当前位置: article > 正文

Hive 内置函数_hive内置函数

作者：Gausst松鼠会 | 2024-05-30 15:02:30

踩

hive内置函数

1.内置函数

进入 hive 客户端，通过命令show functions来查看系统内置的函数，默认内置了 289 个函数。通过命令desc function 函数名可以查看自带函数的描述，通过命令desc function extended 函数名可查看自带函数详细的用法（附带Example）。如下所示：

# 1.查看函数描述
hive (test)> desc function upper;
OK
tab_name
upper(str) - Returns str with all characters changed to uppercase
Time taken: 0.014 seconds, Fetched: 1 row(s)

# 2.查看函数详细用法
hive (test)> desc function extended upper;
OK
tab_name
upper(str) - Returns str with all characters changed to uppercase
Synonyms: ucase
Example:
  > SELECT upper('Facebook') FROM src LIMIT 1;
  'FACEBOOK'
Function class:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUpper
Function type:BUILTIN
Time taken: 0.066 seconds, Fetched: 7 row(s)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

2.Hive函数分类

Hive 中的函数，分三种：

UDF (一进一出，普通函数)
UDTF (多进一出，聚合函数)
UDAF (一进多出，炸裂函数)

一和多指的是输入数据的行数。

UDF函数：输入一行数据，返回一行数据。比如：upper(转大写)、substring(截取) 函数

UDTF函数：输入多行数据，返回一行数据，就是我们常用的聚合函数。比如：sum(求和)、avg(求平均数)函数

UDAF函数：输入一行数据，返回多行数据，又叫做炸裂函数。比如：explode(用于打散行，将一行的数据拆分成多行，它的参数必须为map或array)函数（炸裂函数：比如一行有很多单词，逗号分割，最后将单词通过逗号拆开，一个单词放一行，即输入一行输出多行）

如下图所示，通过命令：desc function extended 函数名;可以来查看函数是什么类型

3.常用函数介绍

由于博主有 MySQL 、Oracle 相关知识。此处部分函数的使用和 MySQL、Oracle 完全一致，就不在此过多描述

3.1 nvl

函数说明：
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。【Oracle 中也有 NVL 函数】。

示例：
select nvl(null,'默认值');   #返回默认值
select nvl("111","222");  #返回111
select nvl(100+100,"222");  #返回200
1
2
3

3.2 case when then else end

函数说明：
多条件判断函数，类似 Java 中的 if else 语句。condition是一个返回布尔类型的表达式，如果表达式返回true，则整个函数返回相应result的值，如果表达式皆为false，则返回 ElSE 后 result 的值，如果省略了 ELSE 子句，则返回 NULL。【MySQL、Oracle 中均有 case when then else end 函数】

格式：
CASE WHEN condition THEN result 

[WHEN...THEN...] 

ELSE result 

END
1
2
3
4
5
6
7

3.3 concat相关函数

Ⅰ.concat

函数说明：
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。【MySQL、Oracle中均有 concat 函数】

示例：
SELECT concat("Hello","----","World");   # 返回 Hello----World
1

Ⅱ.concat_ws

函数说明：
CONCAT_WS(separator, str1, str2,…) ：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数为参数间的分隔符。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;

示例：
select concat_ws("-","Hello","World","HaHaHa");   #返回Hello-World-HaHaHa
1
注意：
CONCAT_WS 中传入的参数，必须是 string字符串 或者 array<string>字符串数组。传入 array<string>字符串数组，concat_ws 可配合 collect_set、collect_list 使用。

3.4 collect_相关函数

数据：

Ⅰ.collect_set

函数说明：
collect_set 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。

示例：
# collect_set
select dept_no,collect_set(user_name) from user_info group by dept_no;
1
2

Ⅱ.collect_list

函数说明：
collect_list 与 collect_set 不同的是它不会去重。

示例：
#collect_list
select dept_no,collect_list(user_name) from user_info group by dept_no;
1
2

3.5 explode + lateral view

提示： explode 是 UDTF函数，UDTF函数通常需要配合 lateral view 侧写表使用。

函数说明：
explode(col)：将一行数据转换成列数据，可以用于array和map类型的数据。就是将 hive 一行中复杂的array或者map结构拆分成多行。

