使用hive写以下查询语句：列出在每个部门工作的员工数量、平均工资

在Hive中编写这样的查询语句，我们需要假设有一个名为`employees`的表，其中包含`department_id`（部门ID）和`salary`（工资）字段。我们可以使用GROUP BY和聚合函数COUNT和AVG来获取每个部门的员工数量和平均工资。以下是相应的查询示例：

SELECT department_id, 
       COUNT(*) AS employee_count, 
       AVG(salary) AS average_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;

这个查询的含义是：
1. `SELECT department_id`: 选择我们想按其分组的字段，即部门ID。
2. `COUNT(*)`: 计算每个部门有多少行记录，也就是员工的数量。
3. `AVG(salary)`: 计算每个部门所有员工的工资平均值。
4. `FROM employees`: 指定数据源表为`employees`。
5. `GROUP BY department_id`: 根据部门ID对结果进行分组。

相关问题

按照部门划分，求每个部门下员工所在城市数量最多的城市信息。hive

假设有一个名为`employee`的表，包含以下字段：`department`(部门名称)、`employee_name`(员工姓名)、`city`(城市名称)。

可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用`GROUP BY`语句按照部门和城市对数据进行分组。
2. 使用`COUNT`函数统计每个部门和城市的数量。
3. 使用`ROW_NUMBER`函数为每个部门排序，并选取每个部门下数量最多的城市。

具体的Hive SQL代码如下：

SELECT department, city, count(*) AS city_count
FROM employee
GROUP BY department, city
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY count(*) DESC) = 1;

以上代码会输出每个部门下数量最多的城市以及对应的数量。

hive udf函数写一个查询语句

### 回答1：
众所周知，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它的查询语言类似于标准的SQL。

在Hive中，我们可以通过编写自定义函数（UDF）来扩展其功能。UDF函数可以在Hive的查询语句中使用，以进行自定义的计算和转换操作。

假设我们有一个表，存储了用户的信息，包括用户ID（user_id）、姓名（name）、年龄（age）等字段。现在我们想要查询出年龄大于等于18岁的用户的姓名和年龄。

为了实现这个需求，我们可以编写一个自定义的UDF函数。以下是一个示例：

1. 编写UDF函数的Java代码：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class AgeGreaterThan18 extends UDF {
  public Text evaluate(Text age) {
    if (age == null) {
      return null;
    }
    int ageInt = Integer.parseInt(age.toString());
    if (ageInt >= 18) {
      return new Text("大于等于18岁");
    } else {
      return new Text("小于18岁");
    }
  }
}

2. 将上述代码编译打包成一个JAR文件（例如，ageudf.jar）。

3. 将JAR文件上传到Hive的UDF存储目录中（例如，/user/hive/udfs）。

4. 在Hive中创建UDF函数：

CREATE FUNCTION age_greater_than_18 AS 'com.example.udf.AgeGreaterThan18' USING JAR 'hdfs:///user/hive/udfs/ageudf.jar';

5. 使用UDF函数查询用户信息：

SELECT name, age_greater_than_18(age) FROM user_info;

通过上述步骤，我们编写了一个名为age_greater_than_18的UDF函数，它接受一个年龄参数，并返回对应的结果。在查询用户信息时，我们使用age_greater_than_18函数来判断用户的年龄是否大于等于18岁，并将结果与姓名一起返回。

注意：上述示例仅用于演示UDF函数的使用方法，实际使用时需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。

### 回答2：
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，可以实现大规模数据的存储和分析。UDF（User-Defined Functions）指的是由用户自定义的函数，通过UDF可以扩展Hive查询语句的功能。

以下是一个使用Hive UDF函数的查询语句示例：

假设有一个名为"students"的表，包含学生的成绩信息，字段包括"姓名"、"科目"和"成绩"。

首先，我们需要注册自定义的UDF函数。可以通过以下命令来完成：

CREATE FUNCTION calculate_grade AS 'com.example.udf.CalculateGrade';

这条命令将注册一个名为"calculate_grade"的UDF函数，该函数位于Java类"com.example.udf.CalculateGrade"中。

接下来，我们可以使用UDF函数来查询学生的成绩及其对应的等级。以下是示例查询语句：

SELECT 
    姓名,
    科目,
    成绩,
    calculate_grade(成绩) as 等级
FROM
    students;

这条查询语句将从"students"表中选择"姓名"、"科目"和"成绩"这三个字段，并使用注册的UDF函数"calculate_grade"来计算成绩对应的等级，将结果保存在名为"等级"的新列中。

以上就是一个利用Hive UDF函数的查询语句实例。通过自定义UDF函数，Hive提供了更多的功能和灵活性，使得我们可以根据具体需求来扩展和定制Hive查询的能力。

### 回答3：
Hive UDF（User-Defined Function，用户自定义函数）是一种自定义函数，可以在Hive中使用。下面是使用Hive UDF编写的一个查询语句的示例。

假设有一个表名为"employee"，包含以下列：
- id: 员工ID（int类型）
- name: 员工姓名（string类型）
- salary: 员工薪资（int类型）

现在要编写一个查询语句，用于计算员工薪资的增长率，即今年薪资相对于去年薪资的增长百分比。

首先，我们需要在Hive中创建一个UDF函数来计算增长率。可以将以下UDF代码保存在文件"udf_rate.jar"中。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;

public class GrowthRateUDF extends UDF {
    public DoubleWritable evaluate(DoubleWritable currentSalary, DoubleWritable lastYearSalary) {
        double current = currentSalary.get();
        double lastYear = lastYearSalary.get();

        if (lastYear == 0) {
            return null;
        }

        double growthRate = (current - lastYear) / lastYear * 100;

        return new DoubleWritable(growthRate);
    }
}

接下来，加载该UDF函数并使用它来编写查询语句：

-- 加载UDF函数
ADD JAR /path/to/udf_rate.jar;

-- 创建临时函数
CREATE TEMPORARY FUNCTION growth_rate AS 'com.example.GrowthRateUDF';

-- 使用UDF函数查询薪资增长率
SELECT
    id,
    name,
    salary,
    growth_rate(salary, LAG(salary) OVER (ORDER BY id)) AS growth_rate
FROM
    employee;

上述查询语句中，加载了UDF函数"udf_rate.jar"，并创建了一个临时函数"growth_rate"。然后，在SELECT语句中使用该函数计算每个员工的薪资增长率。使用LAG函数获取上一年的薪资，通过growth_rate函数计算增长率。最终查询结果将包含每个员工的ID、姓名、薪资和增长率。

注意：上述示例代码中的"com.example.GrowthRateUDF"应该替换为实际的UDF类的全限定名。此外，需要将"/path/to/udf_rate.jar"替换为实际的UDF函数的JAR文件路径。