Hive的内置函数

定义：

UDF(User-Defined-Function)，用户自定义函数对数据进行处理。

UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求。

UDAF(User Defined Aggregation Function)用户自定义聚合函数，操作多个数据行，产生一个数据行。

用法：

　　1、UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。

　　2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点：

a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。

b）需要实现evaluate函。

c）evaluate函数支持重载。

hive的本地模式：

　　大多数的Hadoop job是需要hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据的。不过，有时hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间会明显被缩短。

　　如此一来，对数据量比较小的操作，就可以在本地执行，这样要比提交任务到集群执行效率要快很多。

　　配置如下参数，可以开启Hive的本地模式：

hive> set hive.exec.mode.local.auto=true;(默认为false)

　　当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式：
　　　　1.job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
　　　　2.job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
　　　　3.job的reduce数必须为0或者1

hive 中窗口函数row_number,rank,dense_ran,ntile分析函数的用法

　　示例数据：

1　　 a 10

2 a 12

3 b 13

4 b 12

5 a 14

6 a 15

7 a 13

8 b 11

9 a 16

10 b 17

11 a 14

　　sql语句：

select id,

name,

sal,

rank()over(partition by name order by sal desc ) rp,

dense_rank() over(partition by name order by sal desc ) drp,

row_number()over(partition by name order by sal desc) rmp

from f_test

　　结果：

10    b    17    1    1    1

3    b    13    2    2    2

4    b    12    3    3    3

8    b    11    4    4    4

9    a    16    1    1    1

6    a    15    2    2    2

11    a    14    3    3    3

5    a    14    3    3    4

7    a    13    5    4    5

2    a    12    6    5    6

1    a    10    7    6    7

　　ntile

　　　　ntile(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
　　　　ntile不支持rows between，比如 ntile(2) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and current row)
　　　　如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布

　　比如需求为:求sal前50%的人

select * from (

select id,

name,

sal,

NTILE(2) over(partition by name order by sal desc ) rn

from f_test

) t where t.rn=1

Hive已定义函数介绍：

　　1、字符串长度函数：length

　　　　语法: length(string A)
　　　　返回值: int
　　举例：

hive> select length(‘abcedfg’) from dual;

　　2、字符串反转函数：reverse

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

　　举例：

hive> select reverse(‘abcedfg’) from dual;

gfdecba

　　3、字符串连接函数：concat

　　　　语法: concat(string A, string B…)
　　　　返回值: string
　　　　说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串

　　举例：

hive> select concat(‘abc’,'def’,'gh’) from dual;

abcdefgh

　　4、带分隔符字符串连接函数：concat_ws

　　　　语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
　　　　返回值: string
　　　　说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符
　　举例：

hive> select concat_ws(‘,’,'abc’,'def’,'gh’) from dual;

abc,def,gh

　　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
　　　　说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串
　　举例：

hive> select substr(‘abcde’,) from dual;

cde

hive> select substring(‘abcde’,) from dual;

cde

hive> select substr(‘abcde’,-) from dual; （和ORACLE相同）

e

　　6、类型转换

　　　　类型转换：case

select cast(1 as float); --1.0

select cast('2016-05-22' as date); --2016-05-22

　　　　字符串转大写函数：upper,ucase

　　　　字符串转小写函数：lower,lcase

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

hive> select lower(‘abSEd’) from dual;

absed

hive> select lcase(‘abSEd’) from dual;

absed

　　7、左右去除空格函数

　　　　左边去空格函数：ltrim

　　　　右边去空格函数：rtrim

　　8、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
　　　　说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符
　　举例：

 hive> select regexp_replace(‘foobar’, ‘oo|ar’, ”) from dual;

fb

　　9、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
　　　　说明：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。注意，在有些情况下要使用转义字符
　　举例：

hive> select regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, ) from dual;

the

hive> select regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, ) from dual;

bar

hive> select regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, ) from dual;

foothebar

　　10、URL解析函数：parse_url，parse_url_tuple（UDTF）

　　　　语法: parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])，parse_url_tuple功能类似parse_url()，但它可以同时提取多个部分并返回
　　　　返回值: string
　　　　说明：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.
　　举例：

hive> select parse_url(‘http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1′, ‘HOST’) from dual;

facebook.com

hive> select parse_url_tuple('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY:k1', 'QUERY:k2');

v1 v2

　　11、json解析函数：get_json_object

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

hive> select get_json_object(‘{“store”:

