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1. with...as语句
with 语句,允许hive定义一个sql片段,供整个sql使用,会将这个片段产生的结果集保存在内存中,后续的sql均可以访问这个结果集,作用与视图或临时表类似;
with 语句,相当于建立了一张临时虚拟表,但是不会被物理创建,用完即销毁;
with 语句,可以将业务接耦,每一个with语句,单独成为一个子模块,最后使用基础表将它们串联起来;
这里必须要整体作为一条sql查询,即with as语句后不能加分号,不然会报错;
语法限制:
1)with...as...必须和其他sql一起使用(可以定义一个with但在后续语句中不使用他),如果定义了with子句,但其后没有跟select查询,则会报错;
2)with...as...是一次性的;
with temp_table as ( select * from xxx ) select * from temp;
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with temp1 as ( select * from xxx) , temp2 as ( select * from xxx) select * from temp1,temp2;
2. lateral view(行转列)、explode
lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的,能将一行数据拆分成多行数据,在此基础上可以对拆分的数据进行聚合,lateral view首先为原始表的每行调用UDTF(操作作用于单个数据行,并且产生多个数据行,返回拆分值,一对多),UDTF会把一行拆分成一行或者多行,lateral view在把结果组合,产生一个支持别名表的虚拟表。
split(str, regex) :按规则截取字符串,返回数组
explode函数(行转列):
1)explode函数以array类型数据输入,将数组中的元素拆分成多行显示;
2)array函数是将一列输入转换成一个数组输出;
3)hive的表生成函数只是生成了一种数据的展示方式,而无法在表中产生一个其他的列;
4)因此这块需要使用LATERAL VIEW功能来进行处理,LATERAL VIEW将explode生成的结果当做一个视图来处理;
5)a表示表示UDTF函数转换的虚拟表的名称,browse_product表示虚拟表的虚拟字段名称
select * from jindi_data.ods_es_search_copyright_reg_index_df lateral view explode(split(gids, ';')) a as browse_product where pt = 20210510
--多个lateral view
col1 col2
[1, 2] ['a', 'b', 'c']
[3, 4] ['d', 'e', 'f']
select aa,bb from temptable lateral view explode(col1) a as aa lateral view explode(col2) b as bb;
3. coalesce函数
将控制替换成其他值,返回第一个非空值
coalesce (expression_1, expression_2, ...,expression_n),依次参考各参数表达式,遇到非null值即停止并返回该值。如果所有的表达式都是空值,最终将返回一个空值。使用COALESCE在于大部分包含空值的表达式最终将返回空值。
select coalesce(success_cnt, 1) from table1
--当success_cnt 为null值的时候,将返回1,否则将返回success_cnt的真实值
select coalesce(success_cnt,period,1) from table2
--当success_cnt不为null,那么无论period是否为null,都将返回success_cnt的真实值(因为success_cnt是第一个参数)
--当success_cnt为null,而period不为null的时候,返回period的真实值。只有当success_cnt和period均为null的时候,将返回1
4. collect_list、collect_set函数(列转行)
都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重。
还可以利用collect突破group by的限制,Hive中在group by查询的时候要求出现在select后面的列都必须是出现在group by后面的,即select列必须是作为分组依据的列,但是有的时候想根据A进行分组然后随便取出每个分组中的一个B。
select username, collect_list(video)[0] from visit_video group by username
5. get_json_object(提取json格式中的数据)
get_json_object(string json_string,stringpath)
说明:第一个参数为json对象变量,第二个参数使用$表示json变量标识,然后用.或[]读取对象或数组,如果json无效,返回null,每次只能返回一个数据项
举例:
data = {
"store": {
"fruit":[{"size":8,"name":"apple"}, {"size":9,"name":"pear"}],
"bicycle":{"price":20,"color":"yellow"}
},
"email":"amy@123.com",
"owner":"amy"
}
--获取单层json
select get_json_object(data,"$.owner") from table
--获取多层json
select get_json_object(data,"$.store.fruit") from table
--获取数组值[ ]
select get_json_object(data,"$.store.fruit[0]") from table
--获取所有name值
select get_json_object('[[{"id":"123","name":"苹果"}],[{"id":"456","name":"香蕉"}],[{"id":"789","name":"西瓜"}]]', '$.[*].[*].name');
6. regexp_extract(正则表达式解析函数)
语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
index:0是显示与之匹配的整个字符串,1 是显示第一个括号里面的,2 是显示第二个括号里面的字段
在有些情况下要使用转义字符(双斜杠'\\')
7. regexp_replace(正则表达式替换函数)
语法:regexp_replace(string a, string b, string c)
将字符串a中的符合java正则表达式b的部分替换为c,部分情况下要使用转义字符
8. array_contains(判断array是否含有某个元素)
select array_contains(applicant_other_2,'ABC') as flag from table
9. 日期函数
date_add(string startdate, int days) 日期加天数
date_sub(string startdate, int days) 日期减天数
datediff(string enddate, string startdate) 返回两个日期差,int类型
unix_timestamp(string date) 返回值: bigint,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
10. concat_ws(带分隔符字符串连接函数)
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
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