数据：

需求：
将电影分类中的数组数据展开。结果如下：

SQL:
# 表名.* 方式
select 
   movie,
   category_name.*    
from 
   movie_info 
lateral view 
   explode(split(category,'/')) category_name;
# 列名方式
select 
   movie,
   category_name    
from 
   movie_info 
lateral view 
   explode(split(category,'/')) movie_info_tmp as category_name;
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
分析：
如果使用 select movie,explode(split(category,'/')) from movie_info;则会报错：UDTF’s are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions

原因：
当使用UDTF函数的时候，hive只允许对拆分字段进行访问。
正确命令： select explode(split(category,'/')) from movie_info;
错误命令： select movie,explode(split(category,'/')) from movie_info;

如果想访问除了拆分字段以外的字段，怎么办呢?
用lateral view侧视图！官方文档，参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView

lateral view为侧视图，意义是为了配合UDTF函数来使用，把某一行数据拆分成多行数据。不加 lateral view 的UDTF只能提取单个字段拆分，并不能塞回原来数据表中。加上lateral view就可以将拆分的单个字段数据与原始表数据关联上。explode 只炸裂一个列，直接炸裂即可。如果炸裂的同时，还需要原表相关的字段，就需要加 lateral view 侧写表了

注意：在使用 lateral view 的时候需要指定视图别名和生成的新列别名

【参考自：https://blog.csdn.net/u011110301/article/details/104198588】

3.6 grouping sets 多维分析

使用 grouping sets 对数据进行多维度分析。如何使用 grouping sets 可参考官方文档：Enhanced Aggregation, Cube, Grouping and Rollup

1.需求：
①查看公司的总人数
②查看公司男性多少人，女性多少人
③查看公司每个部门有多少人
④查看公司每个部门男性、女性有多少人

2.数据如下：

3.基础SQL语句查询

①查看公司的总人数
select count(*) from db_user;
1
②查看公司男性多少人，女性多少人
select user_sex, count(*) from db_user group by user_sex;
1
③查看公司每个部门有多少人
select dept_no, count(*) from db_user group by dept_no;
1
④查看公司每个部门男性、女性有多少人
select dept_no, user_sex, count(*) from db_user group by dept_no, user_sex;
1
4.使用 GROUPING SETS 一个语句即可完成！！！！
select 
    dept_no,
    user_sex,
    count(*) 
from 
    db_user 
group by 
    dept_no,user_sex 
grouping sets
    ((),user_sex,dept_no,(user_sex,dept_no));
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
查询结果：

5.聚合查询，使用grouping sets 和 group by 的对比图(摘自官方文档)

3.7 开窗函数

提示：MySQL 在 8.X 版本也引入了开窗函数，与 Hive 中使用一样。随便找了个 blog 了解一下吧。MySQL 8.x 开窗函数 blog

官方文档，参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics

数据：

Ⅰ.over()大致介绍

说明：
group by 可以根据某个字段对数据集进行分组。over() 也类似，可以指定字段。但是它和 group by 还是不同的。

不同点在于：
group by 按照某个字段分组，比如说部门id，那么只要 id 相同的就都在一个组中，聚合时会对组中所有数据进行聚合。
over() 则不同，它可以指定窗口大小随着行的改变而改变，比如说 over 根据某个字段分组(此处说分组也不妥)，它可以在组内开窗，再次指定哪些行分为一组。

Ⅱ.over() 括号中会使用到的几个关键词（如何使用参考下文3.1）

关键词含义
PARTITION BY 以某个字段分区
ORDER BY 用于排序，配合聚合函数可实现累加
CURRENT ROW 当前行
n PRECEDING 往前 n 行数据
n FOLLOWING 往后 n 行的数据
UNBOUNDED 起点
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【col 字段，n 往前推n行，default_val 往前推的n行，如果该行为空，使用default_val字段】
LEAD(col,n,default_val) 往后第 n 行数据【col 字段，n 往前推n行，default_val 往前推的n行，如果该行为空，使用default_val字段】
FIRST_VALUE 这最多需要两个参数。第一个参数是您想要第一个值的列，第二个（可选）参数必须是默认值为 false 的布尔值。如果设置为 true 则跳过空值
LAST_VALUE 这最多需要两个参数。第一个参数是您想要最后一个值的列，第二个（可选）参数必须是默认为 false 的布尔值。如果设置为 true 则跳过空值。
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返回慈航所属的组的编号。注意：n必须为 int 类型

