Hive函数及语法说明
hive的语法
hive的语法Hive是基于SQL语言的数据仓库和分析系统，其语法类似于传统的SQL语言，但是在细节上有所不同，下面列举一些常见的Hive 语法：1. 数据库操作创建数据库：CREATE DATABASE database_name;删除数据库：DROP DATABASE database_name;2. 表操作创建表：CREATE TABLE table_name (col1 data_type, col2data_type, ...);删除表：DROP TABLE table_name;3. 数据操作加载数据：LOAD DATA INPATH 'hdfs_path' INTO TABLE table_name;插入数据：INSERT INTO TABLE table_name VALUES (val1, val2, ...);查询数据：SELECT col1, col2, ... FROM table_name WHERE condition;更新数据：UPDATE table_name SET col1 = val1 WHERE condition;删除数据：DELETE FROM table_name WHERE condition;4. 函数和聚合操作常用函数：- COUNT- SUM- AVG- MIN- MAX- CONCAT- SUBSTR- TRIM- UPPER- LOWER聚合操作：SELECT col1, COUNT(*), SUM(col2), AVG(col3), MIN(col4), MAX(col5) FROM table_name GROUP BY col1;5. Join操作内连接：SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2;左连接：SELECT * FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 ONtable1.col1 = table2.col2;右连接：SELECT * FROM table1 RIGHT OUTER JOIN table2 ONtable1.col1 = table2.col2;全连接：SELECT * FROM table1 FULL OUTER JOIN table2 ONtable1.col1 = table2.col2;以上是Hive常用的一些语法，仅供参考。
hive 方差函数
hive 方差函数Hive 方差函数是一种在大数据处理中常用的统计函数，它用来衡量数据集中各个数据点与平均值之间的离散程度。
方差函数在数据分析和数据挖掘领域具有广泛的应用，对于了解数据集的分布情况和发现异常值非常有帮助。
Hive 方差函数的语法如下：```VAR_POP(expr)VAR_SAMP(expr)```其中，VAR_POP计算总体方差，VAR_SAMP计算样本方差。
expr是要计算方差的列或表达式。
方差的计算公式为：```VAR_POP = SUM((x - μ)^2) / NVAR_SAMP = SUM((x - x̄)^2) / (N - 1)```其中，x表示每个数据点，μ表示总体平均值，x̄表示样本平均值，N表示总体或样本的大小。
方差函数的返回值是一个数值，用来表示数据的离散程度。
方差越大，数据的离散程度越高；方差越小，数据的离散程度越低。
通过计算方差，我们可以了解数据集的变异程度，进而进行数据分析和决策。
在实际应用中，方差函数可以用于以下场景：1. 检测异常值：通过计算方差，我们可以判断数据集中是否存在异常值。
如果方差较大，说明数据点之间的差异较大，可能存在异常值或离群点。
2. 比较数据集的离散程度：方差函数可以用来比较不同数据集的离散程度。
通过计算两个数据集的方差，我们可以判断它们的数据分布是否相似。
3. 优化模型选择：在机器学习和数据挖掘任务中，方差函数可以用来评估不同模型的性能。
通过比较模型的方差大小，我们可以选择对数据拟合效果更好的模型。
4. 风险评估：在金融和保险领域，方差函数可以用来评估投资组合或风险模型的风险程度。
方差越大，表示投资组合或风险模型的风险越高。
Hive 方差函数是一种重要的统计函数，在大数据处理和数据分析中具有广泛的应用。
通过计算数据集的方差，我们可以了解数据的离散程度，从而进行数据分析、决策和风险评估。
方差函数的灵活运用可以帮助我们更好地理解数据，挖掘数据背后的规律和价值。
hive语法和常用函数
Hive是一个基于Hadoop分布式系统上的数据仓库，最早是由Facebook公司开发的，Hive极大的推进了Hadoop ecosystem在数据仓库方面上的发展。
Facebook的分析人员中很多工程师比较擅长而SQL而不善于开发MapReduce程序，为此开发出Hive，并对比较熟悉SQL的工程师提供了一套新的SQL-like方言——Hive QL。
Hive SQL方言特别和MySQL方言很像，并提供了Hive QL的编程接口。
Hive QL语句最终被Hive解析器引擎解析为MarReduce程序，作为job提交给Job Tracker运行。
这对MapReduce框架是一个很有力的支持。
Hive是一个数据仓库，它提供了数据仓库的部分功能：数据ETL(抽取、转换、加载)工具，数据存储管理，大数据集的查询和分析能力。
由于Hive是Hadoop上的数据仓库，因此Hive也具有高延迟、批处理的的特性，即使处理很小的数据也会有比较高的延迟。
故此，Hive的性能就和居于传统数据库的数据仓库的性能不能比较了。
Hive不提供数据排序和查询的cache功能，不提供索引功能，不提供在线事物，也不提供实时的查询功能，更不提供实时的记录更性的功能，但是，Hive能很好地处理在不变的超大数据集上的批量的分析处理功能。
Hive是基于hadoop平台的，故有很好的扩展性(可以自适应机器和数据量的动态变化)，高延展性(自定义函数)，良好的容错性，低约束的数据输入格式。
下面我们来看一下Hive的架构和执行流程以及编译流程：用户提交的Hive QL语句最终被编译为MapReduce程序作为Job提交给Hadoop执行。
Hive的数据类型Hive的基本数据类型有：TINYINT，SAMLLINT，INT，BIGINT，BOOLEAN，FLOAT，DOUBLE，STRING，TIMESTAMP(V0.8.0+)和BINARY(V0.8.0+)。
第三十六讲 Hive函数
Hive自定义函数删除命令
我们可以通过drop命令删除自定义函数，语法规则如下： drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;
