离函数: stddev_pop

语法: stddev_pop(col)
返回值: double
说明: 该函数计算总体标准偏离，并返回总体变量的平方根，其返回值与VAR_POP函数的平方根相同

中位数函数: percentile

语法: percentile(BIGINT col, p)
返回值: double
说明: 求准确的第pth个百分位数，p必须介于0和1之间，但是col字段目前只支持整数，不支持浮点数类型

关系运算

支持：等值(=)、不等值(!= 或 <>)、小于(<)、小于等于(<=)、大于(>)、大于等于(>=)

空值判断(is null)、非空判断(is not null)

LIKE比较: LIKE

语法: A LIKE B
操作类型: strings
描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合表达式B 的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE。B中字符”_”表示任意单个字符，而字符”%”表示任意数量的字符。

JAVA的LIKE操作: RLIKE

语法: A RLIKE B
操作类型: strings
描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合JAVA正则表达式B的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE。

REGEXP操作: REGEXP

语法: A REGEXP B
操作类型: strings
描述: 功能与RLIKE相同
示例：select 1 from tableName where 'footbar' REGEXP '^f.*r$';
结果：1

数学运算

支持所有数值类型：加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、取余(%)、位与(&)、位或(|)、位异或(^)、位取反(~)

逻辑运算

支持：逻辑与(and)、逻辑或(or)、逻辑非(not)

数值运算

取整函数: round

语法: round(double a)
返回值: BIGINT
说明: 返回double类型的整数值部分 （遵循四舍五入）
示例：select round(3.1415926) from tableName;
结果：3

指定精度取整函数: round

语法: round(double a, int d)
返回值: DOUBLE
说明: 返回指定精度d的double类型
hive> select round(3.1415926,4) from tableName;
3.1416

向下取整函数: floor

语法: floor(double a)
返回值: BIGINT
说明: 返回等于或者小于该double变量的最大的整数
hive> select floor(3.641) from tableName;
3

向上取整函数: ceil

语法: ceil(double a)
返回值: BIGINT
说明: 返回等于或者大于该double变量的最小的整数
hive> select ceil(3.1415926) from tableName;
4

取随机数函数: rand

语法: rand(),rand(int seed)
返回值: double
说明: 返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列
hive> select rand() from tableName; -- 每次执行此语句得到的结果都不同
0.5577432776034763

hive> select rand(100) ;  -- 只要指定种子，每次执行此语句得到的结果一样的
0.7220096548596434

自然指数函数: exp

语法: exp(double a)
返回值: double
说明: 返回自然对数e的a次方
hive> select exp(2) ;
7.38905609893065

以10为底对数函数: log10

语法: log10(double a)
返回值: double
说明: 返回以10为底的a的对数
hive> select log10(100) ;
2.0

此外还有：以2为底对数函数: log2()、对数函数: log()

幂运算函数: pow

语法: pow(double a, double p)
返回值: double
说明: 返回a的p次幂
hive> select pow(2,4) ;
16.0

开平方函数: sqrt

语法: sqrt(double a)
返回值: double
说明: 返回a的平方根
hive> select sqrt(16) ;
4.0

二进制函数: bin

语法: bin(BIGINT a)
返回值: string
说明: 返回a的二进制代码表示
hive> select bin(7) ;
111

十六进制函数: hex()、将十六进制转化为字符串函数: unhex() 进制转换函数: conv(bigint num, int from_base, int to_base) 说明: 将数值num从from_base进制转化到to_base进制
此外还有很多数学函数：绝对值函数: abs()、正取余函数: pmod()、正弦函数: sin()、反正弦函数: asin()、余弦函数: cos()、反余弦函数: acos()、positive函数: positive()、negative函数: negative()

条件函数

If函数: if

语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
返回值: T
说明: 当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull
hive> select if(1=2,100,200) ;
200
hive> select if(1=1,100,200) ;
100

非空查找函数: coalesce

语法: coalesce(T v1, T v2, …)
返回值: T
说明: 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
hive> select coalesce(null,'100','50') ;
100

条件判断函数：case when (两种写法，其一)

