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Hive常用的函数

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简介:
本篇介绍Apache Hive中常用的一些内置函数及其用法,帮助用户更高效地进行数据查询和处理。 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,能够把 SQL 语句转换成 MapReduce 任务来运行。它的优点在于学习成本低,可以通过类 SQL 语句快速实现基本的 MapReduce 统计工作,无需开发专门的 MapReduce 应用程序,非常适合用于数据仓库中的统计分析。

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  • Hive
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    本篇文章主要介绍Apache Hive中常用的一些SQL函数及其用法,包括字符串处理、数值计算和日期操作等,旨在帮助用户提高数据分析效率。 本段落归纳了Hive常用函数的使用方法,包括时间函数、类型转换函数以及UDF(用户自定义函数)和UDA F(用户自定义聚合函数)等内容。
  • Hive
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    本篇介绍Apache Hive中常用的一些内置函数及其用法,帮助用户更高效地进行数据查询和处理。 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,能够把 SQL 语句转换成 MapReduce 任务来运行。它的优点在于学习成本低,可以通过类 SQL 语句快速实现基本的 MapReduce 统计工作,无需开发专门的 MapReduce 应用程序,非常适合用于数据仓库中的统计分析。
  • Hive SQL
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    本篇文章主要介绍在使用Hive进行数据查询和处理时常用的SQL函数,帮助读者掌握基础到高级的各种操作技巧。 ### Hive SQL 常见函数详解 #### 一、Case When 条件转换函数 **功能简介:** `CASE WHEN` 是 SQL 中一种常用的条件判断语句,可以在查询时实现根据不同的条件返回不同的结果,类似于编程语言中的 `if-else` 语句。 **语法示例:** ```sql CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ... ELSE resultN END AS new_column_name ``` **应用场景:** 例如,根据用户的评分等级来确定用户级别: ```sql SELECT user_id, CASE WHEN rating > 4 THEN VIP WHEN rating > 2 THEN Regular ELSE New User END AS user_level FROM users; ``` #### 二、Struct 构建结构体 **功能简介:** `STRUCT` 函数用于创建结构体类型的列。它可以将多个字段组合成一个结构体。 **语法示例:** ```sql STRUCT(field1, field2, field3, ...) AS struct_column_name ``` **应用场景:** 例如,将 URL、ID 和分数组合成一个结构体: ```sql SELECT STRUCT(url, id, score) AS user_data FROM website_logs; ``` #### 三、To_JSON 将结果转换为 JSON 格式 **功能简介:** `TO_JSON` 函数可以将结构体类型的列转换为 JSON 格式的数据。 **语法示例:** ```sql TO_JSON(struct_column) ``` **应用场景:** 例如,将上一步创建的结构体转换为 JSON: ```sql SELECT TO_JSON(STRUCT(url, id, score)) AS json_data FROM website_logs; ``` #### 四、Collect_List 和 Collect_Set 收集列表或集合 **功能简介:** `COLLECT_LIST` 和 `COLLECT_SET` 函数都是用于收集数据的函数,但它们有所不同。`COLLECT_LIST` 会保留重复的元素,并返回一个列表;而 `COLLECT_SET` 会去除重复的元素,并返回一个集合。 **语法示例:** ```sql COLLECT_LIST(column) COLLECT_SET(column) ``` **应用场景:** 例如,收集每个用户访问的所有页面的列表: ```sql SELECT user_id, COLLECT_LIST(page) AS pages_visited FROM user_activity GROUP BY user_id; ``` #### 五、Row_Number() 分区编号 **功能简介:** `ROW_NUMBER()` 函数为查询结果中的每一行分配一个唯一的编号。