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create database if not exists myhive;
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的 :hive.metastore.warehouse.dir
创建数据库并指定hdfs存储位置 :
create database myhive2 location '/myhive2';
alter database myhive2 set dbproperties('createtime'='20210329');
查看数据库基本信息
hive (myhive)> desc database myhive2;
查看数据库更多详细信息
hive (myhive)> desc database extended myhive2;
删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错
drop database myhive2;
强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除
drop database myhive cascade;
对数据表的操作
对管理表(内部表)的操作:
hive (myhive)> use myhive; -- 使用myhive数据库
hive (myhive)> create table stu(id int,name string);
hive (myhive)> insert into stu values (1,"zhangsan");
hive (myhive)> insert into stu values (1,"zhangsan"),(2,"lisi"); -- 一次插入多条数据
hive (myhive)> select * from stu;
create table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile location '/user/stu2';
create table stu3 as select * from stu2;
create table stu4 like stu2;
只查询表内字段及属性
desc stu2;
详细查询
desc formatted stu2;
show create table stu2;
对外部表操作
create external table student (s_id string,s_name string) row format delimited fields terminated by '\t';
追加操作
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;
覆盖操作
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' overwrite into table student;
load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer;
加载数据到指定分区
load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer partition(cur_date=20201210);
对分区表的操作
create table score(s_id string, s_score int) partitioned by (month string);
create table score2 (s_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string);
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');
show partitions score;
alter table score add partition(month='201805');
alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');
alter table score drop partition(month = '201806');
对分桶表操作
set hive.enforce.bucketing=true;
set mapreduce.job.reduces=3;
create table course (c_id string,c_name string) clustered by(c_id) into 3 buckets;
insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id); -- 最后指定桶字段
修改表和删除表
alter table old_table_name rename to new_table_name;
查询表结构
desc score5;
添加列
alter table score5 add columns (mycol string, mysco string);
更新列
alter table score5 change column mysco mysconew int;
drop table score5;
truncate table score6;
说明：只能清空管理表，也就是内部表；清空外部表，会产生错误
向hive表中加载数据
insert into table score partition(month ='201807') values ('001','002','100');
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');
insert overwrite table score2 partition(month = '201806') select s_id,c_id,s_score from score1;
create table score2 as select * from score1;
create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by ',' location '/myscore';
create table techer2 like techer; --依据已有表结构创建表
export table techer to '/export/techer';
import table techer2 from '/export/techer';
hive表中数据导出
将查询的结果导出到本地
insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' select * from score;
将查询的结果格式化导出到本地
insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from student;
将查询的结果导出到HDFS上(没有local)
insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from score;
dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;
基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）
hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt
hive -f export.sh > /export/servers/exporthive/score.txt
export table score to '/export/exporthive/score';
Hive的DQL查询语法
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]
]
[LIMIT number]
select * from score where s_score < 60;
select s_id ,avg(s_score) from score group by s_id;
分组后对数据进行筛选，使用having
select s_id ,avg(s_score) avgscore from score group by s_id having avgscore > 85;
INNER JOIN 内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来
select * from techer t [inner] join course c on t.t_id = c.t_id; -- inner 可省略
LEFT OUTER JOIN 左外连接：左边所有数据会被返回，右边符合条件的被返回
select * from techer t left join course c on t.t_id = c.t_id; -- outer可省略
RIGHT OUTER JOIN 右外连接：右边所有数据会被返回，左边符合条件的被返回、
select * from techer t right join course c on t.t_id = c.t_id;
FULL OUTER JOIN 满外(全外)连接: 将会返回所有表中符合条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用NULL值替代。
SELECT * FROM techer t FULL JOIN course c ON t.t_id = c.t_id ;
全局排序，只会有一个reduce
ASC（ascend）: 升序（默认） DESC（descend）: 降序
SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC;
每个MapReduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。
设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=3;
查看设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces;
查询成绩按照成绩降序排列
select * from score sort by s_score;
将查询结果导入到文件中（按照成绩降序排列）
insert overwrite local directory '/export/servers/hivedatas/sort' select * from score sort by s_score;
distribute by：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用
设置reduce的个数，将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去
set mapreduce.job.reduces=7;
通过distribute by 进行数据的分区
select * from score distribute by s_id sort by s_score;
当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by方式.