自定义UDF介绍
UDF(User-Defined Function)支持一个输入产生一个输出，是一个最常用的 自定义函数类型。实现自定义UDF要求继承类 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，并且在自定义UDF类中重载实现 evaluate方法，我们可以通过重载多个evaluate方法达到函数参数多样化的需求。
AbstractGenericUDAFResolver介绍
AbstractGenericUDAFResolver类主要作用就是根据hql调用时候的函数参数 来获取具体的GenericUDAFEvaluator实例对象，也就是说实现方法 getEvaluator即可,该方法的主要作用就是根据参数的不同返回不同的evaluator 实例对象，实现多态性。
UDAF案例
实现一个自定义的sum函数。要求函数支持整形和浮点型的sum操作。
UDTF介绍
UDTF(User-Defined Table-Generating Function)支持一个输入多个输出。一 般用于解析工作，比如说解析url，然后获取url中的信息。要求继承类 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF，实现方法：initialize(返 回返回值的参数类型)、process具体的处理方法，一般在这个方法中会调用父 类的forward方法进行数据的写出、close关闭资源方法，最终会调用close方法， 同MR程序中的cleanUp方法。
hive正则函数
hive正则函数hive正则函数，又称正则表达式函数，是Apache Hive中强大的字符串处理函数。
在Hive中，正则函数可以用于实现复杂的字符串替换，模式匹配，分割，抽取等操作，广泛应用于实际业务开发中。
本文将对Hive常用的正则表达式函数进行详细介绍，包括函数以及各语句参数的用法和示例，以期帮助读者更好地理解和使用Hive的正则表达式函数。
一、Hive正则表达式函数简介1、regexp_extract函数regexp_extract函数是Hive中最常用的正则函数，该函数可以在源字符串中抽取符合正则表达式匹配条件的字符串子串，抽取结果可用于后续的输出。
该函数的完整格式如下所示：regexp_extract(string, pattern, index)其中，string是源字符串，pattern是正则表达式模式，index 是抽取匹配的子串的下标，从0开始。
示例：例如，字符串“hive-0.14.0-bin.tar.gz”，我们想抽取其中的版本号“0.14.0”，可以使用以下SQL语句实现：select regexp_extract(hive-0.14.0-bin.tar.gz[0-9.]+0) as version;执行结果如下：version0.14.02、regexp_replace函数regexp_replace函数是Hive中用于字符串替换的正则函数，该函数可以用于替换源字符串中符合正则表达式条件的子串，替换结果可用于后续的输出。
该函数的完整格式如下所示：regexp_replace(string，pattern，replacement) 其中，string是源字符串，pattern是正则表达式模式，replacement是替换后的字符串。
示例：例如，字符串“hive-0.14.0-bin.tar.gz”，我们想将其中的版本号“0.14.0”替换为“2.13.0”，可以使用以下SQL语句实现：selectregexp_replace(hive-0.14.0-bin.tar.gz[0-9.]+2.13.0 asnew_filename;执行结果如下：new_filenamehive-2.13.0-bin.tar.gz3、regexp_replace其他函数除上述两个正则函数外，Hive还提供了其他正则处理函数：（1）regexp_like函数：该函数用于检查源字符串是否与特定正则表达式匹配。
Hive常见内置函数及其使用
Hive常见内置函数及其使⽤函数分类HIVE CLI命令显⽰当前会话有多少函数可⽤SHOW FUNCTIONS;显⽰函数的描写叙述信息DESC FUNCTION concat;显⽰函数的扩展描写叙述信息DESC FUNCTION EXTENDED concat;简单函数函数的计算粒度为单条记录。
关系运算数学运算逻辑运算数值计算类型转换⽇期函数条件函数字符串函数统计函数聚合函数函数处理的数据粒度为多条记录。
sum()—求和count()—求数据量avg()—求平均直distinct—求不同值数min—求最⼩值max—求最⼈值集合函数复合类型构建复杂类型訪问复杂类型长度特殊函数窗体函数应⽤场景⽤于分区排序动态Group ByTop N累计计算层次查询Windowing functionsleadlagFIRST_VALUELAST_VALUE分析函数Analytics functionsRANKROW_NUMBERDENSE_RANKCUME_DISTPERCENT_RANKNTILE混合函数java_method(class,method [,arg1 [,arg2])reflect(class,method [,arg1 [,arg2..]])hash(a1 [,a2...])UDTFlateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)*fromClause: FROM baseTable (lateralView)*ateral view⽤于和split, explode等UDTF⼀起使⽤，它可以将⼀⾏数据拆成多⾏数据，在此基础上可以对拆分后的数据进⾏聚合。
lateral view⾸先为原始表的每⾏调⽤UDTF，UTDF会把⼀⾏拆分成⼀或者多⾏。
lateral view再把结果组合。
hive中标准差的函数
hive中标准差的函数标准差是统计学中常用的指标，用于衡量一组数据的离散程度。
在Hive中，可以使用标准差的函数来计算一组数据的标准差。
下面将介绍Hive中标准差的函数以及其使用方法。
一、函数名称在Hive中，标准差的函数名为stddev，其语法为stddev(col_name)。
其中，col_name是要计算标准差的列名。
二、函数使用方法要使用stddev函数计算标准差，需要将需要计算标准差的数据放入一个表中，并使用该函数进行计算。
以下是一个示例：假设有一个名为“data”的表，其中包含一列名为“values”的数据，该数据包含一组数值。