结合 `OVER` 子句可以指定对哪些列进行分区并排序。 **语法示例:** ```sql ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY column1, column2 ORDER BY sort_column ) ``` **应用场景:** 例如,找出每个班级中成绩最高的学生: ```sql WITH ClassScores AS ( SELECT class, student_id, score, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY class ORDER BY score DESC ) AS rank FROM scores ) SELECT class, student_id, score FROM ClassScores WHERE rank = 1; ``` #### 六、Concat 和 Split 字符串拼接与分割 **功能简介:** `CONCAT` 用于字符串拼接,而 `SPLIT` 则用于将字符串按照指定的分隔符进行分割。 **语法示例:** ```sql CONCAT(string1, string2, ...) SPLIT(string, delimiter) ``` **应用场景:** 例如,构建新的目录路径: ```sql SELECT CONCAT(, SPLIT(PATH, )[1], , SPLIT(PATH, )[2], , SPLIT(PATH, )[3], , SPLIT(PATH, )[4], , SPLIT(PATH, )[5]) AS dir_path FROM file_paths; ``` #### 七、Explode 一行转多行 **功能简介:** `EXPLODE` 函数可以将包含列表的列展开为多行。 **语法示例:** ```sql EXPLODE(column) ``` **应用场景:** 例如,将一句话拆分成单词: ```sql SELECT EXPLODE(SPLIT(I love data science, )) AS words FROM dummy_table; ``` #### 八、Regexp_Replace 正则替换 **功能简介:** `REGEXP_REPLACE` 函数允许使用正则表达式来查找并替换文本中的模式。 **语法示例:** ```sql REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement) ``` **应用场景:** 例如,移除字符串中的括号: ```sql SELECT REGEXP_REPLACE(sale_info, [{|}], ) AS clean_info FROM sales; ``` #### 九、Get_Json_Object 获取 JSON 对象元素 **功能简介:** `GET_JSON_OBJECT` 函数用于从 JSON 字符串中提取指定键的值。 **语法示
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    本文档将详细介绍Hive与Oracle两种数据库系统中常用函数的区别及相似之处,帮助用户更好地理解和使用这些函数。 我整理了Oracle和Hive的常用函数,并将它们进行了对比,以展示各自支持的功能。
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    本资料整理了Hive、Oracle及Phoenix数据库中常用的SQL函数对照表格,便于跨数据库开发与查询时快速参考。 Oracle PL-SQL 中常用的函数在 Hadoop Hive 和 Phoenix 中也有对应的实现,包括日期函数、逻辑函数等等。
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    本资料总结了Hive、Oracle及Phoenix数据库中常用的SQL函数,并进行了详细的对比分析,方便用户快速查找和转换使用。 大数据环境下,Hive SQL、Oracle SQL 和 Phoenix SQL 的函数在功能上有很多相似之处,但由于不同数据仓库的特性差异,这些函数的名字、参数以及使用方法会有所不同。为了便于理解和应用,这里总结了三者之间的对照关系。通过这样的对比汇总可以更好地掌握和运用各种SQL语句,在不同的数据库环境中灵活切换。
  • Hive 窗口
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    本文介绍了Apache Hive中的窗口函数,包括其定义、用途及如何使用。通过实例讲解了如何在大数据分析中应用这些功能来提高查询效率和灵活性。 `OVER()`:这个函数用于定义分析函数工作的数据窗口大小,并且该窗口的大小会根据行的变化而变化。它通常跟在聚合函数后面使用,仅对这些函数生效。 - `current row`: 当前行。 - `n preceding`: 向前查找 n 行的数据。 - `n following`: 向后查找 n 行的数据。 - `unbounded`:起点可以是“unbounded preceding”,表示从数据的最开始处算起;也可以是“unbounded following”,则代表到数据末尾结束。 此外,还有以下函数: - `lag(col, n)`: 获取当前行往前第n行的值。 - `lead(col, n)`: 获取当前行往后第n行的值。 - `ntile(n)`:将有序分区中的每一行分配给特定数量(由参数指定)的不同组,并为每组分配一个唯一的编号,从1开始。对于每一行来说,`ntile()` 函数会返回该行所属分组的号码。