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是正序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。
以下两种写法等价
select * from score cluster by s_id;
select * from score distribute by s_id sort by s_id;
Hive函数
聚合函数
hive支持 count(),max(),min(),sum(),avg() 等常用的聚合函数
语法: var_pop(col)
返回值: double
说明: 统计结果集中col非空集合的总体变量（忽略null）
语法: var_samp (col)
返回值: double
说明: 统计结果集中col非空集合的样本变量（忽略null）
语法: stddev_pop(col)
返回值: double
说明: 该函数计算总体标准偏离，并返回总体变量的平方根，其返回值与VAR_POP函数的平方根相同
语法: percentile(BIGINT col, p)
返回值: double
说明: 求准确的第pth个百分位数，p必须介于0和1之间，但是col字段目前只支持整数，不支持浮点数类型
关系运算
支持：等值(=)、不等值(!= 或 <>)、小于(<)、小于等于(<=)、大于(>)、大于等于(>=)
空值判断(is null)、非空判断(is not null)
语法: A LIKE B
操作类型: strings
描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合表达式B 的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE。B中字符”_”表示任意单个字符，而字符”%”表示任意数量的字符。
语法: A RLIKE B
操作类型: strings
描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合JAVA正则表达式B的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE。
语法: A REGEXP B
操作类型: strings
描述: 功能与RLIKE相同
示例：select 1 from tableName where 'footbar' REGEXP '^f.*r$';
结果：1
数学运算
支持所有数值类型：加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、取余(%)、位与(&)、位或(|)、位异或(^)、位取反(~)
逻辑运算
支持：逻辑与(and)、逻辑或(or)、逻辑非(not)
数值运算
语法: round(double a)
返回值: BIGINT
说明: 返回double类型的整数值部分 （遵循四舍五入）
示例：select round(3.1415926) from tableName;
结果：3
语法: round(double a, int d)
返回值: DOUBLE
说明: 返回指定精度d的double类型
hive> select round(3.1415926,4) from tableName;
3.1416
语法: floor(double a)
返回值: BIGINT
说明: 返回等于或者小于该double变量的最大的整数
hive> select floor(3.641) from tableName;
3
语法: ceil(double a)
返回值: BIGINT
说明: 返回等于或者大于该double变量的最小的整数
hive> select ceil(3.1415926) from tableName;
4
语法: rand(),rand(int seed)
返回值: double
说明: 返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列
hive> select rand() from tableName; -- 每次执行此语句得到的结果都不同
0.5577432776034763
hive> select rand(100) ; -- 只要指定种子，每次执行此语句得到的结果一样的
0.7220096548596434
语法: exp(double a)
返回值: double
说明: 返回自然对数e的a次方
hive> select exp(2) ;
7.38905609893065
语法: log10(double a)
返回值: double
说明: 返回以10为底的a的对数
hive> select log10(100) ;
2.0
语法: pow(double a, double p)
返回值: double
说明: 返回a的p次幂
hive> select pow(2,4) ;
16.0
语法: sqrt(double a)
返回值: double
说明: 返回a的平方根
hive> select sqrt(16) ;
4.0
语法: bin(BIGINT a)
返回值: string
说明: 返回a的二进制代码表示
hive> select bin(7) ;
111
条件函数
语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
返回值: T
说明: 当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull
hive> select if(1=2,100,200) ;
200
hive> select if(1=1,100,200) ;
100
语法: coalesce(T v1, T v2, …)
返回值: T
说明: 返回参数中的第一个非空值；如果所有值都为NULL，那么返回NULL
hive> select coalesce(null,'100','50') ;
100
语法: case when a then b [when c then d]* [else e] end
返回值: T
说明：如果a为TRUE,则返回b；如果c为TRUE，则返回d；否则返回e
hive> select case when 1=2 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else 'tim' end from tableName;
mary
语法: case a when b then c [when d then e]* [else f] end
返回值: T
说明：如果a等于b，那么返回c；如果a等于d，那么返回e；否则返回f
hive> Select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end from tableName;
mary
日期函数
语法: unix_timestamp()
返回值: bigint
说明: 获得当前时区的UNIX时间戳
hive> select unix_timestamp() from tableName;
1616906976
语法: from_unixtime(bigint unixtime[, string format])
返回值: string
说明: 转化UNIX时间戳（从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数）到当前时区的时间格式
hive> select from_unixtime(1616906976,'yyyyMMdd') from tableName;
20210328
语法: unix_timestamp(string date)
返回值: bigint
说明: 转换格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。
hive> select unix_timestamp('2021-03-08 14:21:15') from tableName;
1615184475
语法: unix_timestamp(string date, string pattern)
返回值: bigint
说明: 转换pattern格式的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。
hive> select unix_timestamp('2021-03-08 14:21:15','yyyyMMdd HH:mm:ss') from tableName;
1615184475
语法: to_date(string timestamp)
返回值: string
说明: 返回日期时间字段中的日期部分。
hive> select to_date('2021-03-28 14:03:01') from tableName;
2021-03-28
语法: year(string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的年。
hive> select year('2021-03-28 10:03:01') from tableName;
2021
hive> select year('2021-03-28') from tableName;
2021
语法: month (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的月份。
hive> select month('2020-12-28 12:03:01') from tableName;