可以使用以下查询语句来计算该列的标准差：```sqlSELECTstddev(values)FROMdata;```该查询语句将返回一个数值，表示该列数据的标准差。
三、函数参数说明stddev函数可以接受一个可选的参数，用于指定计算标准差时所使用的抽样方法。
该参数的取值为一个字符串，可选值为sample或approx。
sample表示使用精确的抽样方法计算标准差，approx表示使用近似的方法计算标准差。
默认情况下，stddev函数使用approx参数，即使用近似的方法计算标准差。
四、函数示例假设有另一个名为“variance”的表，其中包含一组数值和相应的标准差值。
可以使用以下查询语句来查询指定列的标准差：```sqlSELECTcol_name,stddev(col_name)FROMvariance;```该查询语句将返回一个结果集，其中包含指定列的数值和标准差值。
五、注意事项在使用stddev函数时，需要注意以下几点：1.必须确保输入的数据是数值类型的数据，否则计算结果将不准确。
2.对于大型数据集，使用近似的方法计算标准差可能会影响计算速度和准确性。
因此，对于大型数据集，建议使用精确的抽样方法进行计算。
3.标准差是一个相对指标，其值的大小与数据的分布有关。
hive常用运算和函数
hive 常用运算第一部分：关系运算Hive支持的关系运算符•常见的关系运算符•等值比较: =•不等值比较: <>•小于比较: <•小于等于比较: <=•大于比较: >•大于等于比较: >=•空值判断: IS NULL•非空判断: IS NOT NULL•LIKE比较: LIKE•JAVA的LIKE操作: RLIKE•REGEXP操作: REGEXP•等值比较: =语法：A=B操作类型：所有基本类型描述: 如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例：hive> select 1 from dual where 1=1;•不等值比较: <>语法: A <> B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A与表达式B 不相等，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 <> 2;•小于比较: <语法: A < B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 < 2;•小于等于比较: <=语法: A <= B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 <= 1;•大于等于比较: >=语法: A >= B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A大于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 >= 1;•空值判断: IS NULL语法: A IS NULL操作类型: 所有类型描述: 如果表达式A的值为NULL，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where null is null;•非空判断: IS NOT NULL语法: A IS NOT NULL操作类型: 所有类型描述: 如果表达式A的值为NULL，则为FALSE；否则为TRUE举例：hive> select 1 from dual where 1 is not null;•LIKE比较: LIKE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。
hive常用的的函数 -回复
hive常用的的函数-回复"Hive常用的函数"Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行处理和分析。
在Hive中，函数是使用HiveQL查询语言进行数据操作和转换的重要工具。
本文将深入探讨Hive中常用的函数，并逐步介绍它们的用法和示例。
一、Hive内置函数Hive提供了多种内置函数，用于在查询中执行各种操作，如数学计算、条件判断、字符串处理等。
下面是Hive中一些常用的内置函数：1.数学函数- ABS(x): 返回x的绝对值。
- ROUND(x [, d]): 返回离x最近的整数，如果d给出，返回到小数点后d位的近似值。
示例：SELECT ABS(-10), ROUND(3.14159, 2);2.字符串函数- CONCAT(str1, str2, ...): 返回连接多个字符串得到的结果。
- LENGTH(str): 返回字符串的字符个数。
示例：SELECT CONCAT('Hello', 'World'), LENGTH('Hive');3.日期和时间函数- CURRENT_TIMESTAMP(): 返回当前的日期和时间。
- YEAR(date), MONTH(date), DAY(date): 返回给定日期的年、月、日。
示例：SELECT CURRENT_TIMESTAMP(), YEAR('2022-09-01'),MONTH('2022-09-01'), DAY('2022-09-01');4.条件函数- CASE WHEN condition THEN result [WHEN condition THEN result ...] [ELSE result] END: 对条件进行判断并返回不同的结果。
示例：SELECT CASE WHEN age < 18 THEN 'Child' ELSE 'Adult' END;二、自定义函数除了内置函数，Hive还支持用户自定义函数，这使得我们可以根据特定需求自定义函数来处理数据。
hive条件函数
hive条件函数
Hive提供了许多条件函数，用于在查询中进行条件验证和操作。
常用的条件函数包括：
1. IF函数：IF(condition, true_val, false_val)，返回true_val或false_val，取决于条件condition是否为真。
2. CASE WHEN函数：用于基于多个条件进行判断，可以有多个WHEN-THEN 对，最后可以有一个ELSE，语法如下：
CASE WHEN condition1 THEN result1
WHEN condition2 THEN result2
WHEN condition3 THEN result3
ELSE result4
END
3. COALESCE函数：用于返回第一个非NULL值，语法如下：
COALESCE(value1, value2, ..., value_n)
