最全HSQL下令大全(Hive下令)

第1章 算数运算

1.1 加法： +

语法：A + B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A与B相加的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。好比，int + int 一样平常结果为int类型，而 int + double 一样平常结果为double类型

1. hive> select 1 + 9 from iteblog;
2. 10
3. hive> create table iteblog as select 1 + 1.2 from iteblog;
4. hive> describe iteblog;
5. double

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1.2 减法： -

语法：A - B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A与B相减的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。好比，int – int 一样平常结果为int类型，而 int – double 一样平常结果为double类型

1. hive> select 10 – 5 from iteblog;
2. 5
3. hive> create table iteblog as select 5.6 – 4 from iteblog;
4. hive> describe iteblog;
5. double

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1.3 乘法： *

语法：A * B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A与B相乘的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。留意，如果A乘以B的结果超过默认结果类型的数值范围，则需要通过cast将结果转换成范围更大的数值类型

1. hive> select 40 * 5 from iteblog;
2. 200

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1.4 除法： /

语法：A / B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A除以B的结果。结果的数值类型为double

1. hive> select 40 / 5 from iteblog;
2. 8.0

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留意：hive中最高精度的数据类型是double,只精确到小数点后16位，在做除法运算的时候要特殊留意

1. hive>select ceil(28.0/6.999999999999999999999) from iteblog limit 1;
2. 结果为4
3. hive>select ceil(28.0/6.99999999999999) from iteblog limit 1;
4. 结果为5

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1.5 取余： %

语法：A % B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A除以B的余数。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。

1. hive> select 41 % 5 from iteblog;
2. 1
3. hive> select 8.4 % 4 from iteblog;
4. 0.40000000000000036

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留意：精度在hive中是个很大的问题，雷同这样的操作最好通过round指定精度

1. hive> select round(8.4 % 4 , 2) from iteblog;
2. 0.4

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1.6 位与： &

语法：A & B
操作类型：所有数值类型
分析：返回A和B按位进行与操作的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。

1. hive> select 4 & 8 from iteblog;0
2. hive> select 6 & 4 from iteblog;4

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1.7 位或： |

语法：A | B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A和B按位进行或操作的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。

1. hive> select 4 | 8 from iteblog;
2. 12
3. hive> select 6 | 8 from iteblog;
4. 14

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1.8 位异或： ^

语法：A ^ B
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A和B按位进行异或操作的结果。结果的数值类型等于A的类型和B的类型的最小父类型（详见数据类型的继续关系）。

1. hive> select 4 ^ 8 from iteblog;
2. 12
3. hive> select 6 ^ 4 from iteblog;
4. 2

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1.9 位取反： ~

语法：~A
操作类型：所有数值类型
分析： 返回A按位取反操作的结果。结果的数值类型等于A的类型。

1. hive> select ~6 from iteblog;
2. -7
3. hive> select ~4 from iteblog;
4. -5

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第2章 关系运算

2.1 等值比较： =

语法：A=B
操作类型：所有基本类型
分析： 如果表达式A与表达式B相当，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where 1=1;
2. 1

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2.2 不等值比较： <>

语法： A <> B
操作类型： 所有基本类型
分析： 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A与表达式B不相当，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where 1 <> 2;
2. 1

复制代码

2.3 小于比较： <

语法： A < B
操作类型：所有基本类型
分析： 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where 1 < 2;
2. 1

复制代码

2.4 小于等于比较： <=

语法： A <= B
操作类型： 所有基本类型
分析： 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where 1 < = 1;
2. 1

复制代码

2.5 大于比较： >

语法： A > B
操作类型： 所有基本类型
分析： 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A大于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where 2 > 1;
2. 1

复制代码

2.6 大于等于比较： >=

语法： A >= B
操作类型： 所有基本类型
分析： 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A大于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where 1 >= 1;
2. 1

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留意：String的比较要留意(常用的时间比较可以先 to_date 之后再比较)

1. hive> select * from iteblog;
2. OK
3. 2011111209 00：00：00     2011111209
4. hive> select a, b, a<b, a>b, a=b from iteblog;
5. 2011111209 00：00：00     2011111209      false   true    false

复制代码

2.7 空值判定： IS NULL

语法： A IS NULL
操作类型： 所有类型
分析： 如果表达式A的值为NULL，则为TRUE；否则为FALSE

1. hive> select 1 from iteblog where null is null;
2. 1

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2.8 非空判定： IS NOT NULL

语法： A IS NOT NULL
操作类型： 所有类型
分析： 如果表达式A的值为NULL，则为FALSE；否则为TRUE

1. hive> select 1 from iteblog where 1 is not null;
2. 1

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2.9 LIKE比较： LIKE

语法： A LIKE B
操作类型： strings
分析： 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”_”表现任意单个字符，而字符”%”表现任意数量的字符。

1. hive> select 1 from iteblog where 'football' like 'foot%';
2. 1
3. hive> select 1 from iteblog where 'football' like 'foot____';
4. 1
5. <strong>注意：否定比较时候用NOT A LIKE B</strong>
6. hive> select 1 from iteblog where NOT 'football' like 'fff%';
7. 1

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2.10 JAVA的LIKE操作： RLIKE

语法： A RLIKE B
操作类型： strings
分析： 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。

1. hive> select 1 from iteblog where 'footbar’ rlike '^f.*r$’;
2. 1
3. 注意：判断一个字符串是否全为数字：
4. hive>select 1 from iteblog where '123456' rlike '^\\d+$';
5. 1
6. hive> select 1 from iteblog where '123456aa' rlike '^\\d+$';

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2.11 REGEXP操作： REGEXP

语法： A REGEXP B
操作类型： strings
分析： 功能与RLIKE相同

1. hive> select 1 from iteblog where 'footbar' REGEXP '^f.*r$';
2. 1

复制代码

第3章 数值函数

3.1 取整函数： round

语法： round(double a)
返回值： BIGINT
分析： 返回double类型的整数值部分 （遵照四舍五入）

1. hive> select round(3.1415926) from iteblog;
2. 3
3. hive> select round(3.5) from iteblog;
4. 4
5. hive> create table iteblog as select round(9542.158) from iteblog;
6. hive> describe iteblog;
7. _c0     bigint

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3.2 指定精度取整函数： round

语法： round(double a, int d)
返回值： DOUBLE
分析： 返回指定精度d的double类型

1. hive> select round(3.1415926,4) from iteblog;
2. 3.1416

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3.3 向下取整函数： floor

语法： floor(double a)
返回值： BIGINT
分析： 返回等于或者小于该double变量的最大的整数

1. hive> select floor(3.1415926) from iteblog;
2. 3
3. hive> select floor(25) from iteblog;
4. 25

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3.4 向上取整函数： ceil

语法： ceil(double a)
返回值： BIGINT
分析： 返回等于或者大于该double变量的最小的整数

1. hive> select ceil(3.1415926) from iteblog;
2. 4
3. hive> select ceil(46) from iteblog;
4. 46

复制代码

3.5 向上取整函数： ceiling

语法： ceiling(double a)
返回值： BIGINT
分析： 与ceil功能相同

1. hive> select ceiling(3.1415926) from iteblog;
2. 4
3. hive> select ceiling(46) from iteblog;
4. 46

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3.6 取随机数函数： rand

语法： rand(),rand(int seed)
返回值： double
分析： 返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会比及一个稳固的随机数序列

1. hive> select rand() from iteblog;
2. 0.5577432776034763
3. hive> select rand() from iteblog;
4. 0.6638336467363424
5. hive> select rand(100) from iteblog;
6. 0.7220096548596434
7. hive> select rand(100) from iteblog;
8. 0.7220096548596434

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3.7 天然指数函数： exp

语法： exp(double a)
返回值： double
分析： 返回天然对数e的a次方

1. hive> select exp(2) from iteblog;
2. 7.38905609893065
3. <strong>自然对数函数</strong>： ln
4. <strong>语法</strong>： ln(double a)
5. <strong>返回值</strong>： double
6. <strong>说明</strong>： 返回a的自然对数
7. 1
8. hive> select ln(7.38905609893065) from iteblog;
9. 2.0

