Hadoop之Hive函数
Posted 柳小葱
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hadoop之Hive函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
🌻各位小伙伴,大家好,昨天我们学习了Hive中特别重要的内容分区表和分桶表,感兴趣的的小伙伴可以查看👇:
- 分区表: Hadoop之Hive的分区表.
- 分桶表: Hadoop之Hive分桶表.
🚩今天我们来学习Hive的函数部分,这一部分内容较多,也很重要!
这里写目录标题
1.Hive函数的分类
在Hive中,函数的类别有3种:
- 普通函数UDF:输入一行数据,输出一行数据(一进一出)
- 聚合函数UDAF:输出多行数据,输出一行数据(多进一出)
- 炸裂函数UDTF:输出一行数据,输出多行数据(一进多出)
2.查询系统自带函数
- 查看系统自带函数
show functions;
- 显示自带函数的用法
desc function max;
- 详细显示自带函数的用法
desc function extended max;
3.常用的内置函数
3.1 NVL 空字段赋值
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。
- 如果员工的 comm 为 NULL,则用-1 代替
select comm ,nvl(comm,-1) from emp;
结果如下:
3.2 CASE WHEN THEN ELSE END
条件赋值语句·
-- 比如我们需要通过分数来看学生是A、B、C还是D
case scores when scores>90 then "A" when scores>80 then "B" when scores>60 then "C" else "D" end
- 构造数据集
小虎 A 男
小明 A 男
麻辣香锅 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女
- 需求,要实现以下样式:
- 实现
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;
结果如下:
3.3 CONCAT (行转列)
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
- CONCAT的用法
--拼接字符
select concat('A','-','B','-','C');
--拼接字段
select concat(deptno,'-',dname) from dept;
- CONCAT_WS用法
不能存放非字符型的字段,会报错。还可以存放数组
--先指定分隔符,后接字段
select concat_ws('-','A','B','C');
--拼接非字符类型字段会报错,单可以拼接为数组的字段
select concat_ws('-',deptno,dname) from dept;
- COLLECT_SET(col)用法
--collect_list 将某列数据拿出来形成一个数组(可以重复)
select collect_list(id) from student04;
--collect_set 将某列数据拿出来形成一个集合(不能重复)
select collect_list(id) from student04;
如:
结果是这样,因为本来就没有重复,所以list和set是一样的
- 案例:
# 导入数据
孙悟空 白羊座 A
小虎 射手座 A
小白 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
小明 射手座 A
姿态 白羊座 B
- 要求
把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下:
- 解决方法
SELECT
t1.con_blood,
CONCAT_WS("|",collect_set(t1.name))
FROM (
SELECT
NAME,
CONCAT_WS(',',constellation,blood_type) con_blood
FROM person_info
)t1
GROUP BY t1.con_blood;
结果如下:
3.4 EXPLODE(列转行)
EXPLODE(col):将 hive 一列中复杂的 Array 或者 Map 结构拆分成多行。
LATERAL VIEW: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
《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
- EXPLODE(col)的用法
--split(字段,分隔符)可以将string转化为Array类型
--将一列数据转化为多行但必须是数组类型
select explode(split(category,",")) from movie_info;
- 实现需求
SELECT movie,
category_name
FROM movie_info
lateral VIEW
explode(split(category,",")) movie_info_tmp AS category_name;
总结一下,如果只需要将某列数据转化成行则只需要exlpode函数,如果转化成行后还需要与原表进行关联,则需要加上lateral VIEW函数。
4.窗口函数
窗口函数就一个函数:
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。我们将通过一组案例来了解窗口函数。
- 数据集准备: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
-
需求如下
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 -
实现需求
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.查询每个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;
参考资料
《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》
以上是关于Hadoop之Hive函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章