4. NULLIF函数：用于返回NULL值，如果第一个参数等于第二个参数，则返回NULL，语法如下：
NULLIF(expr1, expr2)
5. NVL函数：与COALESCE类似，用于返回第一个非NULL值，但只接受两个参数，语法如下：
NVL(value1, value2)
6. DECODE函数：类似于CASE WHEN函数，但更具有可读性，语法如下：
DECODE(expr, search_value1, result1, search_value2, result2, ..., default_result)。
hive中if用法
hive中if用法一、Hive中IF用法的基本介绍在Hive中，`IF`函数是一种非常有用的条件判断函数。
它的基本语法是：`IF(condition, value_if_true, value_if_false)`。
这就像是在一个岔路口，`condition`是那个决定你走向何方的信号灯。
如果`condition`为真（就像信号灯是绿色的），那么函数就返回`value_if_true`；如果`condition`为假（信号灯是红色的），就返回`value_if_false`。
二、固定搭配（与其他函数或操作结合）1. 与聚合函数搭配- 在计算销售数据的时候，假如我们想要根据销售额是否超过一定数额来分类统计。
比如，我们有一个销售表`sales`，其中包含`amount`（销售额）字段。
我们可以这样写查询：- “哇，你看这个查询多酷啊！”我说。
- “SELECT product_name, IF(SUM(amount)>1000, '高销售额产品', '低销售额产品') AS sales_category FROM sales GROUP BY product_nam e;”我兴奋地展示着代码。
- 这里就像把`IF`函数当成了一个分拣员，根据`SUM(amount)>1000`这个条件，把产品分到“高销售额产品”或者“低销售额产品”这两个篮子里。
2. 与`CASE WHEN`类似场景下的替代（在简单条件判断时）- 假设我们有一个员工表`employees`，其中有`salary`（工资）字段，我们想简单判断员工工资是否高于平均工资。
- “你知道吗？这个用`IF`函数超简单。
”我对同事说。
- “SELECT name, IF(s alary > (SELECT AVG(salary) FROM employees), '高于平均工资', '低于平均工资') AS salary_level FROM employees;”我快速敲打着键盘。
hive 补零函数
hive 补零函数Hive补零函数是Hive数据库中常用的函数之一，用于在数字前面补零以达到指定的位数。
它在数据处理中起到了重要的作用，下面将详细介绍它的使用方法和应用场景。
一、Hive补零函数的使用方法Hive补零函数的语法如下：LPAD(string str, int len, string pad)其中，str表示需要补零的字符串，len表示补零后字符串的总长度，pad表示用于补零的字符。
例如，我们有一个字段w_id，其值为1，我们想要将其补零为长度为4的字符串，可以使用以下语句：SELECT LPAD(w_id, 4, '0') FROM table_name;二、Hive补零函数的应用场景Hive补零函数在实际应用中有广泛的用途。
以下是一些常见的应用场景：1. 数据清洗：当我们从外部数据源导入数据到Hive表时，有时会遇到数字字段前面缺少零的情况。
使用补零函数可以将数据统一格式化，提高数据的准确性和一致性。
2. 数据展示：在某些情况下，我们希望将数字字段以特定的格式展示给用户，如订单号、身份证号等。
使用补零函数可以将数字字段补零后，达到用户期望的展示效果。
3. 数据分析：在进行数据分析时，有时需要按照特定的规则对数字进行分类或排序。
使用补零函数可以将数字字段补零后，方便进行后续的计算和分析。
三、总结Hive补零函数是一种常用的数据处理函数，可以用于将数字字段前面补零以达到指定的位数。
它在数据清洗、数据展示和数据分析等场景下有着广泛的应用。
通过学习和掌握Hive补零函数的使用方法，我们可以更好地进行数据处理和分析，提高工作效率和数据质量。
希望本文对大家理解和应用Hive补零函数有所帮助。
hive函数大全
hive函数大全1.内置运算符1.1关系运算符运算符类型说明A =B 原始类型如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSEA ==B 无失败，因为无效的语法。
SQL使用”=”，不使用”==”。
A <>B 原始类型如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE。
如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A <B 原始类型如果A小于B返回TRUE,否则返回FALSE。
如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A <=B 原始类型如果A小于等于B返回TRUE,否则返回FALSE。
如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A >B 原始类型如果A大于B返回TRUE,否则返回FALSE。
如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A >=B 原始类型如果A大于等于B返回TRUE,否则返回FALSE。
如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A IS NULL 所有类型如果A值为”NULL”，返回TRUE,否则返回FALSEA IS NOT NULL 所有类型如果A值不为”NULL”，返回TRUE,否则返回FALSEA LIKEB 字符串如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
字符串A与B通过sql 进行匹配，如果相符返回TRUE，不符返回FALSE。
B字符串中的”_”代表任一字符，”%”则代表多个任意字符。
例如：(…foobar‟ like …foo‟)返回FALSE，（…foobar‟ like …foo_ _ _‟或者…foobar‟ like …foo%‟)则返回TUREA RLIKEB 字符串如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
字符串A与B通过java 进行匹配，如果相符返回TRUE，不符返回FALSE。