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3.8 以10为底对数函数： log10

语法： log10(double a)
返回值： double
分析： 返回以10为底的a的对数

1. hive> select log10(100) from iteblog;
2. 2.0

复制代码

3.9 以2为底对数函数： log2

语法： log2(double a)
返回值： double
分析： 返回以2为底的a的对数

1. hive> select log2(8) from iteblog;
2. 3.0

复制代码

3.10 对数函数： log

语法： log(double base, double a)
返回值： double
分析： 返回以base为底的a的对数

1. hive> select log(4,256) from iteblog;
2. 4.0

复制代码

3.11 幂运算函数： pow

语法： pow(double a, double p)
返回值： double
分析： 返回a的p次幂

1. hive> select pow(2,4) from iteblog;
2. 16.0

复制代码

3.12 幂运算函数： power

语法： power(double a, double p)
返回值： double
分析： 返回a的p次幂,与pow功能相同

1. hive> select power(2,4) from iteblog;
2. 16.0

复制代码

3.13 开平方函数： sqrt

语法： sqrt(double a)
返回值： double
分析： 返回a的平方根

1. hive> select sqrt(16) from iteblog;
2. 4.0

复制代码

3.14 二进制函数： bin

语法： bin(BIGINT a)
返回值： string
分析： 返回a的二进制代码表现

1. hive> select bin(7) from iteblog;
2. 111

复制代码

3.15 十六进制函数： hex

语法： hex(BIGINT a)
返回值： string
分析： 如果变量是int类型，那么返回a的十六进制表现；如果变量是string类型，则返回该字符串的十六进制表现

1. hive> select hex(17) from iteblog;
2. 11
3. hive> select hex(‘abc’) from iteblog;
4. 616263

复制代码

3.16 绝对值函数： abs

语法： abs(double a) abs(int a)
返回值： double int
分析： 返回数值a的绝对值

1. hive> select abs(-3.9) from iteblog;
2. 3.9
3. hive> select abs(10.9) from iteblog;
4. 10.9

复制代码

3.17 反转十六进制函数： unhex

语法： unhex(string a)
返回值： string
分析： 返回该十六进制字符串所代码的字符串

1. hive> select unhex(‘616263’) from iteblog;
2. abc
3. hive> select unhex(‘11’) from iteblog;
4. -
5. hive> select unhex(616263) from iteblog;
6. abc

复制代码

3.18 进制转换函数： conv

语法： conv(BIGINT num, int from_base, int to_base)
返回值： string
分析： 将数值num从from_base进制转化到to_base进制

1. hive> select conv(17,10,16) from iteblog;
2. 11
3. hive> select conv(17,10,2) from iteblog;
4. 10001

复制代码

3.19 正取余函数： pmod

语法： pmod(int a, int b),pmod(double a, double b)
返回值： int double
分析： 返回正的a除以b的余数

1. hive> select pmod(9,4) from iteblog;
2. 1
3. hive> select pmod(-9,4) from iteblog;
4. 3

复制代码

3.20 正弦函数： sin

语法： sin(double a)
返回值： double
分析： 返回a的正弦值

1. hive> select sin(0.8) from iteblog;
2. 0.7173560908995228

复制代码

3.21 反正弦函数： asin

语法： asin(double a)
返回值： double
分析： 返回a的反正弦值

1. hive> select asin(0.7173560908995228) from iteblog;
2. 0.8

复制代码

3.22 余弦函数： cos

语法： cos(double a)
返回值： double
分析： 返回a的余弦值

1. hive> select cos(0.9) from iteblog;
2. 0.6216099682706644

复制代码

3.23 反余弦函数： acos

语法： acos(double a)
返回值： double
分析： 返回a的反余弦值

1. hive> select acos(0.6216099682706644) from iteblog;
2. 0.9

复制代码

3.24 positive函数： positive

语法： positive(int a), positive(double a)
返回值： int double
分析： 返回a

1. hive> select positive(-10) from iteblog;
2. -10
3. hive> select positive(12) from iteblog;
4. 12

复制代码

3.25 negative函数： negative

语法： negative(int a), negative(double a)
返回值： int double
分析： 返回-a

1. hive> select negative(-5) from iteblog;
2. 5
3. hive> select negative(8) from iteblog;
4. -8

复制代码

3.26天然对数函数： ln

语法： ln(double a)
返回值： double
分析： 返回a的天然对数，a可为小数

1. hive> select ln(7.38905609893065);
2. 2.0

复制代码

3.27 正切函数：tan

语法： tan(double a)
返回值： double
分析： 返回a的正切值

1. hive> select tan(0.8);
2. 1.0296385570503641

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3.28 反正切函数：atan

语法： atan(double a)
返回值： double
分析： 返回a的反正切值

1. hive> select atan(1.0296385570503641);
2. 0.8

复制代码

3.29 弧度值转换角度值：degrees

语法： degrees(double a)
返回值： double
分析： 返回a的角度值

1. hive> select degrees(1);
2. 57.29577951308232

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3.30 角度值转换成弧度值：radians

语法： radians(double a)
返回值： double
分析： 返回a的弧度值

1. hive> select radians(57.29577951308232);
2. 1.0

复制代码

3.31 判定正负函数：sign

语法： sign(double a)
返回值： double
分析： 如果a是正数则返回1.0，是负数则返回-1.0，否则返回0.0

1. hive> select sign(-4);
2. -1.0

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3.32 数学e函数：e

语法： e()
返回值： double
分析： 数学常数e

1. hive> select e();
2. 2.718281828459045

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3.33 数学pi函数：pi

语法： pi()
返回值： double
分析： 圆周率π

1. hive> select pi();
2. 3.141592653589793

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3.34 阶乘函数：factorial

语法： factorial(int a)
返回值： bigint
分析： 求a的阶乘

1. hive> select factorial(5);
2. 120

复制代码

3.35 立方根函数：cbrt

语法： cbrt(double a)
返回值： double
分析： 求a的立方根

1. hive> select cbrt(27);
2. 3

复制代码

3.36 左移函数：shiftleft

语法： shiftleft(BIGINT a, int b)
返回值： int bigint
分析： 按位左移

1. hive> select shiftleft(4,2);
2. 16

复制代码

3.37 右移函数：shiftright

语法： shiftright(BIGINT a, int b)
返回值： int bigint
分析： 按位右移

1. hive> select shiftright(16,1);
2. 8

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3.38 无符号按位右移函数：shiftrightunsigned

语法： shiftrightunsigned(BIGINT a, int b)
返回值： int bigint
分析： 无符号按位右移（<<<）

1. hive> select shiftrightunsigned(32,2)
2. 8

复制代码

3.39 求最大值函数：greatest

语法： greatest(T v1, T v2, …)
返回值： T
分析： 求最大值

1. hive> select greatest(1,2,3);
2. 3

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3.40 求最小值函数：least

语法： least(T v1, T v2, …)
返回值： T
分析： 求最小值

1. hive> select least(1,2,3);
2. 1

复制代码

3.41 银行家舍入法函数：bround

语法： bround(double a)
返回值： double
分析： 银行家舍入法（1-4：舍，6-9：进，5->前位数是偶：舍，5->前位数是奇：进）

1. hive> select bround(3.5)
2. 3.0

复制代码

3.42 银行家精确舍入法函数：bround

语法： bround(double a，int d)
返回值： double
分析： 银行家舍入法,保存d位小数

1. hive> select bround(3.15，1)
2. 3.1
3. hive> select bround(3.25，1)
4. 3.3

复制代码

第4章 日期函数

4.1 UNIX时间戳转日期函数： from_unixtime

语法： from_unixtime(bigint unixtime[, string format])

1. select from_utc_timestamp(1677254551375, 'Asia/Shanghai')

复制代码

返回值： string
分析： 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

1. hive> select from_unixtime(1323308943,'yyyyMMdd') from iteblog;
2. 20111208
3. select from_utc_timestamp(1677254551375, 'Asia/Shanghai')

复制代码

4.1 UNIX时间戳转日期函数： from_utc_timestamp

select from_utc_timestamp(1677254551375, ‘Asia/Shanghai’)
返回值： string
分析： 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

1. hive> select from_utc_timestamp(1677254551375, 'Asia/Shanghai')

