hive 中LOWER

在Hive中，`LOWER()`是一个内置的字符串函数，用于将输入的字符串转换为小写形式。无论输入的原始文本是什么（包括大小写字母、数字或其他字符），`LOWER()`都会将其所有的大写字母转为相应的小写字母。这个函数常用于数据清洗或格式化过程中，当你希望对某些列中的文本进行统一处理，使其满足特定的大小写规则。

例如，如果你有一个包含员工姓名的大写字段，你可以使用`LOWER(name_column)`来把所有名字转换为小写，以便于进行比较或者消除大小写的差异：

SELECT name, LOWER(name) as lowercase_name
FROM employees;

在这里，`lowercase_name`将会是`name`列的小写版本。

相关问题

hive中的instr

在Hive中，`instr`函数用于返回一个字符串在另一个字符串中首次出现的位置。它的语法如下：

instr(str, substr)

其中，`str`是要进行搜索的字符串，`substr`是要查找的子字符串。`instr`函数返回的是子字符串在字符串中的起始位置，如果没有找到子字符串，它将返回0。

例如，假设有一列名为`text_column`的字符串列，包含以下数据：

+-----------------+
|  text_column    |
+-----------------+
| Hello World     |
| Hive is awesome |
| Data processing |
+-----------------+

我们可以使用`instr`函数来找到包含特定子字符串的行，例如查找包含"World"的行：

SELECT * FROM table_name WHERE instr(text_column, 'World') > 0;

这将返回第一行"Hello World"。

请注意，Hive中的`instr`函数对于大小写是敏感的。如果要进行大小写不敏感的搜索，可以使用`lower`函数将字符串转换为小写后再进行比较。

hive中自定义函数开发

Hive中的自定义函数（UDF）可以使用Java或Python编写，下面分别介绍两种语言的自定义函数开发。

1. Java自定义函数开发

Java自定义函数需要实现org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF接口，该接口定义了五个方法，分别是：

- initialize：初始化方法，用于获取函数参数信息。
- getDisplayString：获取函数的显示字符串，用于在EXPLAIN语句中展示函数信息。
- evaluate：函数计算方法，用于计算函数的返回值。
- getReturnType：获取函数的返回类型。
- getArgumentTypes：获取函数的参数类型。

下面是一个示例代码，实现了一个将字符串转换为大写的自定义函数：

package com.example.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorConverters;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.io.Text;

@Description(name = "to_upper", value = "_FUNC_(str) - Convert string to upper case", extended = "Example:\n"
    + "  > SELECT _FUNC_('hello') FROM src LIMIT 1;\n")
public class ToUpperUDF extends UDF {
  public Text evaluate(Text input) {
    if (input == null) {
      return null;
    }
    return new Text(input.toString().toUpperCase());
  }
}

2. Python自定义函数开发

Python自定义函数需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，并实现evaluate方法，该方法用于计算函数的返回值。下面是一个示例代码，实现了一个将字符串转换为小写的自定义函数：

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

class ToLowerUDF(UDF):
    def evaluate(self, input):
        if input is None:
            return None
        return Text(input.toString().lower())

以上是Java和Python自定义函数的示例代码，开发者可以根据实际需求编写自己的自定义函数，并在Hive中使用。注意，自定义函数需要先打包成jar文件或python文件，然后通过ADD JAR或ADD FILE命令添加到Hive中。