语法: case when a then b [when c then d]* [else e] end
返回值: T
说明：如果a为TRUE,则返回b；如果c为TRUE，则返回d；否则返回e
hive> select case when 1=2 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else 'tim' end from tableName;
mary

条件判断函数：case when (两种写法，其二)

语法: case a when b then c [when d then e]* [else f] end
返回值: T
说明：如果a等于b，那么返回c；如果a等于d，那么返回e；否则返回f
hive> Select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end from tableName;
mary

日期函数

注：以下SQL语句中的 from tableName 可去掉，不影响查询结果
获取当前UNIX时间戳函数: unix_timestamp

语法: unix_timestamp()
返回值: bigint
说明: 获得当前时区的UNIX时间戳
hive> select unix_timestamp() from tableName;
1616906976

语法: from_unixtime(bigint unixtime[, string format])
返回值: string
说明: 转化UNIX时间戳（从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数）到当前时区的时间格式
hive> select from_unixtime(1616906976,'yyyyMMdd') from tableName;
20210328

语法: unix_timestamp(string date)
返回值: bigint
说明: 转换格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。
hive>  select unix_timestamp('2021-03-08 14:21:15') from tableName;
1615184475

语法: unix_timestamp(string date, string pattern)
返回值: bigint
说明: 转换pattern格式的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。
hive>  select unix_timestamp('2021-03-08 14:21:15','yyyyMMdd HH:mm:ss') from tableName;
1615184475

语法: to_date(string timestamp)
返回值: string
说明: 返回日期时间字段中的日期部分。
hive> select to_date('2021-03-28 14:03:01') from tableName;
2021-03-28

语法: year(string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的年。
hive> select year('2021-03-28 10:03:01') from tableName;
2021
hive> select year('2021-03-28') from tableName;
2021

语法: month (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的月份。
hive> select month('2020-12-28 12:03:01') from tableName;
12
hive> select month('2021-03-08') from tableName;
8

语法: day (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的天。
hive> select day('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
8
hive> select day('2020-12-24') from tableName;
24

语法: hour (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的小时。
hive> select hour('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
10

语法: minute (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的分钟。
hive> select minute('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
3

语法: second (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的秒。
hive> select second('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
1

语法: weekofyear (string date)
返回值: int
说明: 返回日期在当前的周数。
hive> select weekofyear('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
49

语法: datediff(string enddate, string startdate)
返回值: int
说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。
hive> select datediff('2020-12-08','2012-05-09') from tableName;
213

语法: date_add(string startdate, int days)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate增加days天后的日期。
hive> select date_add('2020-12-08',10) from tableName;
2020-12-18

语法: date_sub (string startdate, int days)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate减少days天后的日期。
hive> select date_sub('2020-12-08',10) from tableName;
2020-11-28

字符串函数
字符串长度函数：length

语法: length(string A)
返回值: int
说明：返回字符串A的长度
hive> select length('abcedfg') from tableName;
7

语法: reverse(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的反转结果
hive> select reverse('abcedfg') from tableName;
gfdecba

语法: concat(string A, string B…)
返回值: string
说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串
hive> select concat('abc','def’,'gh')from tableName;
abcdefgh

语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
返回值: string
说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符
hive> select concat_ws(',','abc','def','gh')from tableName;
abc,def,gh

语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start)
返回值: string
说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串
hive> select substr('abcde',3) from tableName;
cde
hive> select substring('abcde',3) from tableName;
cde
hive> select substr('abcde',-1) from tableName; （和ORACLE相同）
e

语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, int start, int len)
返回值: string
说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串
hive> select substr('abcde',3,2) from tableName;
cd
hive> select substring('abcde',3,2) from tableName;
cd
hive>select substring('abcde',-2,2) from tableName;
de

语法: upper(string A) ucase(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的大写格式
hive> select upper('abSEd') from tableName;
ABSED
hive> select ucase('abSEd') from tableName;
ABSED

语法: lower(string A) lcase(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的小写格式
hive> select lower('abSEd') from tableName;
absed
hive> select lcase('abSEd') from tableName;
absed

语法: trim(string A)
返回值: string
说明：去除字符串两边的空格
hive> select trim(' abc ') from tableName;
abc

语法: ltrim(string A)
返回值: string
说明：去除字符串左边的空格
hive> select ltrim(' abc ') from tableName;
abc