提示：这几个关键字可以非常方便在开窗中对行数的控制。在下面的【需求 3.1 中会有使用到】，点击链接到 3.1 查看 →→To 3.1。你也可以参见官方文档示例：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics

通过案例来了解一下over()的含义

案例一：over()存在的意义
# 这个SQL是会直接报错的，因为使用count聚合函数，却没有 group by name;
select name,count(name) from order_info;
1
2
# 加个 over() 在聚合函数后，在hive中就能够正常运行了。
select name,count(name) over() from order_info;
1
2
运行结果：

结果分析：

为什么是14呢？因为库中一共就有14条记录。

over() 在 group by 查询之后生效。我们执行 select name from order_info;会有14条记录。over() 即开窗的意思，over() 括号中没有限制条件，即代表将select name from order_info;的14条记录作为窗口数据集，count(name) 就是对窗口里面的数据集进行 count 计算。select name 有14条数据，返回数据就为14条，count(name) 就是对 over() 窗口中的数据集计算，所以14条数据的 count(name) 都是14。

总结：
over() 开窗，窗口中的数据就是除聚合函数外查询到的数据。本例即： select name from order_info;会有14条记录，count(name)就是对窗口中的数据求 count，就是 14 咯。

案例二：over()分区使用
# over() 指定按照 name 分区
select 
   name,
   count(name) over(partition by name) 
from 
   order_info;
1
2
3
4
5
6
查询结果：>

关键词	含义
PARTITION BY	以某个字段分区
ORDER BY	用于排序，配合聚合函数可实现累加
CURRENT ROW	当前行
n PRECEDING	往前 n 行数据
n FOLLOWING	往后 n 行的数据
UNBOUNDED	起点 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【col 字段，n 往前推n行，default_val 往前推的n行，如果该行为空，使用default_val字段】
LEAD(col,n,default_val)	往后第 n 行数据【col 字段，n 往前推n行，default_val 往前推的n行，如果该行为空，使用default_val字段】
FIRST_VALUE	这最多需要两个参数。第一个参数是您想要第一个值的列，第二个（可选）参数必须是默认值为 false 的布尔值。如果设置为 true 则跳过空值
LAST_VALUE	这最多需要两个参数。第一个参数是您想要最后一个值的列，第二个（可选）参数必须是默认为 false 的布尔值。如果设置为 true 则跳过空值。
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返回慈航所属的组的编号。注意：n必须为 int 类型

Ⅲ.通过几个需求来了解over()的使用：

1.查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数

select 
   name,
   count(*) over ()
from 
   order_info
where 
   date_format(orderdate,'yyyy-MM') = '2017-04'
group by 
   name;
1
2
3
4
5
6
7
8
9

在这里插入图片描述

2.查询顾客的购买明细及月购买金额

select 
   name,
   orderdate,
   cost,
   sum(cost) over(partition by month(orderdate))
from
   order_info;
1
2
3
4
5
6
7

在这里插入图片描述

3.查询顾客的购买明细，将每个顾客的cost按照日期进行累加

备注：累加功能，在 over() 中加个 order by 即可。

select 
   name,
   orderdate,
   cost,
   sum(cost) over(partition by name order by orderdate)
from
   order_info;
1
2
3
4
5
6
7

在这里插入图片描述

3.1 over 中的几个关键字使用介绍

①sum(cost) over(partition by name order by orderdate) 按name分组，组内数据累加

②sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW) 按name分组，由起点到当前行的聚合，与①一样，①默认也是起点到当前行的聚合

③sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and CURRENT ROW) 按name分组，当前行与前面1行做聚合

④ sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and 1 FOLLOWING) 按name分组，当前行与前面1行与后面一行做聚合

⑤sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between CURRENT ROW and 1 FOLLOWING) 按name分组，当前行与后面1行做聚合

⑤sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between CURRENT ROW and UNBOUNDED FOLLOWING) 按name分组，当前行与后面所有行做聚合

4.LAG查询每个顾客上次的购买时间

提示：lag(col,n,default_val)：【col 字段，n 往前推n行，default_val 往前推的n行，如果改行为空，使用default_val字段】