复制代码

4.2 获取当前UNIX时间戳函数： unix_timestamp

语法： unix_timestamp()
返回值： bigint
分析： 获恰当前时区的UNIX时间戳

1. hive> select unix_timestamp() from iteblog;
2. 1323309615

复制代码

4.3 日期转UNIX时间戳函数： unix_timestamp

语法： unix_timestamp(string date)
返回值： bigint
分析： 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。

1. hive> select unix_timestamp('2011-12-07 13：01：03') from iteblog;
2. 1323234063

复制代码

4.4 指定格式日期转UNIX时间戳函数： unix_timestamp

语法： unix_timestamp(string date, string pattern)
返回值： bigint
分析： 转换pattern格式的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。

1. hive> select unix_timestamp('20111207 13：01：03','yyyyMMdd HH：mm：ss') from iteblog;
2. 1323234063

复制代码

4.5 日期时间转日期函数： to_date

语法： to_date(string timestamp)
返回值： string
分析： 返回日期时间字段中的日期部分。

1. hive> select to_date('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 2011-12-08

复制代码

4.6 日期转年函数： year

语法： year(string date)
返回值： int
分析： 返回日期中的年。

1. hive> select year('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 2011
3. hive> select year('2012-12-08') from iteblog;
4. 2012

复制代码

4.7 日期转月函数： month

语法： month (string date)
返回值： int
分析： 返回日期中的月份。

1. hive> select month('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 12
3. hive> select month('2011-08-08') from iteblog;
4. 8

复制代码

4.8 日期转天函数： day

语法： day (string date)
返回值： int
分析： 返回日期中的天。

1. hive> select day('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 8
3. hive> select day('2011-12-24') from iteblog;
4. 24

复制代码

4.9 日期转小时函数： hour

语法： hour (string date)
返回值： int
分析： 返回日期中的小时。

1. hive> select hour('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 10

复制代码

4.10 日期转分钟函数： minute

语法： minute (string date)
返回值： int
分析： 返回日期中的分钟。

1. hive> select minute('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 3

复制代码

4.11 日期转秒函数： second

语法： second (string date)
返回值： int
分析： 返回日期中的秒。

1. hive> select second('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 1

复制代码

4.12 日期转周函数： weekofyear

语法： weekofyear (string date)
返回值： int
分析： 返回日期在当前的周数。

1. hive> select weekofyear('2011-12-08 10：03：01') from iteblog;
2. 49

复制代码

4.13 日期比较函数： datediff

语法： datediff(string enddate, string startdate)
返回值： int
分析： 返回结束日期减去开始日期的天数。

1. hive> select datediff('2012-12-08','2012-05-09') from iteblog;
2. 213

复制代码

4.14 日期增长函数： date_add

语法： date_add(string startdate, int days)
返回值： string
分析： 返回开始日期startdate增长days天后的日期。

1. hive> select date_add('2012-12-08',10) from iteblog;
2. 2012-12-18

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4.15 日期减少函数： date_sub

语法： date_sub (string startdate, int days)
返回值： string
分析： 返回开始日期startdate减少days天后的日期。

1. hive> select date_sub('2012-12-08',10) from iteblog;
2. 2012-11-28

复制代码

4.16 转化成指定的时区下时间戳函数： from_utc_timestamp

语法： from_utc_timestamp(timestamp, string timezone)
返回值： timestamp
分析： 如果给定的时间戳并非UTC，则将其转化成指定的时区下时间戳

1. hive> select from_utc_timestamp(‘1970-01-01 08：00：00’,‘PST’);
2. 1970-01-01 00：00：00

复制代码

4.17 转化成UTC下的时间戳函数： to_utc_timestamp

语法： to_utc_timestamp(timestamp, string timezone)
返回值： timestamp
分析： 如果给定的时间戳指定的时区下时间戳，则将其转化成UTC下的时间戳。

1. hive> select to_utc_timestamp(‘1970-01-01 00：00：00’,‘PST’);
2. 1970-01-01 08：00：00

复制代码

4.18 当前时间日期函数：current_date

语法： current_date()
返回值： date
分析： 返回当前时间日期

1. hive> select current_date;
2. 2022-01-06

复制代码

4.19 当前时间日期函数：current_timestamp

语法： current_timestamp()
返回值： timestamp
分析： 返回当前时间戳

1. hive> select current_timestamp();
2. 2022-01-06 22：52：11.309

复制代码

4.20 月份增长函数：add_months

语法： add_months(string start_date, int num_months)
返回值： string
分析： 返回当前时间下再增长num_months个月的日期

1. hive> select add_months(‘1996-10-21’,10);
2. 1997-08-21

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4.21 末了一天的日期函数：last_day

语法： last_day(string date)
返回值： string
分析： 返回这个月的末了一天的日期，忽略时分秒部分（HH：mm：ss）

1. hive> select last_day(current_date());
2. 2020-07-31

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4.22 下一个星期X所对应的日期函数：next_day

语法： next_day(string start_date, string day_of_week)
返回值： string
分析： 返回当前时间的下一个星期X所对应的日期 如：next_day(‘2015-01-14’, ‘TU’) = 2015-01-20 以2015-01-14为开始时间，其下一个星期二所对应的日期为2015-01-20

1. hive> select next_day(current_date(),‘su’);
2. 2020-07-19

复制代码

4.23 时间的最开始年份或月份函数：trunc

语法： trunc(string date, string format)
返回值： string
分析： 返回时间的最开始年份或月份 如trunc(“2016-06-26”,“MM”)=2016-06-01 trunc(“2016-06-26”,“YY”)=2016-01-01 留意所支持的格式为MONTH/MON/MM, YEAR/YYYY/YY

1. hive> select trunc(current_date(),‘MM’);
2. 2020-07-01

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4.24 相差的月份函数：months_between

语法： months_between(date1, date2)
返回值： double
分析： 返回date1与date2之间相差的月份，如date1>date2，则返回正，如果date1<date2,则返回负，否则返回0.0 如：months_between(‘1997-02-28 10：30：00’, ‘1996-10-30’) = 3.94959677 1997-02-28 10：30：00与1996-10-30相差3.94959677个月

1. hive> select months_between(current_date(),‘2020-5-13’);
2. 2.0

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4.25 指定格式返回时间函数：date_format

语法： date_format(date/timestamp/string ts, string fmt)
返回值： string
分析： 按指定格式返回时间date 如：date_format(“2016-06-22”,“MM-dd”)=06-22

1. hive> select date_format(current_date(),‘MM.dd’);
2. 07.13

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4.26 当前星期函数：dayofweek

语法： dayofweek(date)
返回值： int
分析： 返回日期那天的周几

1. hive> select dayofweek(current_date());
2. 2

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4.27 季节函数：quarter

语法： quarter(date/timestamp/string)
返回值： int
分析： 返回当前时间属性哪个季度 如quarter(‘2015-04-08’) = 2
第5章 条件函数

5.1 If函数： if

语法： if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
返回值： T
分析： 当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull（valueTrue，valueFalseOrNull为泛型）

1. hive> select if(1=1,100,200);
2. 100

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5.2 空查找函数： nvl

语法： nvl(T value, T default_value)
返回值： T
分析： 如果value值为NULL就返回default_value,否则返回value

1. hive> select nvl(null,5);
2. 5

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5.3 非空查找函数： COALESCE

语法： COALESCE(T v1, T v2,…)
返回值： T
分析： 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

1. hive> select COALESCE (NULL,44,55);
2. 44

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5.4 条件判定函数：CASE

语法： CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e] * [ELSE f] END
返回值： T
分析： 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

1. hive> select CASE 4 WHEN 5 THEN 5 WHEN 4 THEN 4 ELSE 3 END;
2. 4

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5.5 条件判定函数：CASE

语法： CASE WHEN a THEN b [WHEN c THEN d]* [ELSE e] END
返回值： T
分析： 如果a为TRUE,则返回b；如果c为TRUE，则返回d；否则返回e