> {“fruit”:\[{"weight":,"type":"apple"},{"weight":,"type":"pear"}],

> “bicycle”:{“price”:19.95,”color”:”red”}

> },

> “email”:”amy@only_for_json_udf_test.net”,

> “owner”:”amy”

> }

> ‘,’$.owner’) from dual;

amy

　　12、集合查找函数: find_in_set

　　　　语法: find_in_set(string str, string strList)
　　　　返回值: int
　　　　说明: 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（只能是逗号分隔，不然返回0）
　　举例：

hive> select find_in_set(‘ab’,'ef,ab,de’) from dual;

hive> select find_in_set(‘at’,'ef,ab,de’) from dual;

　　13、行转列：explode （posexplode Available as of Hive 0.13.0）

　　　　说明：将输入的一行数组或者map转换成列输出
　　　　语法：explode(array (or map))
　　举例：

hive> select explode(split(concat_ws(',','','','','','','','','',''),',')) from test.dual;

　　14、多行转换：lateral view

　　　　说明：lateral view用于和json_tuple，parse_url_tuple，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。
　　举例：

　　　　假设我们有一张表pageAds，它有两列数据，第一列是pageid string，第二列是adid_list，即用逗号分隔的广告ID集合：

string pageid	Array<int> adid_list
"front_page"	[1, 2, 3]
"contact_page"	[3, 4, 5]

　　　　要统计所有广告ID在所有页面中出现的次数。

　　　　首先分拆广告ID：

SELECT pageid, adid

FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid;

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　执行结果如下：

string pageid	int adid
"front_page"	1
"front_page"	2
"front_page"	3
"contact_page"	3
"contact_page"	4
"contact_page"	5

　　解释一下，from后面是你的表名，在表名后面加lateral view explode。。。（你的行转列sql），还必须要起一个别名，我这个字段的别名为sp。然后再看看select后面的 s.*，就是原表的字段，我这里面只有一个字段，且为X

　　多个lateral view的sql类如：

select * from exampletable lateral view explode(col1) mytable1 as mycol1 lateral view explode(mycol1) mytable2 as mycol2;

　　15、union结果集合并

　　　　union将多个select语句的结果集合并为一个独立的结果集

create table dw_oute_numbs as

select 'step1' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/item%'

union

select 'step2' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/category%'

union

select 'step3' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/order%'

union

select 'step4' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/index%';

+---------------------+----------------------+--+

| dw_oute_numbs.step | dw_oute_numbs.numbs |

+---------------------+----------------------+--+

| step1 　　　　　　　　| 1029 　　　　　　　　　|

| step2 　　　　　　　　| 1029 　　　　　　　　　|

| step3 　　　　　　　　| 1028 　　　　　　　　　|

| step4 　　　　　　　　| 1018 　　　　　　　　　|

+---------------------+----------------------+--+

　　抽取一行数据转换到新表的多列样例：

　　　　http_referer是获取的带参数请求路径，其中非法字符用\做了转义，根据路径解析出地址，查询条件等存入新表中，

drop table if exists t_ods_tmp_referurl;

create table t_ ods _tmp_referurl as

SELECT a.*,b.*

FROM ods_origin_weblog a LATERAL VIEW parse_url_tuple(regexp_replace(http_referer, "\"", ""), 'HOST', 'PATH','QUERY', 'QUERY:id') b as host, path, query, query_id;

　　复制表，并将时间截取到日：

drop table if exists t_ods_tmp_detail;

create table t_ods_tmp_detail as

select b.*,substring(time_local,,) as daystr,

substring(time_local,) as tmstr,

substring(time_local,,) as month,

substring(time_local,,) as day,

substring(time_local,,) as hour

From t_ ods _tmp_referurl b;