12
hive> select month('2021-03-08') from tableName;
8
语法: day (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的天。
hive> select day('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
8
hive> select day('2020-12-24') from tableName;
24
语法: hour (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的小时。
hive> select hour('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
10
语法: minute (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的分钟。
hive> select minute('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
3
语法: second (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的秒。
hive> select second('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
1
语法: weekofyear (string date)
返回值: int
说明: 返回日期在当前的周数。
hive> select weekofyear('2020-12-08 10:03:01') from tableName;
49
语法: datediff(string enddate, string startdate)
返回值: int
说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。
hive> select datediff('2020-12-08','2012-05-09') from tableName;
213
语法: date_add(string startdate, int days)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate增加days天后的日期。
hive> select date_add('2020-12-08',10) from tableName;
2020-12-18
语法: date_sub (string startdate, int days)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate减少days天后的日期。
hive> select date_sub('2020-12-08',10) from tableName;
2020-11-28
字符串函数
语法: length(string A)
返回值: int
说明：返回字符串A的长度
hive> select length('abcedfg') from tableName;
7
语法: reverse(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的反转结果
hive> select reverse('abcedfg') from tableName;
gfdecba
语法: concat(string A, string B…)
返回值: string
说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串
hive> select concat('abc','def’,'gh')from tableName;
abcdefgh
语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
返回值: string
说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符
hive> select concat_ws(',','abc','def','gh')from tableName;
abc,def,gh
语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start)
返回值: string
说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串
hive> select substr('abcde',3) from tableName;
cde
hive> select substring('abcde',3) from tableName;
cde
hive> select substr('abcde',-1) from tableName; （和ORACLE相同）
e
语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, int start, int len)
返回值: string
说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串
hive> select substr('abcde',3,2) from tableName;
cd
hive> select substring('abcde',3,2) from tableName;
cd
hive>select substring('abcde',-2,2) from tableName;
de
语法: upper(string A) ucase(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的大写格式
hive> select upper('abSEd') from tableName;
ABSED
hive> select ucase('abSEd') from tableName;
ABSED
语法: lower(string A) lcase(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的小写格式
hive> select lower('abSEd') from tableName;
absed
hive> select lcase('abSEd') from tableName;
absed
语法: trim(string A)
返回值: string
说明：去除字符串两边的空格
hive> select trim(' abc ') from tableName;
abc
语法: ltrim(string A)
返回值: string
说明：去除字符串左边的空格
hive> select ltrim(' abc ') from tableName;
abc
语法: rtrim(string A)
返回值: string
说明：去除字符串右边的空格
hive> select rtrim(' abc ') from tableName;
abc
语法: regexp_replace(string A, string B, string C)
返回值: string
说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符,类似oracle中的regexp_replace函数。
hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', '') from tableName;
fb
语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
返回值: string
说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 1) from tableName;
the
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 2) from tableName;
bar
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 0) from tableName;
foothebar
strong>注意，在有些情况下要使用转义字符，下面的等号要用双竖线转义，这是java正则表达式的规则。
select data_field,
regexp_extract(data_field,'.*?bgStart\\=([^&]+)',1) as aaa,
regexp_extract(data_field,'.*?contentLoaded_headStart\\=([^&]+)',1) as bbb,
regexp_extract(data_field,'.*?AppLoad2Req\\=([^&]+)',1) as ccc
from pt_nginx_loginlog_st
where pt = '2021-03-28' limit 2;
语法: parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])
返回值: string
说明：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.
