大数据学习day28-----hive03------1. null值处理，子串，拼接，类型转换 2.行转列，列转行 3. 窗口函数（over，lead,lag等函数） 4.rank（行号函数）5. json解析函数 6.jdbc连接hive，企业级调优

1. null值处理，子串，拼接，类型转换

（1） 空字段赋值（null值处理）　　

　　当表中的某个字段为null时，比如奖金，当你要统计一个人的总工资时，字段为null的值就无法处理，这个时候就可以使用NVL函数

　　NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( string1, replace_with)。它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。

例：

创建dept表，并导入数据

create external table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int    -------位置
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath "/root/hive/dept.txt" into table dept;

创建emp表，并导入数据

create external table if not exists emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int, -------领导
hiredate string,
sal double,
comm double, ------奖金
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/hive/emp.txt' into table emp;

需求：统计员工的总工资

select empno ,ename ,(sal+nvl(comm,0)) gz  from emp ;

结果

（2）substr(字段 , 起始位置1 , 长度)   ， substr(字段 , -n) 从后面开始获取n个字符的字符串    　　

（3）cast() 数据类型转换

2. 行转换，列转换

2.1 行转列

（1）

collect_set(name) 将多行字段的值收集成数组 去重
collect_list(字段) 将多行的字段收集成数组 不去重

范围：全局范围的收集（若加上group by，则是组内收集）

（2）concat_ws 参数一  拼接符  参数二 集合 ：将集合中的数据按参数一拼接

（3）concat    参数....  多个元素直接拼接 ：

concat(dname , "," , gender) ---这样拼接麻烦

案例:  数据：

创建表并导入数据

create table teacher(
name string ,
dname string ,
gender string
)
row format delimited fields terminated by "\t" ;

load data local inpath "/hive/teacher.txt" into table teacher ;

需求：求每个部门的各种性别的人的（人名）列表

错误的写法：

select
dname,gender,
name   -----此处一列会有多个name，这样必然会报错，此处要么写grou by的key或是聚合函数，如count
from
teacher
group by dname,gender ;

正确的写法：

select
dname,gender,
collect_set(name)
from
teacher
group by dname,gender ;

得到的结果

优化，将dname，gender合成一列

select
base_data ,
collect_set(name)   -- 组内将name字段收集成一个数组
from
(select
name ,
concat(dname , "," , gender)  base_data
from
teacher)t1
group by base_data;

结果（这种形式更加直观）

2.2 列转行

数据：

建表并导入数据

create table movie(
name string ,
category array<string>
)
row format delimited fields  terminated by "\t"
collection items terminated by  "," ;

load  data local  inpath "/root/hive/movie.txt"  into table movie ;

表格如下

2.2.1 函数说明

（1）EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 [爆炸, 炸裂]　　

select explode(category) from movie ;

结果

（2）Lateral View

lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)*

注意：tableAlias表示虚拟表的别名，columnAlias（列的别名）对应这个虚拟表（一列）

hive官方描述

　　Lateral view is used in conjunction with user-defined table generating functions such as explode(). As mentioned in Built-in Table-Generating Functions, a UDTF generates zero or more output rows for each input row. A lateral view first applies the UDTF to each row of base table and then joins resulting output rows to the input rows to form a virtual table having the supplied table alias.

翻译：

　　Lateral view与用户定义的表生成函数(如explode())一起使用。正如在内置的表生成函数中提到的，UDTF为每个输入行生成零个或多个输出行。Lateral view首先将UDTF应用于基表的每一行，然后将产生的输出行连接到输入行，形成一个具有表别名的虚拟表。

例

select name,ty
from
movie
lateral view  explode(category) temp_table  as  ty ;

结果

此处不能如下（个人理解：temp_table为表，所以不能select）

select
name,
temp_table
from
movie
lateral view  explode(category) temp_table ;

此处若换成如下命令：

select
name
from
movie
lateral view  explode(category) temp_table ;

结果如下

可见Lateral view可将产生的输出行连接到输入行

3. 窗口函数（over( )）

　　我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数（*）.

　　在深入研究Over字句之前，一定要注意：在sql处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by字句之前。

此处以练习0为例 解释上面打“*”号的这句话

该例中若想获取聚集前的数据（name，createtime，cost），聚集后的数据（此处以count（*）为例），当使用以下sql语句查询聚集前后的数据时

SELECT
  name,createtime,cost,
  count(*)
FROM
  orders

会报错（count后只有一条结果，其不是逐行运算的，与聚合前的数据不能放在一起）

但就是想要得到聚合前后的数据该怎么办呢========>窗口函数，如下

此处的over()可以指定count(*)工作的数据窗口大小，如下sql语句

SELECT
  name,createtime,cost,
  count(*) over(partition by name)  //此处的over()指定count()函数工作的数据窗口大小为同一个人的数据
FROM
  orders

运行结果

3.1 相关函数的说明

over()：窗口函数，指定分析函数、聚合函数等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化而变化（若直接over()，则是分析函数执行前，表格的行数）