语法: rtrim(string A)
返回值: string
说明：去除字符串右边的空格
hive> select rtrim(' abc ') from tableName;
abc

语法: regexp_replace(string A, string B, string C)
返回值: string
说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符,类似oracle中的regexp_replace函数。
hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', '') from tableName;
fb

语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
返回值: string
说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 1) from tableName;
the
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 2) from tableName;
bar
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 0) from tableName;
foothebar
strong>注意，在有些情况下要使用转义字符，下面的等号要用双竖线转义，这是java正则表达式的规则。
select data_field,
regexp_extract(data_field,'.*?bgStart\\=([^&]+)',1) as aaa,
regexp_extract(data_field,'.*?contentLoaded_headStart\\=([^&]+)',1) as bbb,
regexp_extract(data_field,'.*?AppLoad2Req\\=([^&]+)',1) as ccc 
from pt_nginx_loginlog_st 
where pt = '2021-03-28' limit 2;

语法: parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])
返回值: string
说明：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.
hive> select parse_url
('https://www.tableName.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST') 
from tableName;
www.tableName.com 
hive> select parse_url
('https://www.tableName.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY', 'k1')
 from tableName;
v1

语法: get_json_object(string json_string, string path)
返回值: string
说明：解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。
hive> select  get_json_object('{"store":{"fruit":\[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"} },"email":"amy@only_for_json_udf_test.net","owner":"amy"}','$.owner') from tableName;

语法: space(int n)
返回值: string
说明：返回长度为n的字符串
hive> select space(10) from tableName;
hive> select length(space(10)) from tableName;
10

语法: repeat(string str, int n)
返回值: string
说明：返回重复n次后的str字符串
hive> select repeat('abc',5) from tableName;
abcabcabcabcabc

语法: ascii(string str)
返回值: int
说明：返回字符串str第一个字符的ascii码
hive> select ascii('abcde') from tableName;
97

语法: lpad(string str, int len, string pad)
返回值: string
说明：将str进行用pad进行左补足到len位
hive> select lpad('abc',10,'td') from tableName;
tdtdtdtabc
注意：与GP，ORACLE不同，pad 不能默认

语法: rpad(string str, int len, string pad)
返回值: string
说明：将str进行用pad进行右补足到len位
hive> select rpad('abc',10,'td') from tableName;
abctdtdtdt

语法: split(string str, string pat)
返回值: array
说明: 按照pat字符串分割str，会返回分割后的字符串数组
hive> select split('abtcdtef','t') from tableName;
["ab","cd","ef"]

语法: find_in_set(string str, string strList)
返回值: int
说明: 返回str在strlist第一次出现的位置，strlist是用逗号分割的字符串。如果没有找该str字符，则返回0
hive> select find_in_set('ab','ef,ab,de') from tableName;
2
hive> select find_in_set('at','ef,ab,de') from tableName;
0

复合类型构建操作

Map类型构建: map

语法: map (key1, value1, key2, value2, …)
说明：根据输入的key和value对构建map类型
hive> Create table mapTable as select map('100','tom','200','mary') as t from tableName;
hive> describe mapTable;
t       map<string ,string>
hive> select t from tableName;
{"100":"tom","200":"mary"}

语法: struct(val1, val2, val3, …)
说明：根据输入的参数构建结构体struct类型
hive> create table struct_table as select struct('tom','mary','tim') as t from tableName;
hive> describe struct_table;
t       struct<col1:string ,col2:string,col3:string>
hive> select t from tableName;
{"col1":"tom","col2":"mary","col3":"tim"}

语法: array(val1, val2, …)
说明：根据输入的参数构建数组array类型
hive> create table arr_table as select array("tom","mary","tim") as t from tableName;
hive> describe tableName;
t       array<string>
hive> select t from tableName;
["tom","mary","tim"]

复杂类型访问操作
array类型访问: A[n]

语法: A[n]
操作类型: A为array类型，n为int类型
说明：返回数组A中的第n个变量值。数组的起始下标为0。比如，A是个值为['foo', 'bar']的数组类型，那么A[0]将返回'foo',而A[1]将返回'bar'
hive> create table arr_table2 as select array("tom","mary","tim") as t
 from tableName;
hive> select t[0],t[1] from arr_table2;
tom     mary    tim

