hivesql 正则
hive 正则 取出某一特定字符串后的连续数字
1. 介绍Hive正则表达式Apache Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，提供了对大规模数据集的查询和分析。
Hive内置了对正则表达式的支持，可以通过正则表达式来提取文本中的特定信息。
2. Hive正则表达式用法在Hive中，可以使用正则表达式来提取文本中满足特定模式的内容。
使用正则表达式可以实现对文本的高效匹配和提取信息的功能。
3. 取出某一特定字符串后的连续数字如果需要从文本中取出某一特定字符串后的连续数字，可以使用Hive 正则表达式来实现。
下面是一个示例：假设有一个文本字符串如下："ABCxxxDEFxxxGHI"如果需要取出字符串"DEF"之后的连续数字，可以使用正则表达式来实现。
具体步骤如下：首先使用正则表达式函数`regexp_extract`来匹配字符串，并提取出符合规则的内容：```sqlSELECT regexp_extract("ABCxxxDEFxxxGHI", "DEF([0-9]+)", 1) AS result;```这样就可以从文本中取出"DEF"之后的连续数字，结果为"xxx"。
4. 其他常见用法除了上述示例外，Hive正则表达式还可以实现各种其他用途，如检测文本中是否包含特定模式、替换文本中的指定内容等。
在实际使用中，可以根据具体需求来灵活运用正则表达式。
5. 总结通过Hive正则表达式，可以方便地实现对文本中特定内容的提取和匹配。
在处理大规模数据集时，正则表达式的高效匹配和提取功能能够极大地提升数据处理的效率和灵活性。
熟练掌握Hive正则表达式的用法对于数据处理工作具有重要意义。
尊敬的读者，接下来我们将继续深入探讨Hive正则表达式的更多用法和技巧，并且会介绍一些常见的正则表达式模式，以及如何在Hive中应用这些模式来提取特定的字符串。
hive正则表达式解析
hive正则表达式解析Hive是一个用于大数据处理的开源框架，它提供了SQL-like语言来处理各种数据源。
在Hive中，正则表达式是一种强大的工具，可用于解析和处理文本数据。
本文将介绍Hive正则表达式的基本语法、应用场景和解析技巧。
一、基本语法Hive的正则表达式由三个部分组成：正则表达式模式、替换文本和特殊字符集。
模式是用来匹配文本的规则，替换文本是当匹配成功后要替换的内容，特殊字符集是一些需要特殊处理的字符。
基本语法示例：* 匹配一个数字：\d+* 匹配一个单词：\w+* 匹配一个字符：.* 替换文本：替换成*二、应用场景1. 文本过滤：通过正则表达式过滤出符合特定规则的文本。
例如，过滤出包含特定关键词的文本。
2. 模式匹配：将文本按照特定模式进行匹配，提取出符合模式的文本或数据。
3. 替换文本：将匹配到的文本替换成指定的内容。
三、解析技巧1. 预编译正则表达式：使用预编译的正则表达式可以提高性能，因为它会将模式存储在内存中，避免重复编译。
2. 捕获组：使用捕获组可以提取匹配到的文本片段。
例如，匹配一个电话号码，可以将其分为号码和区号两个部分。
3. 忽略大小写：使用忽略大小写的模式可以匹配大小写不同的文本。
4. 多行模式：使用多行模式可以匹配跨越多行的文本。
5. 贪婪匹配：默认情况下，正则表达式使用贪婪匹配，即尽可能多地匹配字符。
可以通过在特殊字符前加上“?”来变为非贪婪匹配，即尽可能少地匹配字符。
四、示例解析假设有一组文本数据，其中包含一些数字和字母组成的字符串，现在需要提取出其中的数字和字母，可以使用正则表达式进行解析。
1. 使用正则表达式提取数字：\d+例如：提取字符串"abc123def456"中的数字"123"和"456"。
可以使用Hive SQL如下：SELECT REGEXP_extract('abc123def456', '\\d+', 1) AS extracted_numbers;输出结果为："[123, 456]"2. 使用正则表达式提取字母：\w+例如：提取字符串"abc123def456"中的字母"abc"和"def"。
hive 正则函数
hive 正则函数一、概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL查询和数据分析功能，支持大规模数据处理。
在Hive中，正则表达式是非常重要的一种函数，可以用来匹配文本、提取关键字等。
二、Hive中的正则函数1. regexp_replace(string A, string B, string C)：将字符串A中符合正则表达式B的部分替换为C。
2. regexp_extract(string A, string B, int C)：从字符串A中提取符合正则表达式B的第C个匹配项。
3. regexp_like(string A, string B)：判断字符串A是否符合正则表达式B。
4. rlike：同regexp_like。
5. regexp_instr(string A, string B)：返回字符串A中符合正则表达式B的第一个匹配项在字符串A中的位置。
