hive 除了select还有那个函数能执行语句

除了 select 函数，Hive 还提供了一些其他的函数来执行 SQL 语句，比如：

1. `INSERT INTO`: 将查询结果插入到另一个表中。
2. `CREATE TABLE`: 创建新表。
3. `ALTER TABLE`: 修改表结构。
4. `DROP TABLE`: 删除表。
5. `LOAD DATA`: 将数据文件加载到表中。
6. `TRUNCATE TABLE`: 清空表数据。

这些函数可以在 Hive 中执行 SQL 语句来管理和操作数据。

相关问题

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。

hive sql select语句每行添加一个新字段max

在Hive SQL中，如果你想在SELECT语句的结果集中为每一行新增一个计算得到的字段，比如最大值(max)，你可以使用窗口函数`ROW_NUMBER()`或者直接计算当前行的最大值。假设你想基于某个列`column_name`计算每行的最大值，并将这个最大值命名为新的字段`max_value`，可以这样做：

SELECT 
    original_column1,
    original_column2,
    ...,
    column_name AS new_field,
    MAX(column_name) OVER (PARTITION BY row_number() OVER (ORDER BY some_sorting_column)) AS max_value
FROM 
    your_table
ORDER BY 
    some_sorting_column;

在这个查询中，你需要替换`original_column1`, `original_column2`等为你实际的数据列名，`column_name`是你想要计算最大值的列，`some_sorting_column`是一个用于排序的列。`row_number() OVER (ORDER BY some_sorting_column)`会为每一组分区生成唯一的行号，然后`MAX(column_name) OVER (PARTITION BY row_number())`会按行号分组计算每个分区的最大值。