语法: M[key]
操作类型: M为map类型，key为map中的key值
说明：返回map类型M中，key值为指定值的value值。比如，M是值为{'f' -> 'foo', 'b' -> 'bar', 'all' -> 'foobar'}的map类型，那么M['all']将会返回'foobar'
hive> Create table map_table2 as select map('100','tom','200','mary') as t from tableName;
hive> select t['200'],t['100'] from map_table2;
mary    tom

语法: S.x
操作类型: S为struct类型
说明：返回结构体S中的x字段。比如，对于结构体struct foobar {int foo, int bar}，foobar.foo返回结构体中的foo字段
hive> create table str_table2 as select struct('tom','mary','tim') as t from tableName;
hive> describe tableName;
t       struct<col1:string ,col2:string,col3:string>
hive> select t.col1,t.col3 from str_table2;
tom     tim

复杂类型长度统计函数
Map类型长度函数: size(Map<k .V>)

语法: size(Map<k .V>)
返回值: int
说明: 返回map类型的长度
hive> select size(t) from map_table2;
2

语法: size(Array<T>)
返回值: int
说明: 返回array类型的长度
hive> select size(t) from arr_table2;
4

类型转换函数: cast
语法: cast(expr as <type>)
返回值: Expected "=" to follow "type"
说明: 返回转换后的数据类型
hive> select cast('1' as bigint) from tableName;
1

hive当中的lateral view 与 explode以及reflect

使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分

lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。

其中explode还可以用于将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行

需求：现在有数据格式如下

zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2:v2

lisi child5,child6,child7,child8 k3:v3,k4:v4

字段之间使用\t分割，需求将所有的child进行拆开成为一列

+----------+--+
| mychild  |
+----------+--+
| child1   |
| child2   |
| child3   |
| child4   |
| child5   |
| child6   |
| child7   |
| child8   |
+----------+--+

将map的key和value也进行拆开，成为如下结果

+-----------+-------------+--+
| mymapkey  | mymapvalue  |
+-----------+-------------+--+
| k1        | v1          |
| k2        | v2          |
| k3        | v3          |
| k4        | v4          |
+-----------+-------------+--+

创建hive数据库
hive (default)> create database hive_explode;
hive (default)> use hive_explode;

hive (hive_explode)> create  table t3(name string,children array<string>,address Map<string,string>) row format delimited fields terminated by '\t'  collection items terminated by ',' map keys terminated by ':' stored as textFile;

node03执行以下命令创建表数据文件
 mkdir -p /export/servers/hivedatas/
 cd /export/servers/hivedatas/
 vim maparray
内容如下:
zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2:v2
lisi child5,child6,child7,child8 k3:v3,k4:v4

hive表当中加载数据
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/maparray' into table t3;

将array当中的数据拆分开
hive (hive_explode)> SELECT explode(children) AS myChild FROM t3;

将map当中的数据拆分开

hive (hive_explode)> SELECT explode(address) AS (myMapKey, myMapValue) FROM t3;

使用explode拆分json字符串

需求: 需求：现在有一些数据格式如下：

a:shandong,b:beijing,c:hebei|1,2,3,4,5,6,7,8,9|[{"source":"7fresh","monthSales":4900,"userCount":1900,"score":"9.9"},{"source":"jd","monthSales":2090,"userCount":78981,"score":"9.8"},{"source":"jdmart","monthSales":6987,"userCount":1600,"score":"9.0"}]

其中字段与字段之间的分隔符是 |

我们要解析得到所有的monthSales对应的值为以下这一列（行转列）

4900

2090

6987

创建hive表

hive (hive_explode)> create table explode_lateral_view
                   > (`area` string,
                   > `goods_id` string,
                   > `sale_info` string)
                   > ROW FORMAT DELIMITED
                   > FIELDS TERMINATED BY '|'
                   > STORED AS textfile;

准备数据如下
cd /export/servers/hivedatas
vim explode_json

a:shandong,b:beijing,c:hebei|1,2,3,4,5,6,7,8,9|[{"source":"7fresh","monthSales":4900,"userCount":1900,"score":"9.9"},{"source":"jd","monthSales":2090,"userCount":78981,"score":"9.8"},{"source":"jdmart","monthSales":6987,"userCount":1600,"score":"9.0"}]