1. hive> select CASE WHEN 5>0 THEN 5 WHEN 4>0 THEN 4 ELSE 0 END;
2. 5

复制代码

5.6 空值判定函数：isnull

语法： isnull( a )
返回值： boolean
分析： 如果a为null就返回true，否则返回false

1. hive> select isnull(5);
2. false

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5.7 非空值判定函数：isnotnull

语法： isnotnull ( a )
返回值： boolean
分析： 如果a为非null就返回true，否则返回false

1. hive> select isnotnull(5);
2. true

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第6章 字符串函数

6.1 字符串长度函数：length

语法： length(string A)
返回值： int
分析：返回字符串A的长度

1. hive> select length('abcedfg') from iteblog;
2. 7

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6.2 字符串反转函数：reverse

语法： reverse(string A)
返回值： string
分析：返回字符串A的反转结果

1. hive> select reverse(abcedfg’) from iteblog;
2. gfdecba

复制代码

6.3 字符串毗连函数：concat

语法： concat(string A, string B…)
返回值： string
分析：返回输入字符串毗连后的结果，支持任意个输入字符串

1. hive> select concat(‘abc’,'def’,'gh’) from iteblog;
2. abcdefgh

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6.4 带分隔符字符串毗连函数：concat_ws

语法： concat_ws(string SEP, string A, string B…)
返回值： string
分析：返回输入字符串毗连后的结果，SEP表现各个字符串间的分隔符

1. hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from iteblog;
2. abc,def,gh

复制代码

6.5 字符串截取函数：substr,substring

语法： substr(string A, int start),substring(string A, int start)
返回值： string
分析：返回字符串A从start位置到结尾的字符串

1. hive> select substr('abcde',3) from iteblog;
2. cde
3. hive> select substring('abcde',3) from iteblog;
4. cde
5. hive>  select substr('abcde',-1) from iteblog;  （和ORACLE相同）
6. e

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6.6 字符串截取函数：substr,substring

语法： substr(string A, int start, int len),substring(string A, int start, int len)
返回值： string
分析：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串

1. hive> select substr('abcde',3,2) from iteblog;
2. cd
3. hive> select substring('abcde',3,2) from iteblog;
4. cd
5. hive>select substring('abcde',-2,2) from iteblog;
6. de

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6.7 字符串转大写函数：upper,ucase

语法： upper(string A) ucase(string A)
返回值： string
分析：返回字符串A的大写格式

1. hive> select upper('abSEd') from iteblog;
2. ABSED
3. hive> select ucase('abSEd') from iteblog;
4. ABSED

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6.8 字符串转小写函数：lower,lcase

语法： lower(string A) lcase(string A)
返回值： string
分析：返回字符串A的小写格式

1. hive> select lower('abSEd') from iteblog;
2. absed
3. hive> select lcase('abSEd') from iteblog;
4. absed

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6.9 去空格函数：trim

语法： trim(string A)
返回值： string
分析：去除字符串双方的空格

1. hive> select trim(' abc ') from iteblog;
2. abc

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6.10 左边去空格函数：ltrim

语法： ltrim(string A)
返回值： string
分析：去除字符串左边的空格

1. hive> select ltrim(' abc ') from iteblog;
2. abc

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6.11 右边去空格函数：rtrim

语法： rtrim(string A)
返回值： string
分析：去除字符串右边的空格

1. hive> select rtrim(' abc ') from iteblog;
2. abc

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6.12 正则表达式替换函数：regexp_replace

语法： regexp_replace(string A, string B, string C)
返回值： string
分析：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。留意，在有些情况下要使用转义字符,雷同oracle中的regexp_replace函数。

1. hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', '') from iteblog;
2. fb

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6.13 正则表达式解析函数：regexp_extract

语法： regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
返回值： string
分析：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。

1. hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 1) from iteblog;
2. the
3. hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 2) from iteblog;
4. bar
5. hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 0) from iteblog;
6. foothebar
7. 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。
8. select data_field,
9.   regexp_extract(data_field,'.*?bgStart\\=([^&]+)',1) as aaa,
10.   regexp_extract(data_field,'.*?contentLoaded_headStart\\=([^&]+)',1) as bbb,
11.   regexp_extract(data_field,'.*?AppLoad2Req\\=([^&]+)',1) as ccc
12.   from pt_nginx_loginlog_st
13.   where pt = '2012-03-26' limit 2;

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6.14 URL解析函数：parse_url

语法： parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])
返回值： string
分析：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.

1. hive> select parse_url('https：//www.iteblog.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST') from iteblog;
2. facebook.com
3. hive> select parse_url('https：//www.iteblog.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY', 'k1') from iteblog;
4. v1

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6.15 json解析函数：get_json_object

语法： get_json_object(string json_string, string path)
返回值： string
分析：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。

1. hive> select  get_json_object('{"store"：
2. >   {"fruit"：\[{"weight"：8,"type"："apple"},{"weight"：9,"type"："pear"}],
3. >    "bicycle"：{"price"：19.95,"color"："red"}
4. >   },
5. >  "email"："amy@only_for_json_udf_test.net",
6. >  "owner"："amy"
7. > }
8. > ','$.owner') from iteblog;
9. amy

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6.16 空格字符串函数：space

语法： space(int n)
返回值： string
分析：返回长度为n的字符串

1. hive> select space(10) from iteblog;
2. hive> select length(space(10)) from iteblog;
3. 10

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6.17 重复字符串函数：repeat

语法： repeat(string str, int n)
返回值： string
分析：返回重复n次后的str字符串

1. hive> select repeat('abc',5) from iteblog;
2. abcabcabcabcabc

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6.18 首字符ascii函数：ascii

语法： ascii(string str)
返回值： int
分析：返回字符串str第一个字符的ascii码

1. hive> select ascii('abcde') from iteblog;
2. 97

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6.19 左补足函数：lpad

语法： lpad(string str, int len, string pad)
返回值： string
分析：将str进行用pad进行左补足到len位

1. hive> select lpad('abc',10,'td') from iteblog;
2. tdtdtdtabc
3. 注意：与GP，ORACLE不同，pad 不能默认

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6.20 右补足函数：rpad

语法： rpad(string str, int len, string pad)
返回值： string
分析：将str进行用pad进行右补足到len位

1. hive> select rpad('abc',10,'td') from iteblog;
2. abctdtdtdt

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6.21 分割字符串函数： split

语法： split(string str, string pat)
返回值： array
分析： 按照pat字符串分割str，会返回分割后的字符串数组

1. hive> select split('abtcdtef','t') from iteblog;
2. ["ab","cd","ef"]

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6.22 集合查找函数： find_in_set

语法： find_in_set(string str, string strList)
返回值： int
分析： 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

1. hive> select find_in_set('ab','ef,ab,de') from iteblog;
2. 2
3. hive> select find_in_set('at','ef,ab,de') from iteblog;
4. 0

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6.23 转换成64位的字符串：base64

语法： base64(binary bin)
返回值： string
分析：将二进制bin转换成64位的字符串
6.24 字符串毗连函数：context_ngrams

语法：context_ngrams(array, array, int K, int pf)
返回值： array<struct<string,double>>
分析：与ngram雷同，但context_ngram()允许你预算指定上下文(数组)往复查找子序列，详细看StatisticsAndDataMining(这里的表明更易懂)
6.25 将数值X转换成"#,###,###.##"格式字符串：format_number

语法： format_number(number x, int d)
返回值： string
分析：将数值X转换成"#,###,###.##"格式字符串，并保存d位小数，如果d为0，将进行四舍五入且不保存小数

1. hive> select format_number(123345.65545,2);
2. 123,345.66

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6.26 指定的字符集将二进制值bin解码成字符串：decode

语法： decode(binary bin, string charset)
返回值： string
分析：使用指定的字符集charset将二进制值bin解码成字符串，支持的字符集有：‘US-ASCII’, ‘ISO-8859-1’, ‘UTF-8’, ‘UTF-16BE’, ‘UTF-16LE’, ‘UTF-16’，如果任意输入参数为NULL都将返回NULL
6.27 指定的字符集charset将字符串编码成二进制值：encode

语法： encode(string src, string charset)
返回值： binary
分析：使用指定的字符集charset将字符串编码成二进制值，支持的字符集有：‘US-ASCII’, ‘ISO-8859-1’, ‘UTF-8’, ‘UTF-16BE’, ‘UTF-16LE’, ‘UTF-16’，如果任一输入参数为NULL都将返回NULL
6.28 文件数据与字符串str匹配： in_file

