hive sql replace

时间: 2023-08-24 07:12:40 浏览: 215

Hive SQL 常见函数

### Hive SQL 常见函数详解 #### 一、Case When 条件转换函数 **功能简介：** `CASE WHEN` 是 SQL 中一种常用的条件判断语句，可以在查询时实现根据不同的条件返回不同的结果，类似于编程语言中的 `if-else` 语句。 **语法示例：** ```sql CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ... ELSE resultN END AS new_column_name ``` **应用场景：** 例如，根据用户的评分等级来确定用户级别： ```sql SELECT user_id, CASE WHEN rating > 4 THEN 'VIP' WHEN rating > 2 THEN 'Regular' ELSE 'New User' END AS user_level FROM users; ``` #### 二、Struct 构建结构体 **功能简介：** `STRUCT` 函数用于创建结构体类型的列。它可以将多个字段组合成一个结构体。 **语法示例：** ```sql STRUCT(field1, field2, field3, ...) AS struct_column_name ``` **应用场景：** 例如，将 URL、ID 和分数组合成一个结构体： ```sql SELECT STRUCT(url, id, score) AS user_data FROM website_logs; ``` #### 三、To_JSON 将结果转换为 JSON 格式 **功能简介：** `TO_JSON` 函数可以将结构体类型的列转换为 JSON 格式的数据。 **语法示例：** ```sql TO_JSON(struct_column) ``` **应用场景：** 例如，将上一步创建的结构体转换为 JSON： ```sql SELECT TO_JSON(STRUCT(url, id, score)) AS json_data FROM website_logs; ``` #### 四、Collect_List 和 Collect_Set 收集列表或集合 **功能简介：** `COLLECT_LIST` 和 `COLLECT_SET` 函数都是用于收集数据的函数，但它们有所不同。`COLLECT_LIST` 会保留重复的元素，并返回一个列表；而 `COLLECT_SET` 会去除重复的元素，并返回一个集合。 **语法示例：** ```sql COLLECT_LIST(column) COLLECT_SET(column) ``` **应用场景：** 例如，收集每个用户访问的所有页面的列表： ```sql SELECT user_id, COLLECT_LIST(page) AS pages_visited FROM user_activity GROUP BY user_id; ``` #### 五、Row_Number() 分区编号 **功能简介：** `ROW_NUMBER()` 函数为查询结果中的每一行分配一个唯一的编号。结合 `OVER` 子句可以指定对哪些列进行分区并排序。 **语法示例：** ```sql ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY column1, column2 ORDER BY sort_column ) ``` **应用场景：** 例如，找出每个班级中成绩最高的学生： ```sql WITH ClassScores AS ( SELECT class, student_id, score, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY class ORDER BY score DESC ) AS rank FROM scores ) SELECT class, student_id, score FROM ClassScores WHERE rank = 1; ``` #### 六、Concat 和 Split 字符串拼接与分割 **功能简介：** `CONCAT` 用于字符串拼接，而 `SPLIT` 则用于将字符串按照指定的分隔符进行分割。 **语法示例：** ```sql CONCAT(string1, string2, ...) SPLIT(string, delimiter) ``` **应用场景：** 例如，构建新的目录路径： ```sql SELECT CONCAT('/', SPLIT(PATH, '\/')[1], '/', SPLIT(PATH, '\/')[2], '/', SPLIT(PATH, '\/')[3], '/', SPLIT(PATH, '\/')[4], '/', SPLIT(PATH, '\/')[5]) AS dir_path FROM file_paths; ``` #### 七、Explode 一行转多行 **功能简介：** `EXPLODE` 函数可以将包含列表的列展开为多行。 **语法示例：** ```sql EXPLODE(column) ``` **应用场景：** 例如，将一句话拆分成单词： ```sql SELECT EXPLODE(SPLIT("I love data science", " ")) AS words FROM dummy_table; ``` #### 八、Regexp_Replace 正则替换 **功能简介：** `REGEXP_REPLACE` 函数允许使用正则表达式来查找并替换文本中的模式。 **语法示例：** ```sql REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement) ``` **应用场景：** 例如，移除字符串中的括号： ```sql SELECT REGEXP_REPLACE(sale_info, '\\[\\{|\\}\\]', '') AS clean_info FROM sales; ``` #### 九、Get_Json_Object 获取 JSON 对象元素 **功能简介：** `GET_JSON_OBJECT` 函数用于从 JSON 字符串中提取指定键的值。 **语法示例：** ```sql GET_JSON_OBJECT(json_string, path) ``` **应用场景：** 例如，从 JSON 字符串中提取源名称： ```sql SELECT GET_JSON_OBJECT(concat('{', infos, '}'), '$.source') AS source FROM log_data; ``` #### 十、JSON_Tuple 提取 JSON 字符串中的多个键值对 **功能简介：** `JSON_TUPLE` 函数用于从 JSON 字符串中提取多个键值对。 **语法示例：** ```sql JSON_TUPLE(json_string, key1, key2, ...) ``` **应用场景：** 例如，提取 JSON 字符串中的姓名和年龄： ```sql SELECT JSON_TUPLE('{"name":"zhangsan","age":18}', 'name', 'age') AS name_age FROM dummy_table; ``` #### 十一、Lateral_View 解析结构体或数组 **功能简介：** `LATERAL_VIEW` 函数用于将结构体或数组展开为多行。 **语法示意：** ```sql LATERAL VIEW EXPLODE(column) exploded_column AS new_column ``` **应用场景：** 例如，将结构体中的字段展开： ```sql SELECT * FROM ( SELECT STRUCT(url, id, score) AS user_data FROM user_logs ) AS t LATERAL VIEW EXPLODE(user_data) exploded AS url, id, score; ``` 以上介绍了 Hive SQL 中常见的几个函数及其应用，这些函数在处理大数据时非常有用，能够帮助我们更高效地进行数据清洗、转换和分析。

在Hive SQL中，replace函数不是直接支持的。如果你只是使用Hive而不是Spark SQL操作Hive数据，你可以使用Hive提供的其他函数来实现相同的效果。其中两个常用的函数是translate和regexp_replace。translate函数可以用于替换字符串中的字符，语法为translate(原字段, 原有数据, 替换数据)。这个函数在Hive 0.10之后才可用。而regexp_replace函数可以使用正则表达式替换字符串中的内容，语法为regexp_replace(原字段, 正则表达式, 替换数据)。你可以根据需要使用不同的正则表达式来实现不同的替换操作，比如替换小写字母、非小写字母、数字等。请注意，这些函数的用法可能会根据具体的情况有所不同。

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