加载数据到hive表当中去
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/explode_json' overwrite into table explode_lateral_view;

hive (hive_explode)> select explode(split(goods_id,',')) as goods_id from explode_lateral_view;

hive (hive_explode)> select explode(split(area,',')) as area from explode_lateral_view;

hive (hive_explode)> select explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')) as  sale_info from explode_lateral_view;

然后我们想用get_json_object来获取key为monthSales的数据：

hive (hive_explode)> select get_json_object(explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')),'$.monthSales') as  sale_info from explode_lateral_view;


然后挂了FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF's are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions
UDTF explode不能写在别的函数内
如果你这么写，想查两个字段，select explode(split(area,',')) as area,good_id from explode_lateral_view;
会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. Error encountered near token 'good_id'
使用UDTF的时候，只支持一个字段，这时候就需要LATERAL VIEW出场了

配合LATERAL VIEW使用

配合lateral view查询多个字段

hive (hive_explode)> select goods_id2,sale_info from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2;

其中LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods相当于一个虚拟表，与原表explode_lateral_view笛卡尔积关联

也可以多重使用

hive (hive_explode)> select goods_id2,sale_info,area2
                    from explode_lateral_view 
                    LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2 
                    LATERAL VIEW explode(split(area,','))area as area2;也是三个表笛卡尔积的结果

最终，我们可以通过下面的句子，把这个json格式的一行数据，完全转换成二维表的方式展现

hive (hive_explode)> select get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.source') as source,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.monthSales') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.userCount') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.score') as monthSales from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{'))sale_info as sale_info_1;

总结：

Lateral View通常和UDTF一起出现，为了解决UDTF不允许在select字段的问题。Multiple Lateral View可以实现类似笛卡尔乘积。Outer关键字可以把不输出的UDTF的空结果，输出成NULL，防止丢失数据。

行转列

name	constellation	blood_type
孙悟空	白羊座	A
老王	射手座	A
宋宋	白羊座	B
猪八戒	白羊座	A
凤姐	射手座	A

列转行

所需函数:

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。

数据准备:

cd /export/servers/hivedatas
vim movie.txt
文件内容如下:  数据字段之间使用\t进行分割
《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

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

实现步骤:

创建hive表

create table movie_info(
    movie string, 
    category array<string>) 
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";

load data local inpath "/export/servers/hivedatas/movie.txt" into table movie_info;

select
    movie,
    category_name
from 
    movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;

reflect函数

reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数，秒杀一切udf函数。

需求1: 使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值

实现步骤:

创建hive表

create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ',';

cd /export/servers/hivedatas
vim test_udf 

文件内容如下:
1,2
4,3
6,4
7,5
5,6

hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf' overwrite into table test_udf;

hive (hive_explode)> select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;

需求2: 文件中不同的记录来执行不同的java的内置函数

实现步骤:

创建hive表

hive (hive_explode)> create table test_udf2(class_name string,method_name string,col1 int , col2 int) row format delimited fields terminated by ',';

cd /export/servers/hivedatas
vim test_udf2

文件内容如下:
java.lang.Math,min,1,2
java.lang.Math,max,2,3

hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf2' overwrite into table test_udf2;

hive (hive_explode)> select reflect(class_name,method_name,col1,col2) from test_udf2;

需求3: 判断是否为数字

实现方式:

使用apache commons中的函数，commons下的jar已经包含在hadoop的classpath中，所以可以直接使用。

select reflect("org.apache.commons.lang.math.NumberUtils","isNumber","123")

Hive 窗口函数

窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 order by

具体语法如下：XXX over (partition by xxx order by xxx)

特别注意：over()里面的 partition by 和 order by 都不是必选的，over()里面可以只有partition by，也可以只有order by，也可以两个都没有，大家需根据需求灵活运用。

窗口函数我划分了几个大类，我们一类一类的讲解。

1. SUM、AVG、MIN、MAX

讲解这几个窗口函数前，先创建一个表，以实际例子讲解大家更容易理解。

首先创建用户访问页面表：user_pv

create table user_pv(
cookieid string,  -- 用户登录的cookie，即用户标识
createtime string, -- 日期
pv int -- 页面访问量
);

