Hive中的常用函数?

时间: 2023-08-24 07:09:04 浏览: 134

Hive常用函数

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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析在大数据处理领域，Hive 是一个非常重要的工具，它基于 Hadoop 平台，提供了对大规模数据集的结构化查询和分析能力。Hive 的设计初衷是为了降低数据分析的门槛，让用户能够通过类似 SQL 的语言（HQL）进行数据操作，而无需深入理解底层的 MapReduce。下面将详细讨论 Hive 中的一些常用函数及其应用场景。 1. **函数分类**： - **简单函数**：这些函数处理单条记录，包括关系运算、数学运算、逻辑运算、数值计算、类型转换、日期函数、条件函数、字符串函数等。 - **聚合函数**：这类函数处理多条记录，如 `sum()` 求和、`count()` 求数据量、`avg()` 求平均值、`distinct` 求不同值数、`min` 求最小值、`max` 求最大值等。 - **集合函数**：用于处理复杂类型的构建和访问，如数组、结构体等。 - **特殊函数**：包括窗口函数（Windowing functions），如 `lead`, `lag`, `FIRST_VALUE`, `LAST_VALUE` 等，它们在时间序列分析和分组计算中非常有用。 - **分析函数 (Analytics functions)**：例如 `RANK`, `ROW_NUMBER`, `DENSE_RANK`, `CUME_DIST`, `PERCENT_RANK`, `NTILE` 等，这些函数用于对数据进行排序和分组。 - **混合函数**：如 `java_method`, `reflect` 用于调用 Java 方法，以及 `hash` 函数计算哈希值。 - **UDTF (User Defined Table Generating Functions)**：如 `explode`, `split` 等，配合 `LATERAL VIEW` 可以将一行数据拆分成多行，便于进一步处理。 2. **函数示例**： - **类型转换**：`cast(1.5 as int)` 将浮点数转换为整数。 - **条件判断**：`if(2>1, 'YES', 'NO')` 返回条件满足时的结果。 - **Case When** 语句：`case when id='1001' then 'v1001' ... end` 根据条件返回不同的值。 - **JSON 处理**：`get_json_object` 函数用于解析 JSON 格式的数据，例如 `select get_json_object('{"name":"jack","age":"20"}', '$.name')` 获取 JSON 对象的某个字段。 - **URL 解析**：`parse_url` 函数可提取 URL 的特定部分，如 `parse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST')` 获取主机名。 - **字符串连接**：`concat` 和 `concat_ws` 函数用于连接多个字符串，`concat_ws` 还允许指定分隔符。 3. **应用场景**： - **分区排序**：Hive 的分区功能可以极大地提高查询效率，配合窗口函数可用于时间序列分析。 - **动态 Group By**：在 GROUP BY 语句中使用 CASE 语句，可以根据条件动态分组。 - **Top N**：通过 ORDER BY 和 LIMIT 子句可以获取每个组的前 N 条数据。 - **累计计算**：窗口函数可以实现数据的累计计算，如累计销售额。 - **层次查询**：配合递归查询或自连接可以处理层次数据，如组织结构的层级关系。 4. **LATERAL VIEW 和 UDTF**： - `LATERAL VIEW` 结合 UDTF 如 `explode` 可以将一行数据转化为多行，这对于处理一列中包含多个值的情况非常有用，如拆分逗号分隔的字符串或解析 JSON 数组。 Hive 的函数库非常丰富，涵盖了数据分析中的各种需求。通过熟练掌握这些函数，可以高效地处理大数据集，进行复杂的统计分析和业务洞察。不过，需要注意的是，虽然 Hive 提供了 SQL-like 的接口，但其执行效率相比传统的关系型数据库可能会较低，因为它最终会转换为 MapReduce 或 Tez 等分布式计算任务。因此，在实际使用中，应结合业务场景和性能需求来选择合适的处理方式。

Hive中有一些常用的函数，包括聚合函数和窗口函数。聚合函数包括sum()、avg()、max()、min()和count()，分别用于求和、平均值、最大值、最小值和计数。窗口函数是一种用于计算和排序数据的函数，常用的窗口函数有order by、distribute by、sort by、cluster by、partition by和partitioned by。通过使用这些函数，可以方便地在Hive中操作和查询JSON数据。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [hive常用的函数](https://blog.csdn.net/qq_37232843/article/details/125793731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [Hive SQL常用函数](https://blog.csdn.net/m0_58725148/article/details/127594109)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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