语法： in_file(string str, string filename)
返回值： boolean
分析：如果文件名为filename的文件中有一行数据与字符串str匹配成功就返回true
6.29 查找字符串str中子字符串substr出现的位置：instr

语法： instr(string str, string substr)
返回值： int
分析：查找字符串str中子字符串substr出现的位置，如果查找失败将返回0，如果任一参数为Null将返回null，留意位置为从1开始的

1. hive> select instr(‘dvfgefggdgaa’,‘aa’);
2. 11

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6.30 第一次出现的位置：locate

语法： locate(string substr, string str[, int pos])
返回值： int
分析：查找字符串str中的pos位置后字符串substr第一次出现的位置

1. hive> select locate(‘aa’,‘aabbedfaad’,2);
2. 8

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6.31 返回出现次数TOP K的的子序列：ngrams

语法： ngrams(array, int N, int K, int pf)
返回值： array<struct<string,double>>
分析：返回出现次数TOP K的的子序列,n表现子序列的长度，详细看StatisticsAndDataMining (这里的表明更易懂)
6.32 printf风格格式输出字符串：printf

语法：printf(String format, Obj… args)
返回值： string
分析：按照printf风格格式输出字符串

1. hive> select printf(‘abfhg’);
2. Abfhg

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6.33 字符串str将被转换成单词数组：sentences

语法： sentences(string str, string lang, string locale)
返回值： array
分析：字符串str将被转换成单词数组，如：sentences(‘Hello there! How are you?’) =( (“Hello”, “there”), (“How”, “are”, “you”) )

1. hive> select sentences(‘Hello there! How are you?’);
2. [[“Hello”,“there”],[“How”,“are”,“you”]]

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6.34 字符串反转函数：reverse

语法：reverse(string A)
返回值： string
分析：返回字符串A的反转结果

1. hive> select reverse(‘abc’);
2. cba

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6.35 字符串str按照指定分隔符转换成Map： split

语法：str_to_map(text[, delimiter1, delimiter2])
返回值： map<string,string>
分析：将字符串str按照指定分隔符转换成Map，第一个参数是需要转换字符串，第二个参数是键值对之间的分隔符，默认为逗号;第三个参数是键值之间的分隔符，默认为"="
6.36 截取第count分隔符之前的字符串：substring_index

语法： substring_index(string A, string delim, int count)
返回值： string
分析：截取第count分隔符之前的字符串，如count为正则从左边开始截取，如果为负则从右边开始截取
6.37 字符串替换成to中的字符串：substring_index

语法： translate(string|char|varchar input, string|char|varchar from, string|char|varchar to)
返回值： string
分析：将input出如今from中的字符串替换成to中的字符串 如：translate(“MOBIN”,“BIN”,“M”)=“MOM”

1. hive> select translate(“MOBIN”,“BIN”,“M”);
2. MOM

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6.38 首字母大写函数：initcap

语法：initcap(string A)
返回值： string
分析：将字符串A转换第一个字母大写别的字母的字符串

1. hive> select initcap(‘abcd def’);
2. Abcd Def

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6.39 两个字符串之间的差异大小： levenshtein

语法： levenshtein(string A, string B)
返回值： int
分析：盘算两个字符串之间的差异大小 如：levenshtein(‘kitten’, ‘sitting’) = 3

1. hive> select levenshtein(‘kitten’, ‘sitting’);
2. 3

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6.40 字符串转换成soundex字符串：soundex

语法： soundex(string A)
返回值： string
分析： 将平凡字符串转换成soundex字符串
第7章 聚合函数

7.1 个数统计函数： count

语法： count(*), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr…])
返回值： bigint
分析： count(*)统计检索出的行的个数，包罗NULL值的行；count(expr)返回指定字段的非空值的个数；count(DISTINCTexpr[, expr_.])统计提供非NULL且去重后的expr表达式值的行数
7.2 总和统计函数： sum

语法：sum(col), sum(DISTINCT col)
返回值： double
分析：sum(col)统计结果会合col的相加的结果；sum(DISTINCT col)统计结果中col差异值相加的结果
7.3 平均值统计函数： avg

语法：avg(col), avg(DISTINCT col)
返回值： double
分析：avg(col)统计结果会合col的平均值；avg(DISTINCT col)统计结果中col差异值相加的平均值
7.4 最小值统计函数： min*

语法：min(col)
返回值： double
分析：统计结果会合col字段的最小值
7.5 最大值统计函数： max

语法：max(col)
返回值： double
分析：统计结果会合col字段的最大值
7.6 非空集合总体变量函数：var_pop

语法： variance(col), var_pop(col)
返回值： double
分析：统计结果会合col非空集合的总体变量（忽略null），（求指定列数值的方差）
7.7 非空集合样本变量函数：var_samp

语法： var_samp (col)
返回值： double
分析：统计结果会合col非空集合的样本变量（忽略null）（求指定列数值的样本方差）
7.8 总体尺度偏离函数：stddev_pop

语法：stddev_pop(col)
返回值： double
分析：该函数盘算总体尺度偏离，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（求指定列数值的尺度偏差）
7.9 样本尺度偏离函数：stddev_samp

语法： stddev_samp (col)
返回值： double
分析：该函数盘算样本尺度偏离，（求指定列数值的样本尺度偏差）
7.10 协方差函数：covar_pop

语法： covar_pop(col1, col2)
返回值： double
分析：求指定列数值的协方差
7.11 样本协方差函数：covar_samp

语法： covar_samp(col1, col2)
返回值： double
分析：求指定列数值的样本协方差
7.12 相关系数函数：corr

语法：corr(col1, col2)
返回值： double
分析：返回两列数值的相关系数
7.13 中位数函数：percentile

语法： percentile(BIGINT col, p)
返回值： double
分析：求正确的第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
7.14 中位数函数：percentile

语法： percentile(BIGINT col, array(p1 [, p2]…))
返回值： array
分析：功能和上述雷同，之后后面可以输入多个百分位数，返回类型也为array，其中为对应的百分位数

1. select percentile(score,<0.2,0.4>) from lxw_dual；取0.2，0.4位置的数据
2. 1

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7.15 近似中位数函数：percentile_approx

语法：percentile_approx(DOUBLE col, p [, B])
返回值： double
分析：求近似的第pth个百分位数，p必须介于0和1之间，返回类型为double，但是col字段支持浮点类型。参数B控制内存消耗的近似精度，B越大，结果的正确度越高。默认为10,000。当col字段中的distinct值的个数小于B时，结果为正确的百分位数
7.16 近似中位数函数：percentile_approx

语法： percentile_approx(DOUBLE col, array(p1 [, p2]…) [, B])
返回值： array
分析：功能和上述雷同，之后后面可以输入多个百分位数，返回类型也为array，其中为对应的百分位数
7.17 直方图：histogram_numeric

语法： histogram_numeric(col, b)
返回值： array<struct {‘x’,‘y’}>
分析：以b为基准盘算col的直方图信息

1. hive> select histogram_numeric(100,5)
2. [{“x”：100.0,“y”：1.0}]

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7.18 高级聚合：collect_list/collect_set

1）collect_list 收集并形成list集合，结果不去重
语法：collect_list(col)
返回值：array
分析：将某分组内该字段的所有值收集成为一个数组，结果不去重

1. hive>
2. select
3. sex,
4. collect_list(job)
5. from
6. employee
7. group by
8. sex
9. 结果：
10. 女 ["行政","研发","行政","前台"]
11. 男 ["销售","研发","销售","前台"]

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2）collect_set 收集并形成set集合，结果去重
语法：collect_set(col)
返回值：array
分析：将某分组内该字段的所有值收集成为一个数组，结果去重

1. hive>
2. select
3. sex,
4. collect_set(job)
5. from
6. employee
7. group by
8. sex
9. 结果：
10. 女 ["行政","研发","前台"]
11. 男 ["销售","研发","前台"]

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第8章 表生成函数

8.1 explode

语法： explode(array a)
返回值： Array Type
分析：对于a中的每个元素，将生成一行且包含该元素
8.2 explode

语法： explode(ARRAY)
返回值：N rows
分析：每行对应数组中的一个元素
8.3 explode

语法： explode(MAP)
返回值：N rows
分析：每行对应每个map键-值，其中一个字段是map的键，另一个字段是map的值
8.4 posexplode