hive> select parse_url
('https://www.tableName.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST')
from tableName;
www.tableName.com
hive> select parse_url
('https://www.tableName.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY', 'k1')
from tableName;
v1
语法: get_json_object(string json_string, string path)
返回值: string
说明：解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。
hive> select get_json_object('{"store":{"fruit":\[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"} },"email":"amy@only_for_json_udf_test.net","owner":"amy"}','$.owner') from tableName;
语法: space(int n)
返回值: string
说明：返回长度为n的字符串
hive> select space(10) from tableName;
hive> select length(space(10)) from tableName;
10
语法: repeat(string str, int n)
返回值: string
说明：返回重复n次后的str字符串
hive> select repeat('abc',5) from tableName;
abcabcabcabcabc
语法: ascii(string str)
返回值: int
说明：返回字符串str第一个字符的ascii码
hive> select ascii('abcde') from tableName;
97
语法: lpad(string str, int len, string pad)
返回值: string
说明：将str进行用pad进行左补足到len位
hive> select lpad('abc',10,'td') from tableName;
tdtdtdtabc
注意：与GP，ORACLE不同，pad 不能默认
语法: rpad(string str, int len, string pad)
返回值: string
说明：将str进行用pad进行右补足到len位
hive> select rpad('abc',10,'td') from tableName;
abctdtdtdt
语法: split(string str, string pat)
返回值: array
说明: 按照pat字符串分割str，会返回分割后的字符串数组
hive> select split('abtcdtef','t') from tableName;
["ab","cd","ef"]
语法: find_in_set(string str, string strList)
返回值: int
说明: 返回str在strlist第一次出现的位置，strlist是用逗号分割的字符串。如果没有找该str字符，则返回0
hive> select find_in_set('ab','ef,ab,de') from tableName;
2
hive> select find_in_set('at','ef,ab,de') from tableName;
0
复合类型构建操作
语法: map (key1, value1, key2, value2, …)
说明：根据输入的key和value对构建map类型
hive> Create table mapTable as select map('100','tom','200','mary') as t from tableName;
hive> describe mapTable;
t map<string ,string>
hive> select t from tableName;
{"100":"tom","200":"mary"}
语法: struct(val1, val2, val3, …)
说明：根据输入的参数构建结构体struct类型
hive> create table struct_table as select struct('tom','mary','tim') as t from tableName;
hive> describe struct_table;
t struct<col1:string ,col2:string,col3:string>
hive> select t from tableName;
{"col1":"tom","col2":"mary","col3":"tim"}
语法: array(val1, val2, …)
说明：根据输入的参数构建数组array类型
hive> create table arr_table as select array("tom","mary","tim") as t from tableName;
hive> describe tableName;
t array<string>
hive> select t from tableName;
["tom","mary","tim"]
复杂类型访问操作
语法: A[n]
操作类型: A为array类型，n为int类型
说明：返回数组A中的第n个变量值。数组的起始下标为0。比如，A是个值为['foo', 'bar']的数组类型，那么A[0]将返回'foo',而A[1]将返回'bar'
hive> create table arr_table2 as select array("tom","mary","tim") as t
from tableName;
hive> select t[0],t[1] from arr_table2;
tom mary tim
语法: M[key]
操作类型: M为map类型，key为map中的key值
说明：返回map类型M中，key值为指定值的value值。比如，M是值为{'f' -> 'foo', 'b' -> 'bar', 'all' -> 'foobar'}的map类型，那么M['all']将会返回'foobar'
hive> Create table map_table2 as select map('100','tom','200','mary') as t from tableName;
hive> select t['200'],t['100'] from map_table2;
mary tom
语法: S.x
操作类型: S为struct类型
说明：返回结构体S中的x字段。比如，对于结构体struct foobar {int foo, int bar}，foobar.foo返回结构体中的foo字段
hive> create table str_table2 as select struct('tom','mary','tim') as t from tableName;
hive> describe tableName;
t struct<col1:string ,col2:string,col3:string>
hive> select t.col1,t.col3 from str_table2;
tom tim
复杂类型长度统计函数
语法: size(Map<k .V>)
返回值: int
说明: 返回map类型的长度
hive> select size(t) from map_table2;
2
语法: size(Array<T>)
返回值: int
说明: 返回array类型的长度
hive> select size(t) from arr_table2;
4
类型转换函数: cast
语法: cast(expr as <type>)
返回值: Expected "=" to follow "type"
说明: 返回转换后的数据类型
hive> select cast('1' as bigint) from tableName;
1