  • Hive窗口
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    本文介绍了Apache Hive中窗口函数的概念、作用及使用方法,通过实例详细讲解了如何在大数据分析中应用窗口函数进行复杂计算。 Hive窗口函数系列包括多种功能强大的操作,用于在数据集上执行复杂的分析任务。这些函数允许用户定义一个“窗口”,在这个窗口内可以对行进行分组、排序,并应用聚合或其他计算。通过使用OVER子句,用户可以在不牺牲性能的情况下实现诸如排名、移动平均值和累积总和等高级查询功能。 Hive支持的窗口函数种类繁多,包括但不限于: - 分析函数:如ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() 用于生成行号或排名。 - 聚合函数:例如SUM(column) OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column2 ROWS BETWEEN ...) 计算基于特定分区的累积总和。 这些功能极大地增强了Hive在大数据分析中的灵活性与效率,使得开发者能够更方便地处理大规模数据集上的复杂查询逻辑。
  • Hive自定义
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    简介:本文将详细介绍如何在Apache Hive中创建和使用自定义函数(UDF),帮助用户扩展查询功能,提升数据处理能力。 简单介绍了如何编写Hive自定义函数及其使用步骤。
  • Hive自定义
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    本文章介绍了Apache Hive中的自定义函数开发与使用方法,包括UDF、UDAFC和UDTF三种类型的详细介绍及其应用场景。 Hive自定义函数是为满足用户在处理大数据过程中遇到的特定业务需求而设计的功能。当内置函数无法完全覆盖这些需求时,可以通过编写自定义函数(UDF)来扩展功能。 ### 1. UDF(用户自定义函数) #### 背景 由于系统内置的Hive函数可能不足以应对各种复杂的业务场景,因此需要通过编写特定于应用场景的UDF来进行补充。每个业务都有其独特性,这导致了对个性化处理的需求不断增加。 #### 意义 引入UDF极大地丰富了用户自定义逻辑的可能性,使得根据具体需求定制化地解决复杂的数据计算问题成为可能。 #### 输入输出要求 通常情况下,一个输入记录对应一个输出结果。例如像`cos`, `sin`, `substring`, 和 `instr`这样的函数就是一对一的处理模式。 #### 实现步骤 1. **创建Java类**:首先定义一个新的Java类。 2. **继承UDF基类**:让这个新类从Hive提供的基础`UDF`类中派生出来。 3. **重写evaluate方法**:在新类中实现自定义的业务逻辑,即覆盖`evaluate`方法。 4. **打包成jar文件**:使用Maven或类似的构建工具将项目编译并封装为一个包含所有依赖项的.jar包。 5. **上传到Hive服务器**:把生成的.jar文件传输至运行Hive环境中的服务器上。 6. **加载到Hive中**:通过在Hive命令行界面执行`add jar`指令,将自定义UDF添加进类路径下。 7. **注册函数**:使用SQL语句(如`create temporary function`或`create function`)向Hive数据库内登记该UDF。 ### 2. UDAF(用户自定义聚合函数) 除了普通的UDF之外,还有用于处理多条输入记录并返回单一结果的UDAFAggregation Function。例如创建一个类似内置计数器功能但具有独特实现方式的`self_count`函数。 #### 实现原理 UDAF的工作机制是接收多个输入值,并输出单个汇总的结果。要开发此类函数,需要继承Hive提供的接口如`UDAFEvaluator`, 并且实现其中的方法比如初始化、迭代计算、部分终止和最终结果返回等步骤。 #### 使用示例 创建一个UDAFAggregation Function的过程类似于普通UDF的流程,但是更加复杂一些,因为涉及到多个方法的具体实现。 ### 总结 Hive提供的自定义函数机制为用户提供了高度灵活的数据处理能力。无论是简单的数据转换还是复杂的聚合计算任务都可以通过编写Java代码来解决。这种功能使得Hive能够适应各种业务需求,并有效地应对大数据分析中的挑战。在实践中,正确理解和使用UDF与UDAFAggregation Function可以显著提高数据分析的效率和解决方案的多样性。