HIVE详解

1. Hive基本概念
   1.  Hive简介
      1. 什么是Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

• 1. 1. 为什么使用Hive
• 直接使用hadoop所面临的问题

人员学习成本太高

项目周期要求太短

MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

• 为什么要使用Hive

操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。

避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

扩展功能很方便。

• 1. 1. Hive的特点
• 可扩展

Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。

• 延展性

Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

• 容错

良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

1. 1.  Hive架构
      1. 架构图

Jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于： Resourcemanager+AppMaster

TaskTracker 相当于：  Nodemanager  +  yarnchild

• 1. 1. 基本组成
• 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。
• 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql , derby中。
• 解释器、编译器、优化器、执行器。
  1. 1. 各组件的基本功能
• 用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
• 元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
• 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
  1. Hive与Hadoop的关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

1. 1. Hive与传统数据库对比[M1] 

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

1. 1. Hive的数据存储

1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）

2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

• db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
• table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
• external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

普通表: 删除表后, hdfs上的文件都删了

External外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了

• partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
• bucket：桶, 在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中

1.6 HIVE的安装部署

1.6.1 安装

单机版：

元数据库mysql版：

1.6.2 使用方式

Hive交互shell

bin/hive

Hive thrift服务

启动方式，（假如是在hadoop01上）：

启动为前台：bin/hiveserver2

启动为后台：nohup bin/hiveserver2 1>/var/log/hiveserver.log 2>/var/log/hiveserver.err &

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接

1. 方式（1）

hive/bin/beeline  回车，进入beeline的命令界面

输入命令连接hiveserver2

beeline> !connect jdbc:hive2//mini1:10000

（hadoop01是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）

1. 方式（2）

或者启动就连接：

bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1:10000 -n hadoop

接下来就可以做正常sql查询了

Hive命令

[hadoop@hdp-node-02 ~]$ hive  -e  ‘sql’

1. Hive基本操作
   1.  DDL操作
      1. 创建表

建表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

   [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

   [COMMENT table_comment]

   [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

   [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)

   [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

   [ROW FORMAT row_format]

   [STORED AS file_format]

   [LOCATION hdfs_path]

说明：

1. CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
2. EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
3. LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
4. ROW FORMAT

DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]

        [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]

   | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。

1. STORED AS

SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE

如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

6、CLUSTERED BY

对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：

（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。

（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

具体实例

1. 创建内部表mytable。

1. 创建外部表pageview。

1. 创建分区表invites。

1. 创建带桶的表student。

1. 1. 1. 修改表

增加/删除分区

• 语法结构

ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...

partition_spec:

: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)

ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...

• 具体实例

重命名表

• 语法结构

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

• 具体实例

增加/更新列

• 语法结构

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

注：ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

• 具体实例

1. 1. 1. 显示命令

show tables

show databases

show partitions

show functions

desc extended t_name;

desc formatted table_name;

• 1.  DML操作
     1. Load
• 语法结构

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO

TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

说明：

1. Load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。
2. filepath：

相对路径，例如：project/data1

绝对路径，例如：/user/hive/project/data1

包含模式的完整 URI，列如：

hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1

1. LOCAL关键字

如果指定了 LOCAL， load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。

如果没有指定 LOCAL 关键字，则根据inpath中的uri[M2] 查找文件

1. OVERWRITE 关键字

如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。

如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。

• 具体实例

1. 加载相对路径数据。

1. 加载绝对路径数据。

1. 加载包含模式数据。

1. OVERWRITE关键字使用。

• 1. 1. Insert
• 将查询结果插入Hive表

• 语法结构

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement

Multiple inserts:

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1

[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...

Dynamic partition inserts:

INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement

• 具体实例

1、基本模式插入。

2、多插入模式。

3、自动分区模式。

1. 导出表数据

• 语法结构

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...

multiple inserts:

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1

[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...