hive当中的lateral view 与 explode以及reflect和窗口函数
使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分
lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
其中explode还可以用于将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行
需求：现在有数据格式如下
zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2:v2
lisi child5,child6,child7,child8 k3:v3,k4:v4
字段之间使用\t分割，需求将所有的child进行拆开成为一列
+----------+--+
| mychild |
+----------+--+
| child1 |
| child2 |
| child3 |
| child4 |
| child5 |
| child6 |
| child7 |
| child8 |
+----------+--+
将map的key和value也进行拆开，成为如下结果
+-----------+-------------+--+
| mymapkey | mymapvalue |
+-----------+-------------+--+
| k1 | v1 |
| k2 | v2 |
| k3 | v3 |
| k4 | v4 |
+-----------+-------------+--+
创建hive数据库
hive (default)> create database hive_explode;
hive (default)> use hive_explode;
hive (hive_explode)> create table t3(name string,children array<string>,address Map<string,string>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ',' map keys terminated by ':' stored as textFile;
node03执行以下命令创建表数据文件
mkdir -p /export/servers/hivedatas/
cd /export/servers/hivedatas/
vim maparray
内容如下:
zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2:v2
lisi child5,child6,child7,child8 k3:v3,k4:v4
hive表当中加载数据
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/maparray' into table t3;
将array当中的数据拆分开
hive (hive_explode)> SELECT explode(children) AS myChild FROM t3;
将map当中的数据拆分开
hive (hive_explode)> SELECT explode(address) AS (myMapKey, myMapValue) FROM t3;
使用explode拆分json字符串
需求: 需求：现在有一些数据格式如下：
a:shandong,b:beijing,c:hebei|1,2,3,4,5,6,7,8,9|[{"source":"7fresh","monthSales":4900,"userCount":1900,"score":"9.9"},{"source":"jd","monthSales":2090,"userCount":78981,"score":"9.8"},{"source":"jdmart","monthSales":6987,"userCount":1600,"score":"9.0"}]
其中字段与字段之间的分隔符是 |
我们要解析得到所有的monthSales对应的值为以下这一列（行转列）
4900
2090
6987
hive (hive_explode)> create table explode_lateral_view
> (`area` string,
> `goods_id` string,
> `sale_info` string)
> ROW FORMAT DELIMITED
> FIELDS TERMINATED BY '|'
> STORED AS textfile;
准备数据如下
cd /export/servers/hivedatas
vim explode_json
a:shandong,b:beijing,c:hebei|1,2,3,4,5,6,7,8,9|[{"source":"7fresh","monthSales":4900,"userCount":1900,"score":"9.9"},{"source":"jd","monthSales":2090,"userCount":78981,"score":"9.8"},{"source":"jdmart","monthSales":6987,"userCount":1600,"score":"9.0"}]
加载数据到hive表当中去
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/explode_json' overwrite into table explode_lateral_view;
hive (hive_explode)> select explode(split(goods_id,',')) as goods_id from explode_lateral_view;
hive (hive_explode)> select explode(split(area,',')) as area from explode_lateral_view;
hive (hive_explode)> select explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')) as sale_info from explode_lateral_view;
然后我们想用get_json_object来获取key为monthSales的数据：
hive (hive_explode)> select get_json_object(explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')),'$.monthSales') as sale_info from explode_lateral_view;
然后挂了FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF's are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions
UDTF explode不能写在别的函数内
如果你这么写，想查两个字段，select explode(split(area,',')) as area,good_id from explode_lateral_view;
会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. Error encountered near token 'good_id'
使用UDTF的时候，只支持一个字段，这时候就需要LATERAL VIEW出场了
配合LATERAL VIEW使用
配合lateral view查询多个字段
hive (hive_explode)> select goods_id2,sale_info from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2;
其中LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods相当于一个虚拟表，与原表explode_lateral_view笛卡尔积关联
也可以多重使用
hive (hive_explode)> select goods_id2,sale_info,area2
