hiveql函数笔记(二)

简介: 1、数据查询//提高聚合的性能SET hive.map.aggr=true;SELECT count(*),avg(salary) FROM employees;//木匾不允许在一个查询语句中使用多于一个的函数(DISTINCT。

1、数据查询

//提高聚合的性能

SET hive.map.aggr=true;

SELECT count(*),avg(salary) FROM employees;

//木匾不允许在一个查询语句中使用多于一个的函数(DISTINCT。。。)表达式

SELECT count(DISTINCT symbol) FROM stocks;

 

表生成函数:

explode(APPAY array)  返回0到多行结果,每行都对应输入的array数组中的一个元素

explode(ARRAY<TYPE> a)  对于a中的每个元素,explode()会生成一个记录包含这个元素

explode(ARRAY<TYPE> a)  对于a中的每个元素,explode()会生成一行记录包含这个元素

inline(ARRAY<STRUCT[,STRUCT]>)  将结构体数组提取出来并插入到表中

json_tuple(STRING jsonStr,p1,p2,..,pn)  对输入的JSON字符串进行处理,合格get_json_object这个UDF类似,不过更高效,其通过一次调用就可以获取多个键值。

parse_url_tuple(url,partname1,partname2,..,partNameN)  其中N>=1,从URL中解析出N个部分信息。其输入参数是:URL,以及多个要抽取的部分的名称。部分名称是大小写敏感的,而且不应该包含有空格:HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,AUTHORITY,FILE,USERINFO,QUERY:<KEY_NAME>

 

其他内置函数:

ascii(STRING s)  返回字符串s中首个ASCII字符的整数值

base64(BINARY bin)  将二进制值bin转换成基于64位的字符串

cast(<expr> as <type>)  将expr转换成type类型的。例如:cast('1' as BIGINT)将会将字符串'1'转换成BIGINT数值类型。如果转换失败,则返回NULL

concat(BINARY s1,BINARY s2,..)  将二进制字节码按次序拼接成一个字符串

concat(STRING s1,STRING s2,..)  将字符串s1,s2等拼接成一个字符串。例如:concat('ab','cd')的结果是'abcd'

concat)ws(STRING separator,STRING s1,STRING s2,...)  和concat类似,不过是使用指定的分隔符进行拼接.

decode(BINARY bin,STRING charset)  使用指定的字符集charset将二进制值bin解码成字符串(支持的字符集有:'UTF-16')。如果任一输入参数为NULL,则结果返回NULL

encode(STRING src,STRING charset)  使用指定的字符集charset将字符串src编码成二进制值(支持的字符集有:'US-ASCII','ISO-8859-1','UTF-8',UTF-16BE','UTF-16LE','UTF-16')),如果任一输入参数为NULL,则结果为NULL

find_in_set(STRING s,STRING commaSeparatedString)  返回在以逗号分隔的字符串中s出现的位置,如果没有找到则返回NULL

format_number(NUMBER X,INT d)  将数值x转换成'#,###,###,##'格式字符串,并博保留d位小数。如果d为0,那么输出值就没有小数点后面的值。

get_json_object(STRING json_string,STRING path)  从给定路径上的JSON字符串中抽取JSON对象,并返回这个对象的JSON字符串形式。如果输入的JSON字符串是非法的,则返回NULL

in_file(STRING s,STRING filename)  如果文件名为filename的文件中有完整一行数据和字符串s完全匹配的话,则返回true

instr(STRING str,STRING substr)  查找字符串str中子字符串substr第一次出现的位置

length(STRING s)  计算字符串s的长度

locate(STRING substr,STRING  [,INT pos])  查找在字符串str中的pos位置后字符串substr第一次出现的位置

lpad(STRING s,INT len,STRING pad)  从左边开始对字符串s使用字符串pad进行填充,最终达到len长度为止。如果字符串s本身长度比len大的话,那么多余的部分被去除掉。

rpad(STRING s,INT len,STRING pad)  从右边开始对字符串s......