语法： posexplode(ARRAY)
返回值：N rows
分析：与explode雷同，差异的是还返回各元素在数组中的位置
8.5 posexplode

语法： stack(INT n, v_1, v_2, …, v_k)
返回值：N rows
分析：把M列转换成N行，每行有M/N个字段，其中n必须是个常数
8.6 posexplode

语法： json_tuple(jsonStr, k1, k2, …)
返回值： tuple
分析：从一个JSON字符串中获取多个键并作为一个元组返回，与get_json_object差异的是此函数能一次获取多个键值
8.7 parse_url_tuple

语法： parse_url_tuple(url, p1, p2, …)
返回值： tuple
分析：返回从URL中抽取指定N部分的内容，参数url是URL字符串，而参数p1,p2,…是要抽取的部分，这个参数包含HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, USERINFO, QUERY：
8.8 parse_url_tuple

语法： inline(ARRAY<STRUCT[,STRUCT]>)
返回值： tuple
分析：将布局体数组提取出来并插入到表中
8.9 示例

一进多出（一行进入，多行输出）。

• explode 将数组或者map展开
  

1. hive> select explode(array('a','b','d','c'));
2. 结果：
3. a
4. b
5. d
6. c

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• json_tuple 取出json字符串中属性的值
  

1. hive>
2. select json_tuple('{"name":"王二狗","sex":"男","age":"25"}','name','sex','age');
3. 结果：
4. 王二狗 男 25

复制代码

第9章 复合类型构建操作

9.1 Map类型构建： map

语法： map (key1, value1, key2, value2, …)
分析：根据输入的key和value对构建map类型

1. hive> Create table iteblog as select map('100','tom','200','mary') as t from iteblog;
2. hive> describe iteblog;
3. t       map<string ,string>
4. hive> select t from iteblog;
5. {"100"："tom","200"："mary"}

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9.2 Struct类型构建： struct

语法： struct(val1, val2, val3, …)
分析：根据输入的参数构建布局体struct类型

1. hive> create table iteblog as select struct('tom','mary','tim') as t from iteblog;
2. hive> describe iteblog;
3. t       struct<col1：string ,col2：string,col3：string>
4. hive> select t from iteblog;
5. {"col1"："tom","col2"："mary","col3"："tim"}

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9.3 array类型构建： array

语法： array(val1, val2, …)
分析：根据输入的参数构建数组array类型

1. hive> create table iteblog as select array("tom","mary","tim") as t from iteblog;
2. hive> describe iteblog;
3. t       array<string>
4. hive> select t from iteblog;
5. ["tom","mary","tim"]

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第10章 复杂类型访问操作

10.1 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
分析：返回数组A中的第n个变量值。数组的起始下标为0。好比，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’

1. hive> create table iteblog as select array("tom","mary","tim") as t from iteblog;
2. hive> select t[0],t[1],t[2] from iteblog;
3. tom     mary    tim

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10.2 map类型访问： M[key]

语法： M[key]
操作类型： M为map类型，key为map中的key值
分析：返回map类型M中，key值为指定值的value值。好比，M是值为{‘f’ -> ‘foo’, ‘b’ -> ‘bar’, ‘all’ -> ‘foobar’}的map类型，那么M[‘all’]将会返回’foobar’

1. hive> select t['200'],t['100'] from iteblog;
2. mary    tom

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10.3 struct类型访问： S.x

语法： S.x
操作类型： S为struct类型
分析：返回布局体S中的x字段。好比，对于布局体struct foobar {int foo, int bar}，foobar.foo返回布局体中的foo字段

1. hive> create table iteblog as select struct('tom','mary','tim') as t from iteblog;
2. hive> describe iteblog;
3. t       struct<col1：string ,col2：string,col3：string>
4. hive> select t.col1,t.col3 from iteblog;
5. tom     tim

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第11章 复杂类型长度统计函数

11.1 Map类型长度函数： size(Map<k .V>)

语法： size(Map<k .V>)
返回值： int
分析： 返回map类型的长度

1. hive> select size(map('100','tom','101','mary')) from iteblog;
2. 2

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11.2 array类型长度函数： size(Array)

语法： size(Array)
返回值： int
分析： 返回array类型的长度

1. hive> select size(array('100','101','102','103')) from iteblog;
2. 4

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11.3 类型转换函数

1）转换成二进制： binary
语法： binary(string|binary)
返回值： binary
分析： 将输入的值转换成二进制
2）类型转换函数： cast
语法： cast(expr as )
返回值： Expected “=” to follow “type”
分析： 返回转换后的数据类型

1. hive> select cast(1 as bigint) from iteblog;
2. 1

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第12章 窗口函数

基本语法：函数 + over( [partition by …] [order by …] [窗口子句] )

• over表现开窗，默认窗口大小会包含所有数据。
  
• partition by表现根据字段再划分一个细窗口，相同字段进入同一个细窗口里面，每个窗口之间相互独立，窗口子句对于每个细窗口独立生效。
  
• order by表现窗口内按什么排序，如果只有over表现直接最大窗口排序；如果有partition by每个细窗口单独排序。
  
• 窗口子句，可以进一步限定范围
  

(rows | range) between (unbounded | [num]) preceding and ([num] preceding | current row | (unbounded | [num]) following
(rows | range) between current row and (current row | (unbounded | [num]) following)
(rows | range) between [num] following and (unbounded | [num]) following
rows between unbounded preceding and unbounded following
行的范围为上无边界到下无边界（第一行到末了一行）。
注：窗口函数是一行一行执行的。

• 窗口函数
  lag(col,n,default_val)：往前第n行数据。
  lead(col,n, default_val)：往后第n行数据。
  first_value (col,true/false)：当前窗口下的第一个值，第二个参数为true，跳过空值。
  last_value (col,true/false)：当前窗口下的末了一个值，第二个参数为true，跳过空值。
  
• 聚合函数
  max：最大值。
  min：最小值。
  sum：求和。
  avg：平均值。
  count：计数。
  
• 排名分析函数
  rank：排名相同时会重复总数不会减少。
  dense_rank：排名相同时会重复总数会减少。
  row_number：行号。
  ntile：分组并给上组号。
  

12.1 偏移量函数：lag

语法：lag(col,n,default_val)
返回值：字段类型
分析：往前第n行数据。
12.2 偏移量函数：lead

语法：lead(col,n, default_val)
返回值：字段类型
分析：往后第n行数据。
12.3 窗口分析函数：first_value

语法：first_value (col,true/false)
返回值：字段类型
分析：当前窗口下的第一个值，第二个参数为true，跳过空值。
12.4 窗口分析函数：last_value

语法：last_value (col,true/false)
返回值：字段类型
分析：当前窗口下的末了一个值，第二个参数为true，跳过空值。
12.5 跳跃排序函数：rank

语法：rank() over(……)
返回值：int
分析：排名相同时会重复，总数不会减少（12225……）。
12.6 不跳跃排序函数：dense_rank

语法：dense_rank() over(……)
返回值：int
分析：排名相同时会重复，总数会减少（12223……）。
12.7 顺序唯一的排序函数：row_number

语法：row_number() over(……)
返回值：int
分析：行号（1234567……）。
12.8 分组函数：lead

语法：ntile() over(……)
返回值：int
分析：分组并给上组号。
12.9 窗口函数案例演示

12.9.1 数据导入

• 在/opt/module/hive/datas/路径上，创建文件business.txt，并导入数据
  

1. [hadoop@hadoop102 datas]$ vi business.txt
2. 小元,2022-01-01,10
3. 小海,2022-01-02,15
4. 小元,2022-02-03,23
5. 小海,2022-01-04,29
6. 小元,2022-01-05,46
7. 小元,2022-04-06,42
8. 小海,2022-01-07,50
9. 小元,2022-01-08,50
10. 小辉,2022-04-08,62
11. 小辉,2022-04-09,62
12. 小猛,2022-05-10,12
13. 小辉,2022-04-11,75
14. 小猛,2022-06-12,80
15. 小辉,2022-04-13,94