from explode_lateral_view
LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2
LATERAL VIEW explode(split(area,','))area as area2;也是三个表笛卡尔积的结果
最终，我们可以通过下面的句子，把这个json格式的一行数据，完全转换成二维表的方式展现
hive (hive_explode)> select get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.source') as source,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.monthSales') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.userCount') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.score') as monthSales from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{'))sale_info as sale_info_1;
总结：
Lateral View通常和UDTF一起出现，为了解决UDTF不允许在select字段的问题。Multiple Lateral View可以实现类似笛卡尔乘积。Outer关键字可以把不输出的UDTF的空结果，输出成NULL，防止丢失数据。
行转列
相关参数说明:
CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;
CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
数据准备:
需求: 把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：
射手座,A 老王|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 宋宋
实现步骤:
node03服务器执行以下命令创建文件，注意数据使用\t进行分割
cd /export/servers/hivedatas
vim constellation.txt
数据如下:
孙悟空 白羊座 A
老王 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
创建hive表并加载数据
hive (hive_explode)> create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string)
row format delimited fields terminated by "\t";
加载数据
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/constellation.txt' into table person_info;
hive (hive_explode)> select
t1.base,
concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
(select
name,
concat(constellation, "," , blood_type) base
from
person_info) t1
group by
t1.base;
列转行
所需函数:
EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
数据准备:
cd /export/servers/hivedatas
vim movie.txt
文件内容如下: 数据字段之间使用\t进行分割
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
需求: 将电影分类中的数组数据展开。结果如下：
《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼2》 战争
《战狼2》 动作
《战狼2》 灾难
实现步骤:
create table movie_info(
movie string,
category array<string>)
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";
load data local inpath "/export/servers/hivedatas/movie.txt" into table movie_info;
select
movie,
category_name
from
movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
reflect函数
reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数，秒杀一切udf函数。
需求1: 使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值
实现步骤:
create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
cd /export/servers/hivedatas
vim test_udf
文件内容如下:
1,2
4,3
6,4
7,5
5,6
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf' overwrite into table test_udf;
hive (hive_explode)> select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;
需求2: 文件中不同的记录来执行不同的java的内置函数
实现步骤:
hive (hive_explode)> create table test_udf2(class_name string,method_name string,col1 int , col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
cd /export/servers/hivedatas
vim test_udf2
文件内容如下:
java.lang.Math,min,1,2
java.lang.Math,max,2,3
hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf2' overwrite into table test_udf2;
hive (hive_explode)> select reflect(class_name,method_name,col1,col2) from test_udf2;
需求3: 判断是否为数字
实现方式:
使用apache commons中的函数，commons下的jar已经包含在hadoop的classpath中，所以可以直接使用。
select reflect("org.apache.commons.lang.math.NumberUtils","isNumber","123")
窗口函数与分析函数
在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。
窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 order by。
具体语法如下：over (partition by xxx order by xxx)
sum、avg、min、max
准备数据
建表语句:
create table test_t1(
cookieid string,
createtime string, --day
pv int
) row format delimited
fields terminated by ',';
加载数据：
load data local inpath '/root/hivedata/test_t1.dat' into table test_t1;