例如：（…foobar‟rlike …foo‟）返回FALSE，（‟foobar‟rlike …^f.*r$‟）返回TRUE。
hive 相关系数 函数
hive 相关系数函数Hive相关系数函数在数据分析和统计学中，相关系数是用于衡量两个变量之间关联程度的指标。
在Hive中，我们可以使用相关系数函数来计算数据集中不同变量之间的相关性。
本文将介绍Hive中相关系数函数的用法和应用场景。
一、相关系数简介相关系数是用于衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计指标。
它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关关系。
相关系数的计算公式可以用协方差和标准差来表示，具体公式如下：r = cov(X,Y) / (σ(X) * σ(Y))其中，r表示相关系数，cov表示协方差，σ表示标准差，X和Y分别表示两个变量。
二、Hive中的相关系数函数在Hive中，我们可以使用corr()函数来计算相关系数。
该函数的语法如下：corr(col1, col2)其中，col1和col2分别表示需要计算相关系数的两个列。
该函数会返回两个列之间的相关系数。
三、相关系数函数的应用场景相关系数函数在数据分析和统计学中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 金融领域：在金融领域中，相关系数函数可以用于衡量不同金融资产之间的相关性。
例如，我们可以计算股票价格与市场指数之间的相关系数，从而了解股票与市场的关联程度。
2. 市场研究：在市场研究中，相关系数函数可以用于分析产品销售数据和市场因素之间的关系。
例如，我们可以计算产品销售量与广告投入之间的相关系数，以确定广告对销售的影响程度。
3. 社会科学：在社会科学研究中，相关系数函数可以用于分析不同变量之间的关系。
例如，我们可以计算教育水平与收入之间的相关系数，以了解教育对个人收入的影响程度。
4. 医学研究：在医学研究中，相关系数函数可以用于分析不同变量之间的关联性。
例如，我们可以计算体重指数与心血管疾病之间的相关系数，以了解体重对心血管健康的影响程度。
四、示例下面是一个示例，演示如何在Hive中使用相关系数函数计算两个变量之间的相关系数。
hive函数用法
hive函数用法在Hive中，有许多内置函数，用于在Hive查询中执行各种操作。
这些函数可以用于字符串操作、数学运算、日期处理、聚合等多种用途。
以下是一些常见的Hive函数及其用法：1. 字符串函数：- `CONCAT(string A, string B)`: 将两个字符串连接起来。
```sqlSELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World') AS result;```- `SUBSTR(string A, int start, int len)`: 从字符串中提取子字符串。
```sqlSELECT SUBSTR('Hive is powerful', 1, 4) AS result;```- `LOWER(string A)`, `UPPER(string A)`: 将字符串转换为小写或大写。
```sqlSELECT LOWER('Hello') AS lower_result, UPPER('World') AS upper_result;```2. 数学函数：- `ROUND(double A)`, `CEIL(double A)`, `FLOOR(double A)`: 对浮点数进行四舍五入、向上取整或向下取整。
```sqlSELECT ROUND(3.14159) AS round_result, CEIL(4.25) AS ceil_result, FLOOR(5.75) AS floor_result;```- `ABS(double A)`: 返回一个数的绝对值。
```sqlSELECT ABS(-10) AS abs_result;```3. 日期函数：- `CURRENT_DATE`: 返回当前日期。
```sqlSELECT CURRENT_DATE AS current_date;```- `DATEDIFF(string enddate, string startdate)`: 返回两个日期之间的天数差。
hive查询语法
hive查询语法Hive查询语法详解一、Hive简介Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能。
Hive查询语法是Hive的核心组成部分，本文将详细介绍Hive查询语法的使用方法和常见操作。
二、基本查询语句1. SELECT语句：用于选择需要查询的字段，可以使用通配符*选择所有字段或使用字段名指定需要查询的字段。
2. FROM语句：用于指定查询的数据源，可以是Hive表、Hive分区表或其他查询结果。
3. WHERE语句：用于指定查询的条件，可以使用逻辑运算符（AND、OR、NOT）和比较运算符（=、<、>）进行条件筛选。
4. GROUP BY语句：用于对查询结果进行分组，常与聚合函数（如SUM、COUNT、AVG）一起使用。
5. HAVING语句：用于对分组后的结果进行筛选，类似于WHERE语句，但作用于分组后的结果。
6. ORDER BY语句：用于对查询结果进行排序，默认按照升序排序，可以使用DESC关键字进行降序排序。
7. LIMIT语句：用于限制查询结果的返回行数，常用于分页查询。
三、高级查询语句1. JOIN语句：用于将多个表进行连接查询，常用的连接类型有内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）和右连接（RIGHT JOIN）。
2. UNION语句：用于合并多个查询结果集，要求查询结果的字段数和类型必须一致。
3. SUBQUERY语句：用于嵌套查询，可以将查询结果作为另一个查询的输入。
4. CASE语句：用于条件判断，类似于其他编程语言的if-else语句，可以根据条件返回不同的结果。
5. DISTINCT关键字：用于去除查询结果中的重复记录。
6. LIKE关键字：用于模糊查询，可以使用通配符（%表示任意字符，_表示任意单个字符）进行匹配。
7. NULL关键字：用于判断字段是否为空，可以使用IS NULL或IS NOT NULL进行判断。
hive查询函数用法
hive查询函数用法Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，可以通过类似SQL的查询语言进行数据分析和处理。