ltrim(STRING s)  将字符串s前面出现的空格全部去除掉。例如trim(' hive ')的结果是'hive '

regexp_replace(STRING s,STRING regex,STRING replacement) 按照JAVA正则表达式regex将字符串s中符合条件的部分替换成replacement所指定的字符串a.如果replacement部分是空的话,那么符合正则的部门就会背去除掉。例如regexp_replace('hive','[ie]','z')的 结果是'hzvz'

repeat(STRING s,INT n)  重复输出n次字符串s

reverse(STRING s)  反转字符串

rtrim(STRING s)  将字符串s后面出现的空格全部去除掉。例如trim('hive')的结果是'hive'

split(STRING s,STRING pattern)  按照正则表达式pattern分隔字符串s,并将分割后的部分以字符串数组的方式返回。

str_to_map(STRING s,STRING delim1,STRING delim2)  将字符串s按照按指定分隔符转换成map,第一个参数是输入的字符串,第二个参数是键值对之间的分隔符,第三个分隔符是键和值之间的分隔符

substr(STRING s,STRING start_index)  对于字符串s,从start位置开始截取length长度的字符串,作为字符串。例如:substr('abcdefgh',3,2)的结果是'cd'

unix_timestamp(STRING date,STRING pattern)  将指定时间字符串格式字符串转换成Unix时间戳,如果格式不对则返回0,例如unix_timestamp('2009-03-20','yyyy-MM-dd')=1237532400

to_date(STRING timestamp)  返回时间字符串的日期部分,例如:to_date("1970-01-01 00:00:00")="1970-01-01"

year(STRING date)  返回时间字符串中的年份并使用INT类型表示。例如:year("1970-01-01") = 1970

month....day...hour...minute...second...weekofyear同理

datediff(STRING enddate,STRING startdate)  计算开始时间startdata到结束时间enddata相差的天数。例如:datediff('2009-03-01','2009-02-27')=2

date_add(STRING startdate,INT days)  为开始时间startdata增加days天,例如data_sub('2008-12-31',1)='2008-12-30'

 

谓词操作符

A<=>B   如果A和B都为NULL则返回TRUE,其他的和等号(=)操作符的结果一致,如果任一为NULL则结果为NULL

A<>B,A!=B  A或者B为NULL则返回NULL,如果A不等于B则返回TRUE,反之返回FALSE

A[NOT] BETWEEN B AND C  如果A的值大于或等于B而且小于或等于C,则结果为TRUE

A[NOT] like B  B是一个SQL下的简单正则表达式

A RLIKE B,A REGEXP B  B是一个正则表达式,如果A与其相匹配,则返回TRUE。

 

参考文献:《Hive编程指南》

目录
相关文章
|
关系型数据库 MySQL 网络安全
|
Kubernetes Linux Windows
第二章 Linux和windows部署helm 客户端
第二章 Linux和windows部署helm 客户端
261 0
Magisk模块:自动墓碑后台v1.7.1(测试版)
Magisk模块:自动墓碑后台v1.7.1(测试版)
3247 0
|
Prometheus 监控 Cloud Native
SpringBoot系列之Prometheus自定义埋点上报
之前介绍了一篇SpringBoot集成Prometheus实现数据上报的博文,在前面一篇博文中,更多的是一个SpringBoot应用如何最小成本的接入Prometheus,并结合Grafana配置一个完整的应用监控大盘 有看过前文的小伙伴可能知晓,SpringBoot接入Prometheus之后,基本上不用做额外的开发,就已经实现了我们关心的JVM情况、GC情况、HTTP调用请求等信息,然而在实际的业务开发过程中,我们总会遇到一些需要手动上报的场景,那么我们可以怎么处理呢?
2072 0
SpringBoot系列之Prometheus自定义埋点上报
|
11月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据中结构化数据
【10月更文挑战第18天】
506 4
|
11月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
5款CRM系统评测:中小企业如何选择适合的CRM工具?
在竞争激烈的市场中,中小企业如何高效管理客户关系、提升销售业绩、改善客户满意度是其成功的关键。本文评测了5款主流CRM系统,分别为板栗看板、HubSpot CRM、Zoho CRM、Pipedrive和Salesforce Essentials,从功能特色、优缺点及使用体验等角度进行分析,帮助中小企业选择最适合的工具。
317 0
|
11月前
|
数据采集 消息中间件 API
Python爬虫验证码识别——手机验证码的自动化处理
Python爬虫验证码识别——手机验证码的自动化处理
624 0
|
存储 安全 API
使用KMS为Apollo配置中心敏感配置加密的最佳实践
使用KMS为Apollo配置中心敏感配置加密的最佳实践
1900 4
|
Java 数据库 开发工具
java Swing学生成绩管理系统【项目源码+数据库脚本】
java Swing学生成绩管理系统【项目源码+数据库脚本】
376 0
|
Linux 测试技术 开发工具
CentOS Linux 8使用阿里源(安装jdk11、git测试)
CentOS Linux 8使用阿里源(安装jdk11、git测试)
1539 1

热门文章

最新文章