cookie1,2020-04-10,1
cookie1,2020-04-11,5
cookie1,2020-04-12,7
cookie1,2020-04-13,3
cookie1,2020-04-14,2
cookie1,2020-04-15,4
cookie1,2020-04-16,4
开启智能本地模式
SET hive.exec.mode.local.auto=true;
SUM函数和窗口函数的配合使用：结果和ORDER BY相关,默认为升序。
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1
from test_t1;
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2
from test_t1;
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid) as pv3
from test_t1;
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and current row) as pv4
from test_t1;
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as pv5
from test_t1;
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between current row and unbounded following) as pv6
from test_t1;
pv1: 分组内从起点到当前行的pv累积，如，11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号
pv2: 同pv1
pv3: 分组内(cookie1)所有的pv累加
pv4: 分组内当前行+往前3行，如，11号=10号+11号， 12号=10号+11号+12号，
13号=10号+11号+12号+13号， 14号=11号+12号+13号+14号
pv5: 分组内当前行+往前3行+往后1行，如，14号=11号+12号+13号+14号+15号=5+7+3+2+4=21
pv6: 分组内当前行+往后所有行，如，13号=13号+14号+15号+16号=3+2+4+4=13，
14号=14号+15号+16号=2+4+4=10
如果不指定rows between,默认为从起点到当前行;
如果不指定order by，则将分组内所有值累加;
关键是理解rows between含义,也叫做window子句：
preceding：往前
following：往后
current row：当前行
unbounded：起点
unbounded preceding 表示从前面的起点
unbounded following：表示到后面的终点
AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样。
row_number、rank、dense_rank、ntile
准备数据
cookie1,2020-04-10,1
cookie1,2020-04-11,5
cookie1,2020-04-12,7
cookie1,2020-04-13,3
cookie1,2020-04-14,2
cookie1,2020-04-15,4
cookie1,2020-04-16,4
cookie2,2020-04-10,2
cookie2,2020-04-11,3
cookie2,2020-04-12,5
cookie2,2020-04-13,6
cookie2,2020-04-14,3
cookie2,2020-04-15,9
cookie2,2020-04-16,7
CREATE TABLE test_t2 (
cookieid string,
createtime string, --day
pv INT
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
stored as textfile;
加载数据：
load data local inpath '/root/hivedata/test_t2.dat' into table test_t2;
SELECT
cookieid,
createtime,
pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn
FROM test_t2;
SELECT
cookieid,
createtime,
pv,
RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3
FROM test_t2
WHERE cookieid = 'cookie1';
SELECT
cookieid,
createtime,
pv,
NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1,
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2,
NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3
FROM test_t2
ORDER BY cookieid,createtime;
其他一些窗口函数
lag,lead,first_value,last_value
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_1_time,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_2_time
FROM test_t4;
last_1_time: 指定了往上第1行的值，default为'1970-01-01 00:00:00'
cookie1第一行，往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
cookie1第三行，往上1行值为第二行值，2015-04-10 10:00:02
cookie1第六行，往上1行值为第五行值，2015-04-10 10:50:01
last_2_time: 指定了往上第2行的值，为指定默认值
cookie1第一行，往上2行为NULL
cookie1第二行，往上2行为NULL
cookie1第四行，往上2行为第二行值，2015-04-10 10:00:02
cookie1第七行，往上2行为第五行值，2015-04-10 10:50:01
与LAG相反LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_1_time,
LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time
FROM test_t4;
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1
FROM test_t4;
取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1
FROM test_t4;
如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：
SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2
FROM test_t4
ORDER BY cookieid,createtime;
特别注意order by
如果不指定ORDER BY，则进行排序混乱，会出现错误的结果
SELECT cookieid,
createtime,
url,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2
FROM test_t4;
cume_dist,percent_rank
这两个序列分析函数不是很常用，注意：序列函数不支持WINDOW子句
d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000
CREATE EXTERNAL TABLE test_t3 (