6. regexp_substring(string A, string B)：返回字符串A中符合正则表达式B的第一个匹配项。
三、使用示例1. 替换字符将“hello world”中所有空格替换为“-”：SELECT regexp_replace("hello world", "\\s+", "-");2. 提取关键字从“2019-01-01 12:34:56”中提取日期：SELECT regexp_extract("2019-01-01 12:34:56", "(\\d{4}-\\d{2}-\\d{2})", 1);3. 判断是否符合条件判断“abc123”是否为数字字母组合：SELECT regexp_like("abc123", "^[a-zA-Z0-9]+$");4. 匹配位置获取“hello world”中“world”的起始位置：SELECT regexp_instr("hello world", "world");5. 提取匹配项从“abc123def456”中提取数字：SELECT regexp_substring("abc123def456", "\\d+");四、注意事项1. 正则表达式必须用双引号括起来。
hive sql regexp用法
hive sql regexp用法Hive SQL中的正则表达式（regexp）是一种强大的工具，可用于在数据中进行模式匹配和挖掘。
在Hive中使用regexp函数可以根据自定义的模式来筛选和操作数据。
使用正则表达式进行数据查询和筛选是非常有用的。
下面我将介绍一些Hive SQL中regexp函数的用法和示例：1. 简单匹配:使用regexp_like函数可以轻松地检查某个字段是否匹配某个特定的模式。
例如，要筛选出所有以"apple"开头的单词，可以使用以下语句：SELECT * FROM table_name WHERE regexp_like(column_name, '^apple.*');2. 多个匹配条件:使用管道符（|）可以在正则表达式中指定多个匹配条件。
例如，要筛选以"apple"或"banana"开头的单词，可以使用以下语句：SELECT * FROM table_name WHERE regexp_like(column_name,'^(apple|banana).*');3. 模式提取:使用regexp_extract函数可以从字符串中提取符合指定模式的子字符串。
例如，要从一个包含日期的字符串中提取出年份，可以使用以下语句：SELECT regexp_extract(column_name, '(\d{4})-', 1) AS year FROM table_name;4. 替换和修改:使用regexp_replace函数可以将字符串中符合指定模式的部分替换为新的值。
例如，要将字符串中的所有空格替换为下划线，可以使用以下语句：SELECT regexp_replace(column_name, ' ', '_') AS new_string FROM table_name;5. 匹配特定字符集:使用中括号（[]）可以指定一个字符集，在正则表达式中匹配这个字符集中的任意一个字符。
Hive常用的SQL命令操作
Hive常⽤的SQL命令操作创建表hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);创建表并创建索引字段dshive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);显⽰所有表hive> SHOW TABLES;按正条件（正则表达式）显⽰表，hive> SHOW TABLES '.*s';表添加⼀列hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);添加⼀列并增加列字段注释hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');更改表名hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;删除列hive> DROP TABLE pokes;元数据存储将⽂件中的数据加载到表中hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;加载本地数据，同时给定分区信息hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');加载DFS数据，同时给定分区信息hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');The above command will load data from an HDFS file/directory to the table. Note that loading data from HDFS will result in moving the file/directory. As a result, the