• 具体实例

1、导出文件到本地。

说明：

数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^A来区分，\n为换行符。用more命令查看时不容易看出分割符，可以使用: sed -e 's/\x01/|/g' filename[dht3] 来查看。

2、导出数据到HDFS。

• 1. 1. SELECT
• 基本的Select操作

• 语法结构

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list [HAVING condition]]

[CLUSTER BY col_list

  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]

]

[LIMIT number]

注：1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。

2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。

3、distribute by根据distribute by指定的内容将数据分到同一个reducer。

4、Cluster by 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。因此，常常认为cluster by = distribute by + sort by

• 具体实例

1、获取年龄大的3个学生。

2、查询学生信息按年龄，降序排序。

3、按学生名称汇总学生年龄。

2.3 Hive Join

• 语法结构

join_table:

  table_reference JOIN table_factor [join_condition]

  | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition

  | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition

Hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。

另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。

写 join 查询时，需要注意几个关键点：

1. 只支持等值join

例如：

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)

  SELECT a.* FROM a JOIN b

    ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)

是正确的，然而:

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id>b.id)

是错误的。

2. 可以 join 多于 2 个表。

例如

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key = b.key1) JOIN c

    ON (c.key = b.key1)

被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)

  JOIN c ON (c.key = b.key2)

而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。

3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：

    reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：

 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。

4．LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况

例如：

  SELECT a.val, b.val FROM

a LEFT OUTER  JOIN b ON (a.key=b.key)

对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出:

a.val, NULL

所以 a 表中的所有记录都被保留了；

“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。

Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：

  SELECT a.val, b.val FROM a

  LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

  WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：

  SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

  ON (a.key=b.key AND

      b.ds='2009-07-07' AND

      a.ds='2009-07-07')

这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。

  SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val

  FROM a

  JOIN b ON (a.key = b.key)

  LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)

先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val

• 具体实例

1. 获取已经分配班级的学生姓名。

1. 获取尚未分配班级的学生姓名。

1. LEFT  SEMI  JOIN是IN/EXISTS的高效实现。

3 Hive Shell参数

3.1 Hive命令行

• 语法结构

hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-S]

说明：

1. -i 从文件初始化HQL。
2. -e从命令行执行指定的HQL
3. -f 执行HQL脚本
4. -v 输出执行的HQL语句到控制台
5. -p <port> connect to Hive Server on port number
6. -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.

• 具体实例

1、运行一个查询。

2、运行一个文件。

3、运行参数文件。

3.2 Hive参数配置方式

Hive参数大全：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

开发Hive应用时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？这通常是错误的设定方式导致的。

对于一般参数，有以下三种设定方式：

1. 配置文件
2. 命令行参数
3. 参数声明

配置文件：Hive的配置文件包括

1. 用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
2. 默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml

用户自定义配置会覆盖默认配置。

另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。

配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。

命令行参数：启动Hive（客户端或Server方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：

bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console

这一设定对本次启动的Session（对于Server方式启动，则是所有请求的Sessions）有效。

参数声明：可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：

set mapred.reduce.tasks=100;

这一设定的作用域也是session级的。

上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。

4. Hive函数

4.1 内置运算符

内容较多，见《Hive官方文档》

4.2 内置函数

内容较多，见《Hive官方文档》

4.3 Hive自定义函数和Transform

当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。

4.3.1 自定义函数类别

UDF  作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）

UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）

4.3.2 UDF开发实例

1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法

2、打成jar包上传到服务器

3、将jar包添加到hive的classpath

hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;

1. 创建临时函数与开发好的java class关联

1. 即可在hql中使用自定义的函数strip 

Select strip(name),age from t_test;

4.3.3 Transform实现

Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能

适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况

使用示例1：下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.

其中weekday_mapper.py内容如下

使用示例2：下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据

5. Hive实战

Hive 实战案例1——数据ETL

需求：

• 对web点击流日志基础数据表进行etl（按照仓库模型设计）
• 按各时间维度统计来源域名top10

已有数据表 “t_orgin_weblog” ：

数据示例：

实现步骤：

1、对原始数据进行抽取转换

--将来访url分离出host  path  query  query id

3、从前述步骤进一步分离出日期时间形成ETL明细表“t_etl_detail”    day tm  

3、对etl数据进行分区(包含所有数据的结构化信息)

导入数据

分个时间维度统计各referer_host的访问次数并排序

4、来源访问次数topn各时间维度URL

取各时间维度的referer_host访问次数topn

Hive 实战案例2——访问时长统计

需求：

从web日志中统计每日访客平均停留时间

实现步骤：

1. 由于要从大量请求中分辨出用户的各次访问，逻辑相对复杂，通过hive直接实现有困难，因此编写一个mr程序来求出访客访问信息（详见代码）

启动mr程序获取结果：

1. 将mr的处理结果导入hive表

3、得出访客访问信息表 "t_display_access_info"

由于有一些访问记录是单条记录，mr程序处理处的结果给的时长是0，所以考虑给单次请求的停留时间一个默认市场30秒

4、统计所有用户停留时间平均值

select avg(stay_long) from t_display_access_info;