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• 创建Hive表并导入数据
  

1. hive>
2. create table business(
3.     name string,        -- 顾客
4.     orderdate string,  -- 下单日期
5.     cost int             -- 购买金额
6. )
7. row format delimited fields terminated by ',';
8. load data local inpath "/opt/module/hive/datas/business.txt"
9. into table business;

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12.9.1 案例演示

• 购买过的总人次并保存所有信息
  

1. hive>
2. select
3. name,
4. orderdate,
5. cost,
6. count(*)over(rows between unbounded preceding and  unbounded following) cn
7. from
8. business;
9. 结果：
10. name   orderdate     cost cn
11. 小辉        2022-04-13        94         14
12. 小猛        2022-06-12        80         14
13. 小辉        2022-04-11        75         14
14. 小猛        2022-05-10        12         14
15. 小辉        2022-04-09        62         14
16. 小辉        2022-04-08        62         14
17. 小元        2022-01-08        50         14
18. 小海        2022-01-07        50         14
19. 小元        2022-04-06        42         14
20. 小元        2022-01-05        46         14
21. 小海        2022-01-04        29         14
22. 小元        2022-02-03        23         14
23. 小海        2022-01-02        15         14
24. 小元        2022-01-01        10         14

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• 购买过的累加人次并保存所有信息
  

1. hive>
2. select
3. name,
4. orderdate,
5. cost,
6. count(*)over(rows between unbounded preceding and  current row)cn
7. from
8. business;
9. 结果：
10. name   orderdate     cost cn
11. 小辉        2022-04-13        94         1
12. 小猛        2022-06-12        80         2
13. 小辉        2022-04-11        75         3
14. 小猛        2022-05-10        12         4
15. 小辉        2022-04-09        62         5
16. 小辉        2022-04-08        62         6
17. 小元        2022-01-08        50         7
18. 小海        2022-01-07        50         8
19. 小元        2022-04-06        42         9
20. 小元        2022-01-05        46         10
21. 小海        2022-01-04        29         11
22. 小元        2022-02-03        23         12
23. 小海        2022-01-02        15         13
24. 小元        2022-01-01        10         14

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• 购买过的总人数
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   count(*)over(rows between unbounded preceding and unbounded following)cn
5. from
6.   business
7. group by
8.   name;
9. 结果：
10. name  cn
11. 小辉        4
12. 小猛        4
13. 小海        4
14. 小元        4

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注：窗口函数的执行序次是在group by之后。
4) 购买过的累加人数

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   count(*)over(rows between unbounded preceding and current row)
5. from
6.   business
7. group by
8.   name;
9. 结果：
10. name  cn
11. 小辉        1
12. 小猛        2
13. 小海        3
14. 小元        4

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• 2022年4月份购买过的顾客及总人数
  （1）写法1
  

1. hive>
2. select
3.     name,
4.     count(*) over (rows between unbounded preceding and unbounded following) cn
5. from
6. business
7. where
8. substring(orderdate,1,7) = '2022-04'
9. group by
10. name;
11. 结果：
12. name  cn
13. 小辉        2
14. 小元        2

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（2）写法2

1. hive>
2. select
3.     name,
4.     count(*) over () cn
5. from
6. business
7. where
8. substring(orderdate,1,7) = '2022-04'
9. group by
10. name;
11. 结果：
12. name  cn
13. 小辉        2
14. 小元        2

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能发现窗口子句加与不加结果是同等，缘故原由是窗口子句有默认值。
When ORDER BY is specified with missing WINDOW clause, the WINDOW specification defaults to RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW.
当有order by 但是缺少窗口子句时，范围是上无边界到当前行。
When both ORDER BY and WINDOW clauses are missing, the WINDOW specification defaults to ROW BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING.
当order by和窗口子句都缺少时，范围，上无边界到下无边界。
思索题：如果不用窗口函数的情况下，怎么得到以下结果？

1. date      name_list        cn
2. 2022-01        ["小元","小海"]        2
3. 2022-02        ["小元"]                1
4. 2022-04        ["小元","小辉"]        2
5. 2022-05        ["小猛"]                1
6. 2022-06    ["小猛"]                1

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• 查询顾客的购买明细及月购买总额
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   sum(cost)over(partition by month(orderdate))
7. from
8. business
9. 结果：
10. name   orderdate    cost sum
11. 小元        2022-01-01        10         200
12. 小元        2022-01-08        50         200
13. 小海        2022-01-07        50         200
14. 小元        2022-01-05        46         200
15. 小海        2022-01-04        29         200
16. 小海        2022-01-02        15         200
17. 小元        2022-02-03        23         23
18. 小辉        2022-04-13        94         335
19. 小元        2022-04-06        42         335
20. 小辉        2022-04-11        75         335
21. 小辉        2022-04-09        62         335
22. 小辉        2022-04-08        62         335
23. 小猛        2022-05-10        12         12
24. 小猛        2022-06-12        80         80

复制代码

• 查询每个顾客的购买明细及购买总额
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   sum(cost)over(partition by name)
7. from
8. business
9. 结果：
10. name   orderdate    cost sum
11. 小元        2022-01-08        50         171
12. 小元        2022-02-03        23         171
13. 小元        2022-01-05        46         171
14. 小元        2022-04-06        42         171
15. 小元        2022-01-01        10         171
16. 小海        2022-01-07        50         94
17. 小海        2022-01-04        29         94
18. 小海        2022-01-02        15         94
19. 小猛        2022-05-10        12         92
20. 小猛        2022-06-12        80         92
21. 小辉        2022-04-11        75         293
22. 小辉        2022-04-13        94         293
23. 小辉        2022-04-08        62         293
24. 小辉        2022-04-09        62         293

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• 查询每个顾客每个月的购买明细及购买总额
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   sum(cost)over(partition by name,month(orderdate))
7. from
8. business
9. 结果：
10. name   orderdate    cost sum
11. 小元        2022-01-08        50         106
12. 小元        2022-01-05        46         106
13. 小元        2022-01-01        10         106
14. 小元        2022-02-03        23         23
15. 小元        2022-04-06        42         42
16. 小海        2022-01-07        50         94
17. 小海        2022-01-04        29         94
18. 小海        2022-01-02        15         94
19. 小猛        2022-05-10        12         12
20. 小猛        2022-06-12        80         80
21. 小辉        2022-04-11        75         293
22. 小辉        2022-04-13        94         293
23. 小辉        2022-04-08        62         293
24. 小辉        2022-04-09        62         293

复制代码

• 按照日期将cost累加并保存明细
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   sum(cost)over(order by orderdate)
7. from
8. business
9. 结果：
10. name   orderdate    cost sum
11. 小元        2022-01-01        10         10
12. 小海        2022-01-02        15         25
13. 小海        2022-01-04        29         54
14. 小元        2022-01-05        46         100
15. 小海        2022-01-07        50         150
16. 小元        2022-01-08        50         200
17. 小元        2022-02-03        23         223
18. 小元        2022-04-06        42         265
19. 小辉        2022-04-08        62         327
20. 小辉        2022-04-09        62         389
21. 小辉        2022-04-11        75         464
22. 小辉        2022-04-13        94         558
23. 小猛        2022-05-10        12         570
24. 小猛        2022-06-12        80         650

复制代码

• 按照日期将每个顾客cost累加并保存明细
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   sum(cost)over(partition by name order by orderdate)
7. from
8. business
9. 结果：
10. name   orderdate    cost sum
11. 小元        2022-01-01        10         10
12. 小元        2022-01-05        46         56
13. 小元        2022-01-08        50         106
14. 小元        2022-02-03        23         129
15. 小元        2022-04-06        42         171
16. 小海        2022-01-02        15         15
17. 小海        2022-01-04        29         44
18. 小海        2022-01-07        50         94
19. 小猛        2022-05-10        12         12
20. 小猛        2022-06-12        80         92
21. 小辉        2022-04-08        62         62
22. 小辉        2022-04-09        62         124
23. 小辉        2022-04-11        75         199
24. 小辉        2022-04-13        94         293