operation is almost instantaneous.SQL 操作按先件查询hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';将查询数据输出⾄⽬录hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';将查询结果输出⾄本地⽬录hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;选择所有列到本地⽬录hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100;hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a;hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a;hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(1) FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a;hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;将⼀个表的统计结果插⼊另⼀个表中hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;JOINhive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;将多表数据插⼊到同⼀表中FROM srcINSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;将⽂件流直接插⼊⽂件hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';This streams the data in the map phase through the script /bin/cat (like hadoop streaming). Similarly - streaming can be used on the reduce side (please see the Hive Tutorial or examples)实际⽰例创建⼀个表CREATE TABLE u_data (userid INT,movieid INT,rating INT,unixtime STRING)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\t'STORED AS TEXTFILE;下载⽰例数据⽂件，并解压缩wget /system/files/ml-data.tar__0.gztar xvzf ml-data.tar__0.gz加载数据到表中LOAD DATA LOCAL INPATH 'ml-data/u.data'OVERWRITE INTO TABLE u_data;统计数据总量SELECT COUNT(1) FROM u_data;现在做⼀些复杂的数据分析创建⼀个 weekday_mapper.py: ⽂件，作为数据按周进⾏分割import sysimport datetimefor line in sys.stdin:line = line.strip()userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t')⽣成数据的周信息weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])使⽤映射脚本//创建表，按分割符分割⾏中的字段值CREATE TABLE u_data_new (userid INT,movieid INT,rating INT,weekday INT)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\t';//将python⽂件加载到系统add FILE weekday_mapper.py;将数据按周进⾏分割INSERT OVERWRITE TABLE u_data_newSELECTTRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)USING 'python weekday_mapper.py'AS (userid, movieid, rating, weekday)FROM u_data;SELECT weekday, COUNT(1)FROM u_data_newGROUP BY weekday;。
sql 正则
sql 正则sql 正则 1SQL中可以使用like %进行模糊匹配。
在一些稍复杂的查询场景中，sql也支持正则表达式的匹配，Mysql中使用REGEXP操作符进行正则表达式的匹配。
