【Hive】第八章 Hive内置函数

【Hive】第八章 Hive内置函数 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;

常用内置函数 NVL

nvl(v1，v2)
参数：第一个参数是字段，第二个参数是常量值或者某个字段；
功能是如果v1为NULL，则返回v2的值，否则返回value的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL

CASE WHEN THEN ELSE END

select
	dept_id,
	sum(case when sex ='男' then 1 else 0 end) as '男',
	sum(case when sex ='女' then 1 else 0 end) as '女'
from emp_sex
group by dept_id

CONCAt(string A/col, string B/col…)

参数：字符串或者字符串字段名

CONCAT_Ws(separator, str1, str2,…)

• 第一个参数剩余参数间的分隔符
• 如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL
• 后面的参数是字符串或者array
• 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)

• 是一个聚合函数，将一列中的多行合并成一行
• 只接受基本数据类型
• 作用是将某字段的值进行去重汇总，返回值为array类型字段。
• collect_list(col) 函数和此函数的功能一致，只不过不会进行去重

案例2

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

select
    concat_ws(',',constellation,blood_type) 
	concat_ws('|',collect_set(name))
from
	person_info
group by 
	constellation,blood_type

EXPLODE(col)

• udtf函数
• 参数类型：array类型或者map类型
• 功能：相当于flatmap，将一行拆分成多行

LATERAL VIEW

• LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
• 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

案例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

SELECt 
	movie,
	category_name 
FROM 
	movie_info 
	lateral VIEW
	explode(split(category,",")) movie_info_tmp  AS category_name ;

说明：
将movie_info表侧写，将其movie_info表的category字段值用炸裂函数炸开，然后侧写形成临时表movie_info_tmp 并将炸裂的新行取名为category_name

说白了侧写的作用就是表字段炸裂后，形成多行，但是还和原来表关联

窗口函数 OVER()

• 指定分析函数所作用的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化

窗口大小指定

• CURRENT ROW：当前行
• n PRECEDING：往前n行数据
• n FOLLOWING：往后n行数据
• 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。

案例

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

1. group by后over()窗口

（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;

结论：select是在group by后面执行的，因此over()窗口大小是group by后的

2. over(partition by xxx)

（2）查询顾客的购买明细及每个用户的
月购买总额

select	*,sum(cost) over(partition by name,month(orderdate))
from business 

3.over(partition by xx order by xx)

（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;

注意：

• 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
• 当order by 遇到相同的数据，那么窗口开到相同数据中的最后一条

id
1
2
3
3
4
5

select id,
	   sum(id) over(order by id)
from ...

4. lag() over()

（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;

lag(字段名，前面第n行，如果前面第n行没有该值的默认值)

5.ntile(n)

（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;

6.rank()

• 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
  ·

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

分组函数

group sets()

这个函数用于多维分析，一个SQL可以按照多个维度groupby，并将结果union在一起

测试数据：

id name gender deptid
1001 zhangsan male 10
1002 lisi female 10
1003 banzhang female 20
1004 haiwang male 20
1005 banhua male 30
1006 shehuiyang female 30

sql语句：

select deptid,gender,count(*) from staff
group by deptid,gender 
grouping sets((deptid,gender),deptid,gender,())

维度1：deptid,gender
维度2：deptid
维度3：gender
维度4：整体

NULL NULL就是按照整体统计的
10 NULL
20 NULL
30 NULL 按照deptid统计的
…

---

MR实现： 将维度作为map输出的key 也就是说map端来一条数据，输出多个key-value