① Lag 将前n条数据整体往下瞬移的意思。可以做页面访问轨迹。比如：从【A页面 > B页面 > C页面】访问
select 
    name,
    orderdate,
    (lag(orderdate,1,orderdate) over(partition by name order by orderdate)) upPurchaseTime
from 
    order_info;
1
2
3
4
5
6
② Lead 与 Lag 正好反方向。功能一致
# lead 1行，为 null 使用本行的 orderdate
select 
    name,
    orderdate,
    lead(orderdate,1,orderdate) over(partition by name order by orderdate)
from 
    order_info;
1
2
3
4
5
6
7
② lead 往后2行
# lead 2行，为 null 使用本行的 orderdate
select 
    name,
    orderdate,
    lead(orderdate,2,orderdate) over(partition by name order by orderdate)
from 
    order_info;
1
2
3
4
5
6
7

5.查询前 20% 时间的订单信息

按时间排序，20%即分成5个组，取第一个组的数据，使用到 ntile(n) 配合 over()完成

select
    tb.name,
    tb.orderdate,
    tb.cose
from (
    select 
        name,
        orderdate,
        cost,
        ntile(5) over(order by orderdate) groupId  
    from 
        order_info;
) tb
where
    tb.groupId = 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

在这里插入图片描述

3.8 rank、dense_rank

提示：需要配合开窗函数 over() 使用。
MySQL 在 8.x版本也引入了开窗函数，就很容易实现类似 rank、dense_rank 的功能。

函数说明：
rank 函数用于排序，排序相同时会重复，总数不会变。
dense_rank 函数用于排序，排序相同时总数会减少。

举例：
类似成绩排名。第一个人500分，第二个人500分。并列第一。第三个人499。说的就是他是第二名？还是第三名的问题。rank 总数不会变，排序后是 1、1、3；dense_rank 总数则会减少，排序后是1、1、2

数据：

示例：
# rank 排序后总数不会变，排序后是 1、1、3
select
   name,
   grade,
   rank() over(order by grade desc)
from 
   grade_info;
1
2
3
4
5
6
7

# dense_rank 总数则会减少，排序后是1、1、2
select
   name,
   grade,
   dense_rank() over(order by grade desc)
from 
   grade_info;
1
2
3
4
5
6
7

在这里插入图片描述

3.9 row_number

提示：需要配合开窗函数 over() 使用

MySQL 在 8.x版本也引入了开窗函数，就很容易实现类似 row_number 的功能。如果没有开窗函数，就比较复杂了，可参考：MySQL语句练习50题

函数说明：
row_number 函数，是给每一行添加一个编号，编号从1 开始，与 Oracle 中的 ROWNUM 差不多。

数据：
使用 3.7 数据

示例：
select
    name,
    grade,
    row_number() over()
from 
    grade_info;
1
2
3
4
5
6

提示：
其他没介绍的内置函数，自行研究吧。通过命令show functions来查看系统内置的函数，默认内置了 289 个函数。

4.自定义函数

总有 Hive 内置函数解决不了的问题，就需要我们来自定义 Hive 函数了。常用来自定义的是 UDF、UDTF 函数。聚合函数 UDAF 基本已经都内置了。此处就重点介绍自定义UDF函数和自定义UDTF函数

Hive 自定义函数，本文不做介绍，如需了解。跳转查看：https://blog.csdn.net/lzb348110175/article/details/117653668

下一篇：Hive自定义函数

博主写作不易，加个关注呗

求关注、求点赞，加个关注不迷路ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ

我不能保证所写的内容都正确，但是可以保证不复制、不粘贴。保证每一句话、每一行代码都是亲手敲过的，错误也请指出，望轻喷 Thanks♪(･ω･)ﾉ

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Gausst松鼠会/article/detail/647458

Hive 内置函数_hive内置函数

本文目录

1.内置函数

2.Hive函数分类

3.常用函数介绍

3.1 nvl

3.2 case when then else end

3.3 concat相关函数

Ⅰ.concat

Ⅱ.concat_ws

3.4 collect_相关函数

Ⅰ.collect_set

Ⅱ.collect_list

3.5 explode + lateral view

3.6 grouping sets 多维分析

3.7 开窗函数

Ⅰ.over()大致介绍

Ⅱ.over() 括号中会使用到的几个关键词（如何使用参考下文3.1）

Ⅲ.通过几个需求来了解over()的使用：

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金额

3.查询顾客的购买明细，将每个顾客的cost按照日期进行累加

3.1 over 中的几个关键字使用介绍

4.LAG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

3.8 rank、dense_rank

3.9 row_number

4.自定义函数