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• 求出每个顾客上一次和当前一次消耗的和并保存明细
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   sum(cost)over(partition by name order by orderdate rows between 1 preceding and current row)
7. from
8. business
9. 结果：
10. name   orderdate    cost sum
11. 小元        2022-01-01        10         10
12. 小元        2022-01-05        46         56
13. 小元        2022-01-08        50         96
14. 小元        2022-02-03        23         73
15. 小元        2022-04-06        42         65
16. 小海        2022-01-02        15         15
17. 小海        2022-01-04        29         44
18. 小海        2022-01-07        50         79
19. 小猛        2022-05-10        12         12
20. 小猛        2022-06-12        80         92
21. 小辉        2022-04-08        62         62
22. 小辉        2022-04-09        62         124
23. 小辉        2022-04-11        75         137
24. 小辉        2022-04-13        94         169

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思索题
（1）求出每个顾客当前一次和下一次消耗的和，并保存明细
（2）求出每个顾客上一次到下一次消耗的和，并保存明细
（3）求出每个顾客上一次和下一次消耗的和，并保存明细
12) 查询每个顾客购买明细以及前次的购买时间和下次购买时间

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   lag(orderdate,1,'0000-00-00')over(partition by name order by orderdate) prev_time,
7.   lead(orderdate,1,'9999-99-99')over(partition by name order by orderdate) next_time
8. from
9. business
10. 结果：
11. name   orderdate    cost prev_time     next_time
12. 小元        2022-01-01        10        0000-00-00        2022-01-05
13. 小元        2022-01-05        46        2022-01-01        2022-01-08
14. 小元        2022-01-08        50        2022-01-05        2022-02-03
15. 小元        2022-02-03        23        2022-01-08        2022-04-06
16. 小元        2022-04-06        42        2022-02-03        9999-99-99
17. 小海        2022-01-02        15        0000-00-00        2022-01-04
18. 小海        2022-01-04        29        2022-01-02        2022-01-07
19. 小海        2022-01-07        50        2022-01-04        9999-99-99
20. 小猛        2022-05-10        12        0000-00-00        2022-06-12
21. 小猛        2022-06-12        80        2022-05-10        9999-99-99
22. 小辉        2022-04-08        62        0000-00-00        2022-04-09
23. 小辉        2022-04-09        62        2022-04-08        2022-04-11
24. 小辉        2022-04-11        75        2022-04-09        2022-04-13
25. 小辉        2022-04-13        94        2022-04-11        9999-99-99

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注：并不是所有函数都需要写窗口子句。
rank dense_rank ntile row_number lag lead 这些函数不支持窗口子句。
13) 查询顾客每个月第一次的购买时间 和 每个月的末了一次购买时间

1. hive>
2. select
3.    name,
4.    orderdate,
5.    cost,
6.    first_value(orderdate)over(partition by name,month(orderdate) order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and UNBOUNDED following) first_value,
7.    last_value(orderdate)over(partition by name,month(orderdate) order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and UNBOUNDED following) last_value
8. from
9.    business
10. 结果：
11. name   orderdate    cost first_value  last_value
12. 小元        2022-01-01        10        2022-01-01        2022-01-08
13. 小元        2022-01-05        46        2022-01-01        2022-01-08
14. 小元        2022-01-08        50        2022-01-01        2022-01-08
15. 小元        2022-02-03        23        2022-02-03        2022-02-03
16. 小元        2022-04-06        42        2022-04-06        2022-04-06
17. 小海        2022-01-02        15        2022-01-02        2022-01-07
18. 小海        2022-01-04        29        2022-01-02        2022-01-07
19. 小海        2022-01-07        50        2022-01-02        2022-01-07
20. 小猛        2022-05-10        12        2022-05-10        2022-05-10
21. 小猛        2022-06-12        80        2022-06-12        2022-06-12
22. 小辉        2022-04-08        62        2022-04-08        2022-04-13
23. 小辉        2022-04-09        62        2022-04-08        2022-04-13
24. 小辉        2022-04-11        75        2022-04-08        2022-04-13
25. 小辉        2022-04-13        94        2022-04-08        2022-04-13

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• 查询前20%时间的订单信息
  

1. hive>
2. -- 将数据分为5组
3. select
4.   name,
5.   orderdate,
6.   cost,
7.   ntile(5)over(order by orderdate) n_g
8. from
9.   business  t1
11. -- 拿到5组中的第一组
12. select
13. *
14. from (
15.     select
16.      name,
17.      orderdate,
18.      cost,
19.      ntile(5)over(order by orderdate) n_g
20.     from
21.      business
22. )t1
23. where t1.n_g=1
24. 结果：
25. name   orderdate cost n_g
26. 小元        2022-01-01        10    1
27. 小海        2022-01-02        15          1
28. 小海        2022-01-04        29          1

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• 按照花费的金额进行排名
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   rank()over(order by cost desc) rk,
7.   dense_rank()over(order by cost desc) drk,
8.   row_number()over(order by cost desc) drk
9. from
10.   business
11. 结果：
12. name   orderdate    cost rk drk rrk
13. 小辉        2022-04-13        94         1         1          1
14. 小猛        2022-06-12        80         2         2          2
15. 小辉        2022-04-11        75         3         3          3
16. 小辉        2022-04-08        62         4         4          4
17. 小辉        2022-04-09        62         4         4          5
18. 小海        2022-01-07        50         6         5          6
19. 小元        2022-01-08        50         6         5          7
20. 小元        2022-01-05        46         8         6          8
21. 小元        2022-04-06        42         9         7          9
22. 小海        2022-01-04        29         10         8          10
23. 小元        2022-02-03        23         11         9          11
24. 小海        2022-01-02        15         12         10          12
25. 小猛        2022-05-10        12         13         11          13
26. 小元        2022-01-01        10         14         12          14

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  注：排名分析函数中不需要写参数，会将排好序数据进行标号。
  

• 按照每个顾客花费的金额进行排名
  

1. hive>
2. select
3.   name,
4.   orderdate,
5.   cost,
6.   rank()over(partition by name order by cost desc) rk,
7.   dense_rank()over(partition by name order by cost desc) drk,
8.   row_number()over(partition by name order by cost desc) drk
9. from
10.   business
11. 结果：
12. name   orderdate    cost rk drk rrk
13. 小元        2022-01-08        50         1         1          1
14. 小元        2022-01-05        46         2         2          2
15. 小元        2022-04-06        42         3         3          3
16. 小元        2022-02-03        23         4         4          4
17. 小元        2022-01-01        10         5         5          5
18. 小海        2022-01-07        50         1         1          1
19. 小海        2022-01-04        29         2         2          2
20. 小海        2022-01-02        15         3         3          3
21. 小猛        2022-06-12        80         1         1          1
22. 小猛        2022-05-10        12         2         2          2
23. 小辉        2022-04-13        94         1         1          1
24. 小辉        2022-04-11        75         2         2          2
25. 小辉        2022-04-08        62         3         3          3
26. 小辉        2022-04-09        62         3         3          4

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第13章 高级聚合函数

13.1 collect_list

collect_list 收集并形成list集合，结果不去重

1. hive>
2. select
3.   sex,
4.   collect_list(job)
5. from
6.   employee
7. group by
8.   sex

复制代码

结果：

1. 女        ["行政","研发","行政","前台"]
2. 男        ["销售","研发","销售","前台"]

复制代码

13.2 collect_set

collect_set 收集并形成set集合，结果去重

1. hive>
2. select
3.   sex,
4.   collect_set(job)
5. from
6.   employee
7. group by
8.   sex
9. 结果：
10. 女        ["行政","研发","前台"]
11. 男        ["销售","研发","前台"]

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13.3 炸裂函数

• 一进多出（一行进入，多行输出）。
  explode 将数组或者map展开
  

1. hive> select explode(array('a','b','d','c'));
2. 结果：
3. a
4. b
5. d
6. c

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1. -- 炸裂与侧写结合
2. -- 用法：lateral view udtf（expression） tableAlias AS columnAlias
3. -- 解释：lateral view用于和split，explode等UDTF一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
4. -- 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再把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
5. hive>
6. select
7.     movie,
8.     category_name
9. from movie_info
10. lateral view
11. explode(split(category,",")) movie_info_tmp AS category_name;

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• json_tuple 取出json字符串中属性的值
  

1. hive>
2. select json_tuple('{"name":"王二狗","sex":"男","age":"25"}','name','sex','age');
3. 结果：
4. 王二狗        男        25

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