Hive的查询函数是其功能强大的组成部分之一，可以用于数据的聚合、过滤、转换等操作。
以下是Hive查询函数的详细用法。
1.聚合函数：-COUNT：计算一列或行的数量。
-SUM：计算一列的总和。
-AVG：计算一列的平均值。
-MIN：获取一列的最小值。
-MAX：获取一列的最大值。
-GROUPBY：按照指定的列分组。
-HAVING：与GROUPBY一起使用，用于过滤分组后的结果。
2.字符串函数：-CONCAT：连接两个或多个字符串。
-SUBSTR：截取字符串的一部分。
-LENGTH：获取字符串的长度。
-TRIM：移除字符串中的空格。
-UPPER/LOWER：将字符串转换为大写/小写。
3.数学函数：-ABS：获取一个数的绝对值。
-ROUND/FLOOR/CEIL：舍入函数，分别向上/向下舍入或四舍五入。
-POWER/SQRT：求幂和平方根。
-MOD：获取两个数的模。
4.条件函数：-IF/ELSE：根据条件选择返回不同的结果。
- CASE WHEN THEN ELSE END：类似于switch语句，根据不同的条件返回不同的结果。
-COALESCE：返回传入参数列表中第一个非空值。
5.时间函数：-CURRENT_TIMESTAMP：获取当前时间戳。
-YEAR/MONTH/DAY/HOUR/MINUTE/SECOND：从时间戳中提取年、月、日、时、分、秒。
-DATE_FORMAT：根据指定格式格式化日期。
6.数组和集合函数：-ARRAY：创建一个数组。
-MAP：创建一个映射。
-COLLECT_SET/COLLECT_LIST：对指定列进行去重并返回集合。
7.数据类型转换函数：-CAST：将一个类型转换为另一个类型。
-TO_DATE/TO_UNIX_TIMESTAMP/UNIX_TIMESTAMP/DATE_FORMAT：用于日期和时间类型之间的转换。
hive常用函数
hive常用函数Hive一款建立在Hadoop之上的数据仓库分析软件，它为用户提供了一系列的函数，以满足用户的不同需求。
在这里，我们将重点介绍 Hive 中一些常用的函数，希望能够更好的帮助用户使用和熟悉Hive。
### 1.学函数数学函数是 Hive 中的一类经常被使用的函数，它们分为算术运算类函数、随机数类函数、对数类函数、三角函数类函数、取整函数类函数、科学计数法函数等，下面，我们将分别介绍这几类函数的语法以及用法。
####1）算术运算类函数算术运算类函数主要有如下：1. `ABS(x)`：返回x的绝对值2. `EXP(x)`：返回e的x次方3. `MOD(x, y)`：返回x除以y的余数4. `POWER(x,y)`：返回x的y次方5. `ROUND(x,d)`：返回x保留d位小数后的结果6. `LOG(x)`：返回x的自然对数####2）随机数类函数随机数类函数主要有`RAND()`，它用于生成一个0~1之间的随机数。
####3）对数类函数对数类函数主要有`LOG(x, base)` `LOG10(x)`，它们用于返回X的对数，其中base可以自定义，为空时，使用2作为默认值；而`LOG10(x)`则返回以10为底的x的对数。
####4）三角函数类函数三角函数类函数主要有`SIN(x)`，`COS(x)`，`TAN(x)`，它们分别用于返回x的正弦值、余弦值和正切值。
####5）取整函数类函数取整函数类函数主要有`CEIL(x)` `FLOOR(x)`，它们用于返回比x大的最小整数和比x小的最大整数。
####6）科学计数法函数科学计数法函数主要有`ROUND(x,s)`，其中x为一个数字，s代表保留小数点位数，用于表示数字的指数部分，即参数s代表相对于基数10的指数。
### 2.符串函数字符串函数是 Hive 中常用的一类函数，它们分为字符串处理类函数、字符和数值转换类函数、字符集转换类函数、正则表达式类函数等，下面，我们将分别介绍这几类函数的语法以及用法。
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无线增值产品部Hive函数及语法说明版本：Hive 0.7.0.001eagooqi2011-7-19版本日期修订人描述V1.0 2010-07-20 eagooqi 初稿2012-1-4 Eagooqi ||、cube目录⏹函数说明 (2)⏹内置函数 (2)⏹增加oracle函数 (14)⏹增加业务函数 (17)⏹扩展函数开发规范 (19)⏹语法说明 (21)⏹内置语法 (21)⏹增加语法 (28)⏹扩展语法开发规范（语法转换） (29)⏹ORACLE sql 对应的hSQL语法支持 (29)⏹函数说明参考链接：https:///confluence/display/Hive/LanguageManualCLI下,使用以下命令显示最新系统函数说明SHOW FUNCTIONS;DESCRIBE FUNCTION <function_name>;DESCRIBE FUNCTION EXTENDED <function_name>;⏹内置函数数值函数Mathematical Functions集合函数Collection Functions类型转换函数Type Conversion Functions日期函数Date Functions条件判断函数Conditional Functions字符串函数String Functions其他函数Misc. FunctionsxpathThe following functions are described in [Hive-LanguageManual-XPathUDF]:∙xpath, xpath_short, xpath_int, xpath_long, xpath_float, xpath_double, xpath_number, xpath_stringget_json_objectA limited version of JSONPath is supported:∙$ : Root object∙. : Child operator∙[] : Subscript operator for array∙* : Wildcard for []Syntax not supported that's worth noticing:∙: Zero length string as key∙.. : Recursive descent∙@ : Current object/element∙() : Script expression∙?() : Filter (script) expression.