dept STRING,
userid string,
sal INT
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
stored as textfile;
加载数据：
load data local inpath '/root/hivedata/test_t3.dat' into table test_t3;
SELECT
dept,
userid,
sal,
CUME_DIST() OVER(ORDER BY sal) AS rn1,
CUME_DIST() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY sal) AS rn2
FROM test_t3;
rn1: 没有partition,所有数据均为1组，总行数为5，
第一行：小于等于1000的行数为1，因此，1/5=0.2
第三行：小于等于3000的行数为3，因此，3/5=0.6
rn2: 按照部门分组，dpet=d1的行数为3,
第二行：小于等于2000的行数为2，因此，2/3=0.6666666666666666
SELECT
dept,
userid,
sal,
PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY sal) AS rn1, --分组内
RANK() OVER(ORDER BY sal) AS rn11, --分组内RANK值
SUM(1) OVER(PARTITION BY NULL) AS rn12, --分组内总行数
PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY sal) AS rn2
FROM test_t3;
rn1: rn1 = (rn11-1) / (rn12-1)
第一行,(1-1)/(5-1)=0/4=0
第二行,(2-1)/(5-1)=1/4=0.25
第四行,(4-1)/(5-1)=3/4=0.75
rn2: 按照dept分组，
dept=d1的总行数为3
第一行，(1-1)/(3-1)=0
第三行，(3-1)/(3-1)=1
grouping sets,grouping__id,cube,rollup
这几个分析函数通常用于OLAP中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。
2020-03,2020-03-10,cookie1
2020-03,2020-03-10,cookie5
2020-03,2020-03-12,cookie7
2020-04,2020-04-12,cookie3
2020-04,2020-04-13,cookie2
2020-04,2020-04-13,cookie4
2020-04,2020-04-16,cookie4
2020-03,2020-03-10,cookie2
2020-03,2020-03-10,cookie3
2020-04,2020-04-12,cookie5
2020-04,2020-04-13,cookie6
2020-04,2020-04-15,cookie3
2020-04,2020-04-15,cookie2
2020-04,2020-04-16,cookie1
CREATE TABLE test_t5 (
month STRING,
day STRING,
cookieid STRING
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
stored as textfile;
加载数据：
load data local inpath '/root/hivedata/test_t5.dat' into table test_t5;
grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。
等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。
GROUPING__ID，表示结果属于哪一个分组集合。
SELECT
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID
FROM test_t5
GROUP BY month,day
GROUPING SETS (month,day)
ORDER BY GROUPING__ID;
grouping_id表示这一组结果属于哪个分组集合，
根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day
等价于
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month UNION ALL
SELECT NULL as month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY day;
再如：
SELECT
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID
FROM test_t5
GROUP BY month,day
GROUPING SETS (month,day,(month,day))
ORDER BY GROUPING__ID;
等价于
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month
UNION ALL
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY day
UNION ALL
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month,day;
根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
SELECT
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID
FROM test_t5
GROUP BY month,day
WITH CUBE
ORDER BY GROUPING__ID;
等价于
SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,0 AS GROUPING__ID FROM test_t5
UNION ALL
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month
UNION ALL
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY day
UNION ALL
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month,day;
是CUBE的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合。
比如，以month维度进行层级聚合：
SELECT
month,
day,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID
FROM test_t5
GROUP BY month,day
WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING__ID;
--把month和day调换顺序，则以day维度进行层级聚合：
SELECT
day,
month,
COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
GROUPING__ID
FROM test_t5
GROUP BY day,month
WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING__ID;
（这里，根据天和月进行聚合，和根据天聚合结果一样，因为有父子关系，如果是其他维度组合的话，就会不一样）
--END--
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