Hive实战案例3——级联求和

需求：

有如下访客访问次数统计表 t_access_times

需要输出报表：t_access_times_accumulate

实现步骤

可以用一个hql语句即可实现：

lead

lag

FIRST_VALUE

LAST_VALUE

RANK

ROW_NUMBER

DENSE_RANK

CUME_DIST

PERCENT_RANK

NTILE

java_method(class,method [,arg1 [,arg2])reflect(class,method [,arg1 [,arg2..]])hash(a1 [,a2...])

lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (‘,‘ columnAlias)*  fromClause: FROM baseTable (lateralView)*  

create table employee(

id string,

money double,

type string)row format delimited 

fields terminated by ‘\t‘ 

lines terminated by ‘\n‘ 

stored as textfile;load data local inpath ‘/liguodong/hive/data‘ into table employee;select * from employee;

优先级依次为NOT AND ORselect id,money from employee where (id=‘1001‘ or id=‘1002‘) and money=‘100‘;

select cast(1.5 as int);

if(con,‘‘,‘‘);

hive (default)> select if(2>1,‘YES‘,‘NO‘);

YES

case when con then ‘‘ when con then ‘‘ else  ‘‘ end (‘‘里面类型要一样)

select case when id=‘1001‘ then ‘v1001‘ when id=‘1002‘ then ‘v1002‘ else ‘v1003‘ end from employee;

get_json_object(json 解析函数，用来处理json，必须是json格式)select get_json_object(‘{"name":"jack","age":"20"}‘,‘$.name‘);

parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])

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

employee limit 1;

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

abcdefgh

concat_ws(string SEP, array<string>)

举例：

hive> select concat_ws(‘,‘,‘abc‘,‘def‘,‘gh‘) from lxw_dual;

abc,def,gh

列出该字段所有不重复的值，相当于去重

collect_set(id)  //返回的是数组

列出该字段所有的值，列出来不去重 

collect_list(id)   //返回的是数组

select collect_set(id) from taborder;

求和

sum(money)

统计列数

count(*)

select sum(num),count(*) from taborder;

first_value(第一行值)

first_value(money) over (partition by id order by money)

select ch,num,first_value(num) over (partition by ch order by num) from taborder;

rows between 1 preceding and 1 following (当前行以及当前行的前一行与后一行)

hive (liguodong)> select ch,num,first_value(num) over (partition by ch order by num ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) from taborder;

last_value 最后一行值

hive (liguodong)> select ch,num,last_value(num) over (partition by ch) from taborder;

 lead

 去当前行后面的第二行的值

 lead(money,2) over (order by money)

 lag 

 去当前行前面的第二行的值

 lag(money,2) over (order by money)

 ```

 ```

 select ch, num, lead(num,2) over (order by num) from taborder;

 select ch, num, lag(num,2) over (order by num) from taborder;

rank() over(partition by id order by money)

select ch, num, rank() over(partition by ch order by num) as rank from taborder;

select ch, num, dense_rank() over(partition by ch order by num) as dense_rank from taborder;

cume_dist (相同值的最大行号/行数)

cume_dist() over (partition by id order by money)

percent_rank (相同值的最小行号-1)/(行数-1)

第一个总是从0开始

percent_rank() over (partition by id order by money)

 select ch,num,cume_dist() over (partition by ch order by num) as cume_dist,

 percent_rank() over (partition by ch order by num) as percent_rank

 from taborder;

 ntile分片 

 ntile(2) over (order by money desc)  分两份 

 select ch,num,ntile(2) over (order by num desc) from taborder;

select id,java_method("java.lang,Math","sqrt",cast(id as double)) as sqrt from hiveTest;

 select id,adid 

 from employee 

 lateral view explode(split(type,‘B‘)) tt as adid;

 explode 把一列转成多行

hive (liguodong)>  select id,adid

                >  from hiveDemo

                >  lateral view explode(split(str,‘,‘)) tt as adid;

hive> select regexp_replace(‘foobar‘, ‘oo|ar‘, ‘‘) from lxw_dual;

fb

hive> select regexp_replace(‘979|7.10.80|8684‘, ‘.*\\|(.*)‘,1) from hiveDemo limit 1;

hive> select regexp_replace(‘979|7.10.80|8684‘, ‘(.*?)\\|(.*)‘,1) from hiveDemo limit 1;