给上面这个表加上如下数据：

cookie1,2021-05-10,1
cookie1,2021-05-11,5
cookie1,2021-05-12,7
cookie1,2021-05-13,3
cookie1,2021-05-14,2
cookie1,2021-05-15,4
cookie1,2021-05-16,4

SUM()使用

执行如下查询语句：

select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1 
from user_pv;

结果如下：（因命令行原因，下图字段名和值是错位的，请注意辨别！）

执行如下查询语句：

select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid ) as pv1 
from user_pv;

结果如下：

第一条SQL的over()里面加 order by ，第二条SQL没加order by ，结果差别很大

所以要注意了：

over()里面加 order by 表示：分组内从起点到当前行的pv累积，如，11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号；
over()里面不加 order by 表示：将分组内所有值累加。

AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样，这里就不展开讲了，但是要注意 AVG，MIN，MAX 的over()里面加不加 order by 也和SUM一样，如 AVG 求平均值，如果加上 order by，表示分组内从起点到当前行的平局值，不是全部的平局值。MIN，MAX 同理。

2. ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE

还是用上述的用户登录日志表：user_pv，里面的数据换成如下所示：

cookie1,2021-05-10,1
cookie1,2021-05-11,5
cookie1,2021-05-12,7
cookie1,2021-05-13,3
cookie1,2021-05-14,2
cookie1,2021-05-15,4
cookie1,2021-05-16,4
cookie2,2021-05-10,2
cookie2,2021-05-11,3
cookie2,2021-05-12,5
cookie2,2021-05-13,6
cookie2,2021-05-14,3
cookie2,2021-05-15,9
cookie2,2021-05-16,7

ROW_NUMBER()使用：

ROW_NUMBER()从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。

SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn 
FROM user_pv;

结果如下：

RANK 和 DENSE_RANK 使用：

RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位。

DENSE_RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。

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 user_pv 
WHERE cookieid = 'cookie1';

结果如下：

NTILE的使用：

有时会有这样的需求:如果数据排序后分为三部分，业务人员只关心其中的一部分，如何将这中间的三分之一数据拿出来呢?NTILE函数即可以满足。

ntile可以看成是：把有序的数据集合平均分配到指定的数量（num）个桶中, 将桶号分配给每一行。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。

然后可以根据桶号，选取前或后 n分之几的数据。数据会完整展示出来，只是给相应的数据打标签；具体要取几分之几的数据，需要再嵌套一层根据标签取出。

SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1,
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2,
NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3
FROM user_pv 
ORDER BY cookieid,createtime;

结果如下：

3. LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE

讲解这几个窗口函数时还是以实例讲解，首先创建用户访问页面表：user_url

CREATE TABLE user_url (
cookieid string,
createtime string,  --页面访问时间
url string       --被访问页面
);

表中加入如下数据：

cookie1,2021-06-10 10:00:02,url2
cookie1,2021-06-10 10:00:00,url1
cookie1,2021-06-10 10:03:04,1url3
cookie1,2021-06-10 10:50:05,url6
cookie1,2021-06-10 11:00:00,url7
cookie1,2021-06-10 10:10:00,url4
cookie1,2021-06-10 10:50:01,url5
cookie2,2021-06-10 10:00:02,url22
cookie2,2021-06-10 10:00:00,url11
cookie2,2021-06-10 10:03:04,1url33
cookie2,2021-06-10 10:50:05,url66
cookie2,2021-06-10 11:00:00,url77
cookie2,2021-06-10 10:10:00,url44
cookie2,2021-06-10 10:50:01,url55

LAG的使用：

LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值。

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时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_1_time,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_2_time 
FROM user_url;

结果如下：

解释：

last_1_time: 指定了往上第1行的值，default为'1970-01-01 00:00:00'  
                 cookie1第一行，往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
                 cookie1第三行，往上1行值为第二行值，2021-06-10 10:00:02
                 cookie1第六行，往上1行值为第五行值，2021-06-10 10:50:01
last_2_time: 指定了往上第2行的值，为指定默认值
       cookie1第一行，往上2行为NULL
       cookie1第二行，往上2行为NULL
       cookie1第四行，往上2行为第二行值，2021-06-10 10:00:02
       cookie1第七行，往上2行为第五行值，2021-06-10 10:50:01