∙[,] : Union operator∙[start:end.step] : array slice operatorExample: src_json table is a single column (json), single row table:json{"store":{"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"}},"email":"amy@only_for_json_udf_","owner":"amy"}The fields of the json object can be extracted using these queries:hive> SELECT get_json_object(src_json.json, '$.owner') FROM src_json; amyhive> SELECT get_json_object(src_json.json, '$.store.fruit[0]') FROM src_json;{"weight":8,"type":"apple"}hive> SELECT get_json_object(src_json.json, '$.non_exist_key') FROM src_json;NULL内置聚合函数Built-in Aggregate Functions (UDAF)增加oracle函数增加业务函数扩展函数开发规范提供以下两种实现方式：a继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类代码包为:package org.apache.hadoop.hive.ql.udf实现evaluate方法，根据输入参数和返回参数类型，系统自动转换到匹配的方法实现上。
例如：•UDFTestLength.java:import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;public class UDFTestLength extends UDF {IntWritable result = new IntWritable();public IntWritable evaluate(Text s) {if (s == null) {return null;}result.set(countUDF8Characters(s));return result;}}b继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic. GenericUDF类代码包为：package org.apache.hadoop.hive.ql.udf. generic实现initialize ，evaluate，getDisplayString方法例如：@Description(name = "url_to_map", value = "_FUNC_(text, delimiter1, delimiter2) - "public class GenericUDFUrlToMap extends GenericUDF {HashMap<Object, Object> ret = new HashMap<Object, Object>();@Overridepublic ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {……return ObjectInspectorFactory.getStandardMapObjectInspector( PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector,PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);}@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {ret.clear();……return ret;}@Overridepublic String getDisplayString(String[] children) {StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append("url_to_map(");assert (children.length <= 3);boolean firstChild = true;for (String child : children) {if (firstChild) {firstChild = false;} else {sb.append(",");}sb.append(child);}sb.append(")");return sb.toString();}}扩展函数写完后需要统一注册到FunctionRegistry中，发布后成为系统函数；⏹语法说明⏹内置语法Select 语法SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list][CLUSTER BY col_list| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]][LIMIT number]∙SELECT 语句可以是[union] 查询或[subquery] 子查询的一部分.∙table_reference 是查询的输入项.他可以是一个table, 或者[ view], 或[join construct] 或者[subquery].∙简单查询. 下面的例子检索table t1的所有列所有行.∙SELECT * FROM t1WHERE 子句Where条件是[boolean] [expression].例如,下列查询只列出amount 大于10 并且是US region的sales. 在WHERE 子句中，Hive 不支持IN, EXISTS 或子查询subqueries.SELECT * FROM sales WHERE amount > 10 AND region = "US"ALL / DISTINCT 子句ALL DISTINCT 选项标识是否换回重复的行记录. 如果无标识，默认使用ALL (返回所有匹配到的行). DISTINCT标识返回去重的结果集.hive> SELECT col1, col2 FROM t11 31 31 42 5hive> SELECT DISTINCT col1, col2 FROM t11 31 42 5hive> SELECT DISTINCT col1 FROM t112基于分区的查询Partition Based Queries一般而言, SELECT 查询检索整个表记录(不同于[sampling]). 