分类正则模式描述说明定位元字符^匹配开头$匹配结尾表达式的替换匹配和分组.匹配除“\n” 之外的任何单个字符[.\n]匹配任意单个字符[abc]匹配所包含的字符集合中的任意单个字符[^abc]匹配所包含的字符集合之外的任意单个字符(a b( )标记一个子表达式的开始和结束位置。
量词或重复操作符*匹配前面的子表达式零次或多次匹配 0 次或 1 次+匹配前面的子表达式一次或多次{n}n 是一个非负整数。
匹配确定的 n 次。
例如，‘o{2}’ 不能匹配分类正则模式描述说明“Bob” 中的‘o’，但是能匹配“food” 中的两个{n,m}m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。
最少匹配 n 次最多匹配 m 次预定义的POSIX 字符类[:alpha:]任何字母。
[:digit:]任何数字。
[:alnum:]任何字母和数字。
[:space:]任何白字符。
[:upper:]任何大写字母。
[:lower:]任何小写字母。
[:punct:]任何标点符号。
[:xdigit:]任何16进制的数字，相当于[0-9a-fA-F]。
2. 操作符运算优先级各种操作符的运算优先级\转义符(), (??, (?=), [] 圆括号和方括号*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m} 限定符^, $, anymetacharacter 位置和顺序|3. 各类正则表达式函数3.1 ORACLE中的支持正则表达式的函数主要有下面四个：•REGEXP_LIKE(匹配)•REGEXP_INSTR (包含)•REGEXP_REPLACE(替换)•REGEXP_SUBSTR(提取)例子：SELECT*from byh_userwhereREGEXP_LIKE(mobile,'^[1]{1}[345]{1}[[:digit:]]{9}$') 3.2 Hive正则匹配函数•（1）regexp_extract语法: regexp_extract(stringsubject, 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 SQL正则表达式
Hive SQL正则表达式Hive SQL正则表达式正则表达式是一种强大的工具，它可以在文本字符串中进行模式匹配和搜索。
在Hive SQL中，我们也可以使用正则表达式来进行字符串匹配和过滤。
本文将深入探讨Hive SQL中正则表达式的使用方法和一些常见的应用场景。
1. 正则表达式基础知识正则表达式由一系列字符和特殊字符组成，它可以用来定义一种模式或规则，以便在文本字符串中进行匹配和搜索。
在Hive SQL中，我们可以使用正则表达式进行模式匹配和字符串替换。
在Hive SQL中，我们使用“RLIKE”关键字来进行正则表达式匹配。
以下示例查询将返回所有名字以'A'开始的学生信息：SELECT * FROM students WHERE name RLIKE '^A';在上述示例中，正则表达式“^A”指定了以字母 'A' 开头的字符串。
2. 常用的正则表达式元字符在正则表达式中，有一些特殊字符被称为元字符。
这些元字符具有特殊的含义，可以用来表示不同类型的字符或字符类。
以下是一些常用的正则表达式元字符：- ^：表示字符串的起始位置。
- $：表示字符串的结束位置。
- .：表示匹配除换行符以外的任意单个字符。
- *：表示匹配前面的元素零次或多次。
- +：表示匹配前面的元素一次或多次。
- ?：表示匹配前面的元素零次或一次。
- []：表示字符类。
它用来匹配方括号内的任意一个字符。
- \：表示转义字符，用于匹配特殊字符本身。
3. Hive SQL中的正则表达式函数除了“RLIKE”关键字外，Hive SQL还提供了一些内置函数来处理正则表达式。
- REGEXP：用于测试一个字符串是否与指定的正则表达式匹配。
以下示例查询将返回所有名字以大写字母开头的学生信息：SELECT * FROM students WHERE name REGEXP '^[A-Z]';- REGEXP_REPLACE：用于将匹配到的字符串替换为指定的内容。
hive 常用正则
hive 常用正则Hive是一个数据仓库解决方案，它是建立在Hadoop之上的。
Hive 提供了一种类SQL的查询语言，用于将结构化数据映射到Hadoop中，这样就可以使用Hive来查询、分析和处理数据了。
在Hive中，正则表达式是非常重要的一部分，因为它可以帮助我们更加高效地处理数据。
在本文中，我们将介绍Hive中的常用正则表达式，以及它们的用法和示例。
1. 字符类字符类用于匹配某个字符集中的任意一个字符。
在Hive中，字符类用方括号[]表示。
例如，[abc]表示匹配a、b或c中的任意一个字符。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP '[abc]';上述代码表示查询col列中包含a、b或c中的任意一个字符的行。
除了指定单个字符之外，字符类还可以使用范围指定多个字符。
