大数据----Hive学习（6）----Hive 基本 *** 作4

文章目录

• 函数
• • 1 系统内置函数
  • 2 常用内置函数
  • • 2.1 空字段赋值
    • 2.2 CASE WHEN THEN ELSE END
    • 2.3 行转列
    • 2.4 列转行
    • 2.5 窗口函数(开窗函数)
    • 2.6 Rank

函数 1 系统内置函数

1）查看系统内置函数

show functions;

2）显示自带函数的用法

desc function upper；

3）详细显示自带函数的用法

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

1 2000
2
3
4 22

create table if not exists emp(id int,salary int)
row format delimited fields terminated by ' ';

load data local inpath '/home/fxw/emp' into table emp;

3)查询:如果员工的 salary 为 NULL，则用-1 代替

select id,NVL(salary,-1) number from emp;

2.2 CASE WHEN THEN ELSE END

1)数据准备

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。

3)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;

select dept_id,
sum(if(sex='男',1,0)) male_count,
sum(if(sex='女',1,0)) 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;

2)数据准备

vim person_info.txt

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 hive 表并导入数据

create table if not exists person_info(
name string,constellation string,blood_type string)
row format delimited fields terminated by ' ';

load data local inpath '/home/fxw/person_info/' into table person_info;

5)按需求查询数据

SELECT t1.c_b, CONCAT_WS("|",collect_set(t1.name))
FROM (
	 SELECT NAME, CONCAT_WS(',',constellation,blood_type) c_b
	 FROM person_info
	 ) t1
GROUP BY t1.c_b

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_info:

 name       type
《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)创建 hive 表并导入数据

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

load data local inpath "/home/fxw/movie_info" into table
movie_info;

4)按需求查询数据

select name,movie_type from movie_info
lateral view 
explode(split(type,',') type_temp as movie_type;

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
(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 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/data/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) 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)创建本地 score.txt

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)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 '/home/fxw/score.txt' into table score;

4)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;