如果建表时使用[PARTITIONED BY] 子句, 查询时会使用分区裁剪partition pruning只检索相关分区的数据. 如果在WHERE子句或者JOIN的ON 子句中使用分区，Hive 便使用分区裁剪.例如, 表page_views 列date是分区, 以下查询行只在日期2008-03-01 到2008-03-31之间.SELECT page_views.*FROM page_viewsWHERE page_views.date >= '2008-03-01' AND page_views.date <='2008-03-31'如果表page_views 被另一个表dim_users连接,你可以在ON子句中标记一个分区范围.SELECT page_views.*FROM page_views JOIN dim_usersON (page_er_id = dim_users.id AND page_views.date >= '2008-03-01' AND page_views.date <= '2008-03-31')∙也可参见[Group By]∙也可参见[Sort By / Cluster By / Distribute By / Order By]HAVING 子句Hive 0.7.0 已经支持HAVING 子句. 也可以用subquery子查询替换实现.例如,SELECT col1 FROM t1 GROUP BY col1 HAVING SUM(col2) > 10可以用以下替换SELECT col1 FROM (SELECT col1, SUM(col2) AS col2sum FROM t1 GROUP BY col1) t2 WHERE t2.col2sum > 10LIMIT 子句Limit 返回指定数量的行. 返回的行是随机的. 以下查询是随机返回5行记录.SELECT * FROM t1 LIMIT 5∙Top k 查询. 以下查询结果是top 5 sales 记录按amount 倒序.∙SET mapred.reduce.tasks = 1∙SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5REGEX Column SpecificationA SELECT statement can take regex-based column specification.∙We use java regex syntax. Try /tool/regex.htm for testing purposes.∙The following query select all columns except ds and hr.∙SELECT {{(ds|hr)?+.+}} FROM sales使用insert子句将查询结果插入到hive表（Inserting data into Hive Tables from queries Query Results can be inserted into tables by using the insert clause）语法标准语法:INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;Hive 扩展 (多条插入multiple inserts):FROM from_statementINSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2][INSERT INTO TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...; FROM from_statementINSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)] select_statement1[INSERT INTO TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2][INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...]select_statement2] ...;Hive extension (dynamic partition inserts):INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1],partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;INSERT INTO TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1],partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;Join 语法Hive 支持以下join语法:join_table:table_reference JOIN table_factor [join_condition]| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_conditiontable_reference:table_factor | join_tabletable_factor:tbl_name [alias] | table_subquery alias | ( table_references ) join_condition:ON equality_expression ( AND equality_expression )*equality_expression:expression = expression只有等值连接equality joins,外连接outer joins, 和左等值连接left semi joins 是在Hive中支持的. 非等值连接不支持，支持多表连接.考虑以下情况的连接使用:∙只有等值连接可以使用.∙ SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)∙ SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)都是合法连接,但SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id <> b.id)是不正确的。