例如，[a-z]表示匹配任何小写字母。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP '[a-z]';上述代码表示查询col列中包含任何小写字母的行。
2. 量词量词用于指定匹配的次数。
在Hive中，常用的量词有*、+和?。
*表示匹配前面的字符0次或多次。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP 'ab*c';上述代码表示查询col列中包含ab、acb、abbbbc等字符串的行。
+表示匹配前面的字符1次或多次。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP 'ab+c';上述代码表示查询col列中包含ab、abbbbc等字符串的行，但不包含acb等字符串。
表示匹配前面的字符0次或1次。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP 'ab?c';上述代码表示查询col列中包含ac或abc字符串的行。
hive sql正则
hive sql正则在Hive SQL中使用正则表达式，可以使用Java正则表达式（regex）语法。
以下是一些常见的正则表达式在Hive SQL中的用法：1、匹配特定字符：可以使用点（.）匹配任意字符，例如：上述查询将返回以字母"a"开头，以字母"b"结尾的所有字符串。
2、匹配特定字符集：可以使用方括号（[]）匹配一个字符集，例如：上述查询将返回包含字母"a"、"b"或"c"的所有字符串。
3、匹配数字：可以使用正则表达式中的数字字符类（\d）匹配数字，例如：上述查询将返回包含一个或多个数字字符的所有字符串。
4、匹配空白字符：可以使用正则表达式中的空白字符类（\s）匹配空白字符，例如空格、制表符、换行符等，例如：上述查询将返回包含一个或多个空白字符的所有字符串。
5、匹配邮箱：可以使用正则表达式匹配邮箱的格式，例如：上述查询将返回符合邮箱格式的所有字符串，其中"@"和"."是必须存在的字符。
注意：在Hive SQL中，由于Hive是基于Hadoop的分布式计算框架，因此可以使用Hadoop的正则表达式库（Perl 5 Regex），该库支持更多的正则表达式特性。
要使用Perl 5 Regex，请将正则表达式包含在两个斜线（//）之间，并使用"r"标志表示Perl 5 Regex模式，例如：上述查询将使用Perl 5 Regex模式，匹配以字母"a"、"b"或"c"开头和结尾的字符串，其中"^"表示开头，"+"表示一个或多个重复，"["表示字符集的开始，"a"、"b"或"c"表示字符集中的字符，"]"表示字符集的结束，"{"表示重复次数的开始，"1"表示重复一次，"}$"表示结尾。
hive 常用正则
hive 常用正则Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like查询语言，使得用户可以使用类SQL的语法来查询和分析大数据。
在Hive中，正则表达式是非常常用的工具，它可以帮助用户快速地处理和分析数据。
本文将介绍Hive中常用的正则表达式。
一、正则表达式的基本语法正则表达式是一种用来描述字符串模式的语言，它可以通过一些特定的符号来表示字符的匹配规则。
在Hive中，正则表达式包含了一些特殊字符和元字符，它们可以用来表示一些常见的字符或字符集合。
下面是一些常见的正则表达式语法：1. 字面值：表示一个具体的字符。
例如，正则表达式“hello”表示匹配一个字符串“hello”。
2. 字符集合：表示一组字符中的任意一个字符。
例如，正则表达式“[abc]”表示匹配一个字符“a”、“b”或“c”。
3. 范围：表示一组连续的字符中的任意一个字符。
例如，正则表达式“[a-z]”表示匹配一个小写字母。
4. 量词：表示一个字符或字符集合的出现次数。
例如，正则表达式“a{3}”表示匹配三个连续的字符“a”。
5. 通配符：表示任意一个字符。
例如，正则表达式“.”表示匹配任意一个字符。
二、常用的正则表达式函数在Hive中，常用的正则表达式函数包括REGEXP、RLIKE、REGEXP_REPLACE、REGEXP_EXTRACT等。
下面是这些函数的具体用法： 1. REGEXP函数REGEXP函数用来判断一个字符串是否匹配一个正则表达式。
它的语法如下：SELECT column1 FROM table1 WHERE column2 REGEXP 'pattern';其中，column2是要匹配的字符串，pattern是正则表达式。
例如，我们可以使用REGEXP函数来匹配所有以“a”开头的字符串：SELECT * FROM table1 WHERE column2 REGEXP '^a';2. RLIKE函数RLIKE函数和REGEXP函数类似，用来判断一个字符串是否匹配一个正则表达式。
sql正则表达式excel
SQL正则表达式在Excel中的应用随着数据分析和数据处理技术的不断发展，SQL正则表达式在Excel中的应用越来越广泛。
