Hive函数详解

Hive函数

1、系统内置函数

1）查看系统自带的函数

hive> show functions;

2）显示自带的函数的用法

hive> desc function upper;

3）详细显示自带的函数的用法

hive> 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

hive (default)> select comm,nvl(comm, -1) from emp;
OK
comm    _c1
NULL    -1.0
300.0   300.0
500.0   500.0
NULL    -1.0
1400.0  1400.0
NULL    -1.0
NULL    -1.0
NULL    -1.0
NULL    -1.0
0.0     0.0
NULL    -1.0
NULL    -1.0
NULL    -1.0
NULL    -1.0

4）查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替

hive (default)> select comm, nvl(comm,mgr) from emp;
OK
comm    _c1
NULL    7902.0
300.0   300.0
500.0   500.0
NULL    7839.0
1400.0  1400.0
NULL    7839.0
NULL    7839.0
NULL    7566.0
NULL    NULL
0.0     0.0
NULL    7788.0
NULL    7698.0
NULL    7566.0
NULL    7782.0

2.2 CASE WHEN

1）数据准备

name dept_id sex
悟空 A 男
大海 A 男
宋宋 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女

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

[bigdata@hadoop102 datas]$ vim emp_sex.txt
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

create table emp_sex(
    name string, 
    dept_id string, 
    sex string) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/module/datas/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

name constellation blood_type
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
苍老师 白羊座 B

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

[bigdata@hadoop102 datas]$ vi constellation.txt
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

create table person_info(
    name string, 
    constellation string, 
    blood_type string) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath "/opt/module/datas/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

movie category
《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

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

[bigdata@hadoop102 datas]$ vi movie.txt
《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并导入数据

create table movie_info(
    movie string, 
    category string) 
row format delimited fields terminated by "\t";
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;

2.6 窗口函数

1）相关函数

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

（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数

（2）查询顾客的购买明细及月购买总额

（3）上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加

（4）查询每个顾客上次的购买时间

（5）查询前20%时间的订单信息

4）创建本地business.txt，导入数据

[bigdata@hadoop102 datas]$ vim business.txt

5）创建hive表并导入数据

create table business(
    name string, 
    orderdate string,
    cost int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
load data local inpath "/opt/module/datas/business.txt" into table business;

6）按需求查询数据

（1）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;

（2）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;

（3）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。

（4）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, lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2 
from business;

（5）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

name subject score
孙悟空 语文 87
孙悟空 数学 95
孙悟空 英语 68
大海 语文 94
大海 数学 56
大海 英语 84
宋宋 语文 64
宋宋 数学 86
宋宋 英语 84
婷婷 语文 65
婷婷 数学 85
婷婷 英语 78

3）需求

计算每门学科成绩排名。

4）创建本地score.txt，导入数据

[bigdata@hadoop102 datas]$ vi score.txt

5）创建hive表并导入数据

create table score(
    name string,
    subject string, 
    score int) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/module/datas/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;

name    subject score   rp      drp     rmp
孙悟空  数学    95      1       1       1
宋宋    数学    86      2       2       2
婷婷    数学    85      3       3       3
大海    数学    56      4       4       4
宋宋    英语    84      1       1       1
大海    英语    84      1       1       2
婷婷    英语    78      3       2       3
孙悟空  英语    68      4       3       4
大海    语文    94      1       1       1
孙悟空  语文    87      2       2       2
婷婷    语文    65      3       3       3
宋宋    语文    64      4       4       4

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：

（1）UDF（User-Defined-Function）

​ 一进一出

（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）

​ 聚集函数，多进一出

​ 类似于：count/max/min

（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）

​ 一进多出

​ 如lateral view explore()

4）编程步骤

（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF

（2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；

（3）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;

（4）在hive的命令行窗口删除函数

Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

5）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.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）打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar

5）将jar包添加到hive的classpath

hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;

6）创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> create temporary function mylower as "com.hive.Lower";

7）即可在hql中使用自定义函数strip

hive (default)> select ename, mylower(ename) lowername from emp;

教程来源于Github，感谢旧时光大数据大佬的无私奉献，致敬！

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