CURRENT ROW：当前行  current row

n PRECEDING：往前n行数据  n  preceding

n FOLLOWING：往后n行数据  n following

UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点  unbound preceding  unbound following

LAG(col, n)：相对某运算的行，往前第n行数据  lag  参数一 字段  n --------见练习（4）

LEAD(col,n)：相对某运算的行，往后第n行数据 lead------------见练习（4）

NTILE(n)：把有序分区中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。  ntile(5) ----见练习(5)

3.2 案例和练习

案例：以1中的emp，dept表为例（over()函数）

此时count(*) over()计算的表格为第一个count()执行后得到的数据

当去掉count(*)后，此时，count(*) over()计算的数据为原始数据，得到的结果如下

练习0：

数据如下

建表并导入数据

create table orders(
name string ,
createtime string ,
cost double
)
row format delimited fields terminated by "," ;
load data local inpath "/root/hive/orders.txt"  into  table orders ;

得到如下表

 （1）查询在2017年4月份购买过的顾客即总人数

第一步

select
name ,
createtime
from
orders
group by name , createtime
having substr(createtime ,1 , 7)  = "2017-04" ；

结果

第二步

select
name ,
count(*) ,
count(*)  over() tatol_num
from
(select
name ,
createtime
from
orders
group by name , createtime
having substr(createtime ,1 , 7) = "2017-04")t
group by  name ;

结果

第三步（最终结果）

（2）查询顾客的购买明细及月购买总额　　

select
name ,
createtime,
cost ,
sum(cost) over(partition by name, month(createtime))
from
orders  ;

结果

 

（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加

select
name ,
createtime,
cost ,
sum(cost) over(partition by name) month_total,
sum(cost) over(partition by name order by  createtime )  --每个人按时间累加
from
orders ；

结果

（4）查询顾客上次的购买时间（使用lag）

select
*  ,
lag(createtime ,1 , "首次购买")  over(partition by name  order by createtime) ,
lead(createtime ,1)  over(partition by name  order by createtime)
from
orders ;

结果

 （5）查询前20%时间的订单信息（使用lead）

select
*
from
(select
* ,
ntile(5)  over(order by createtime)  n
from
orders)t
where n = 1
;

结果

 4.rank（行号函数）

4.1 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--------见练习

案例

数据

需求：计算每门学科的成绩排名

创建表并导入数据

create table  stu(
name string ,
subject string ,
score int
)
row  format delimited fields terminated by "\t" ;
load data local inpath "/root/hive/stu.txt" into table stu ;

得到如下表

sql语句

select
*  ,
rank() over(partition by subject order by score desc) ,  -- 总数量不变
dense_rank() over(partition by subject order by score desc)   -- 总数减少
from
stu ;

结果

练习1

数据如下，求有连续4天销售记录的店铺

第一步：使用row_number()求出各店铺所有销售数

select
*,
row_number() over(partition by name order by ctime)
from
shop ;

结果

第二步：使用date_sub函数，并统计差值相同值的个数（此处统计差值大于4）

select
name ,
diff,
count(*) cc
from
(select
*,
date_sub(ctime , n) diff
from
(select
*,
row_number() over(partition by name order by ctime) n
from
shop)t1)t2
group by name , diff 

having cc >=4 ;

结果

 第三步：最终结果

select
distinct name
from
(select
name ,
diff,
count(*) cc
from
(select
*,
date_sub(ctime , n) diff
from
(select
*,
row_number() over(partition by name order by ctime) n
from
shop)t1)t2
group by name , diff 

having cc >=4)t3 ;

结果

练习2

数据

uid seq m
u01,1,1
u01,2,0
u01,3,1
u01,4,1
u01,5,0
u01,6,1
u02,1,1
u02,2,1
u02,3,0
u02,4,1
u02,5,1
u02,6,0
u02,7,0
u02,8,1
u02,9,1
u03,1,1
u03,2,1
u03,3,1
u03,4,1
u03,5,1
u03,6,0

uid：用户；seq：用户第几次打地鼠；m：是否击中，1表示击中，0没击中

需求：求连续打中地鼠3次的用户

（1）建表并导入数据

create table  ds(
uid string ,
seq  int ,
m int
)
row format delimited fields terminated by "," ;
load data local inpath "/root/hive/ds.txt"  into  table ds ;

(2)sql

select
distinct uid
from
(select
uid,diff,
count(*) chit
from
(select
*,
(seq-n) diff
from
(select
*,
row_number() over(partition by uid order by seq) n
from
ds
where m = 1) t1)t2
group by
uid,diff
having chit>=3)t3;

结果

5. json解析函数：表生成函数（json_tuple()）

需求：有如下json格式的电影评分数据　　

求电影的均分

（1）创建表并导入数据

create table json(
content string
);
load data local inpath "/root/hive/rating.json" into table json ;

（2）通过表生成函数，解析json得到另一张表

create table mm as
select
json_tuple(content , "movie" , "rate","timeStamp","uid") as (mid ,rate ,times ,uid)
from
json ;

结果

（3）sql

select  avg(rate) from mm where uid =1  ;

结果

6.jdbc连接hive，企业级调优

　　见hive文档