简述什么是sql函数

SQL函数是一组用于执行特定任务的SQL语句。它们可以接受参数并返回值，可以用于执行各种操作，例如数学计算、字符串操作、日期和时间操作等。SQL函数可以在SELECT、WHERE和HAVING语句中使用，以及在INSERT、UPDATE和DELETE语句中使用。SQL函数可以是内置函数或用户定义函数。

举例来说，SQL中的内置函数包括SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN等，它们可以用于计算数值列的总和、平均值、计数、最大值和最小值。而用户定义函数则是由用户自己编写的函数，可以根据用户的需求执行各种操作。

相关问题

简述窗口函数与group by区别

窗口函数和group by都是SQL中用于聚合数据的功能，但是它们的运作方式有所不同。

窗口函数可以在结果集中按照一定的窗口或分组方式计算指定的聚合函数。通常情况下，窗口函数会对整个结果集进行计算，而不是像group by一样对结果集进行分组再计算。另外，窗口函数在计算时可以保留每一行的原始数据，并且可以返回计算结果与原始数据一起展示的结果集。

而group by则是通过将结果集按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合计算。在group by中，只有指定的列和聚合函数的结果会出现在最终结果集中，而原始数据则被分组聚合后丢失掉了。

因此，窗口函数适用于需要在结果集中计算聚合函数并保留原始数据的情况，而group by适用于根据指定的列对结果集进行分组并计算聚合函数的情况。

简述Hivesql 转成mr底层的执行过程

HiveSQL 是基于 Hadoop 的数据仓库系统，其中的查询语句会被转换成 MapReduce 作业来执行。下面是 HiveSQL 转换成 MapReduce 作业的过程：

1. 解析查询语句：HiveSQL 接收到查询语句后，会进行语法分析和语义分析，生成逻辑执行计划。

2. 生成物理计划：HiveSQL 将逻辑执行计划转换成物理执行计划，包括操作符的顺序、数据读取和写入的方式等信息。

3. 生成 MapReduce 作业：HiveSQL 将物理执行计划转换成 MapReduce 作业，包括生成 Map 和 Reduce 函数、分区、排序、合并等操作。

4. 提交 MapReduce 作业：HiveSQL 将生成的 MapReduce 作业提交到 Hadoop 集群上运行。

5. 执行 MapReduce 作业：Hadoop 集群会启动一定数量的 Map 和 Reduce 任务来执行 HiveSQL 查询，Map 任务用于数据的分片和处理，Reduce 任务用于数据的合并和汇总。

6. 输出查询结果：当所有的 Map 和 Reduce 任务完成后，HiveSQL 将结果数据写入到 HDFS 或其他存储系统中，并将结果返回给用户。

通过以上步骤，HiveSQL 查询语句会被转换成 MapReduce 作业来执行，实现了对大数据量的高效处理和查询。