LEAD的使用：

与LAG相反

LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值。

第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_1_time,
LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time 
FROM user_url;

结果如下：

FIRST_VALUE的使用：

取分组内排序后，截止到当前行，第一个值。

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1 
FROM user_url;

结果如下：

LAST_VALUE的使用：

取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值。

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1 
FROM user_url;

结果如下：

如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2 
FROM user_url 
ORDER BY cookieid,createtime;

注意上述SQL，使用的是 FIRST_VALUE 的倒序取出分组内排序最后一个值！

结果如下：

此处要特别注意order by

如果不指定ORDER BY，则进行排序混乱，会出现错误的结果

SELECT cookieid,
createtime,
url,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2  
FROM user_url;

结果如下：

上述 url2 和 url55 的createtime即不属于最靠前的时间也不属于最靠后的时间，所以结果是混乱的。

4. CUME_DIST

先创建一张员工薪水表：staff_salary

CREATE EXTERNAL TABLE staff_salary (
dept string,
userid string,
sal int
);

表中加入如下数据：

d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000

CUME_DIST的使用：

此函数的结果和order by的排序顺序有关系。

CUME_DIST：小于等于当前值的行数/分组内总行数。order默认顺序：正序

比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例。

SELECT 
dept,
userid,
sal,
CUME_DIST() OVER(ORDER BY sal) AS rn1,
CUME_DIST() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY sal) AS rn2 
FROM staff_salary;

结果如下：

解释：

rn1: 没有partition,所有数据均为1组，总行数为5，
     第一行：小于等于1000的行数为1，因此，1/5=0.2
     第三行：小于等于3000的行数为3，因此，3/5=0.6
rn2: 按照部门分组，dpet=d1的行数为3,
     第二行：小于等于2000的行数为2，因此，2/3=0.6666666666666666

5. GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE、ROLLUP

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，分小时、天、月的UV数。

还是先创建一个用户访问表：user_date

CREATE TABLE user_date (
month STRING,
day STRING, 
cookieid STRING 
);

表中加入如下数据：

2021-03,2021-03-10,cookie1
2021-03,2021-03-10,cookie5
2021-03,2021-03-12,cookie7
2021-04,2021-04-12,cookie3
2021-04,2021-04-13,cookie2
2021-04,2021-04-13,cookie4
2021-04,2021-04-16,cookie4
2021-03,2021-03-10,cookie2
2021-03,2021-03-10,cookie3
2021-04,2021-04-12,cookie5
2021-04,2021-04-13,cookie6
2021-04,2021-04-15,cookie3
2021-04,2021-04-15,cookie2
2021-04,2021-04-16,cookie1

GROUPING SETS的使用：

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。

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

注：上述SQL中的GROUPING__ID，是个关键字，表示结果属于哪一个分组集合，根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day。

结果如下：

上述SQL等价于：

SELECT month,
NULL as day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
1 AS GROUPING__ID 
FROM user_date 
GROUP BY month 

UNION ALL 

SELECT NULL as month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
2 AS GROUPING__ID 
FROM user_date 
GROUP BY day;

CUBE的使用：

根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。

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

结果如下：

上述SQL等价于：

SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,0 AS GROUPING__ID FROM user_date

UNION ALL 

SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM user_date GROUP BY month 

UNION ALL 

SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM user_date GROUP BY day

UNION ALL 

SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM user_date GROUP BY month,day;

ROLLUP的使用：

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，以month维度进行层级聚合：

SELECT 
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID  
FROM user_date 
GROUP BY month,day
WITH ROLLUP 
ORDER BY GROUPING__ID;

结果如下：

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 user_date 
GROUP BY day,month 
WITH ROLLUP 
ORDER BY GROUPING__ID;

结果如下：

这里，根据日和月进行聚合，和根据日聚合结果一样，因为有父子关系，如果是其他维度组合的话，就会不一样。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2021-11-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

javascript

本文分享自五分钟学大数据微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！