本文将从以下几个方面介绍SQL正则表达式在Excel中的应用：1. SQL正则表达式的基本概念：SQL正则表达式是一种用来匹配字符模式的表达式，它可以用来进行高效的文本搜索和替换操作。
在SQL中，正则表达式通常用于条件查询、数据筛选、数据清洗等方面，能够极大地提高数据处理的效率和灵活性。
2. SQL正则表达式在Excel中的语法：在Excel中，可以通过使用内置函数和宏来实现SQL正则表达式的功能。
常用的正则表达式函数包括REGEXMATCH、REGEXEXTRACT、REGEXREPLACE等，它们可以分别用来匹配字符串、提取匹配的子串、替换匹配的子串等操作。
还可以通过VBA编程来实现更加复杂的正则表达式功能。
3. SQL正则表达式在Excel中的应用场景：SQL正则表达式在Excel中有很多实际应用场景。
在数据清洗中，可以利用正则表达式来提取和替换文本中的特定模式；在数据分析中，可以利用正则表达式来进行特定模式的匹配和计数；在数据处理中，可以利用正则表达式来进行复杂的文本处理和规则匹配等。
4. SQL正则表达式在Excel中的实例分析：接下来，我们将通过几个具体的实例来演示SQL正则表达式在Excel中的应用。
如何使用正则表达式从一列文本中提取出所有的电流新箱位置区域；如何使用正则表达式从一段文本中匹配出所有的日期；如何使用正则表达式从一段文本中替换掉所有的URL信息等。
5. SQL正则表达式在Excel中的局限性：尽管SQL正则表达式在Excel中有着广泛的应用，但也存在一些局限性。
Excel中的正则表达式功能相对较弱，只能实现一些基本的模式匹配和替换操作；对于复杂的正则表达式功能，需要借助VBA编程来实现。
正则表达式在处理大数据量时性能也会受到一定影响。
SQL正则表达式在Excel中是一种非常强大的数据处理工具，它可以帮助我们快速高效地进行文本匹配、提取和替换操作。
hivesql语法规则
hivesql语法规则Hive SQL的语法规则主要包括以下部分：1. 创建数据库：使用`CREATE DATABASE`语句可以创建新的数据库。
语法为：`CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [LOCATION 'path'] [COMMENT database_comment];`。
其中，`IF NOT EXISTS`表示如果数据库已存在，则不执行任何操作；`LOCATION 'path'`用于自定义数据库的存储位置；`COMMENT database_comment`是可选的，用于添加数据库注释。
2. 删除数据库：使用`DROP DATABASE`语句可以删除数据库。
语法为：`DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name [CASCADE];`。
其中，`IF EXISTS`表示如果数据库存在，则执行删除操作；`CASCADE`表示级联删除，如果数据库中存在表，则可以强制删除数据库。
3. 修改数据库位置：使用`ALTER DATABASE`语句可以修改数据库的位置。
语法为：`ALTER DATABASE database_name SET LOCATIONhdfs_path;`。
这不会在HDFS中对数据库所在目录进行改名，只是修改location后，新创建的表在新的路径，旧的不变。
4. 数据查询：使用`SELECT`语句可以从表中查询数据。
语法为：`SELECT [ALL DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM tablename [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTERBY col_list [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT number];`。
hive sql 正则
hive sql 正则一、Hive SQL简介Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like 语言，可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并以类似于SQL的方式进行查询和分析。
Hive SQL是Hive中用于查询和操作数据的语言。
二、正则表达式概述正则表达式是一种匹配文本模式的工具，它可以用来搜索、替换或提取文本中符合特定模式的部分。
在Hive SQL中，正则表达式通常用于对字符串类型的数据进行匹配和筛选。
三、正则表达式语法1.字符集- []：表示匹配方括号内任意一个字符- [^]：表示匹配不在方括号内的任意一个字符- -：表示范围，如[a-z]表示小写字母a到z之间任意一个字符- \：转义字符，如\^表示匹配^符号本身2.元字符- .：表示匹配任意一个字符（除了换行符）- ^：表示匹配行首- $：表示匹配行尾- *：表示匹配前面的字符零次或多次- +：表示匹配前面的字符一次或多次- ?：表示匹配前面的字符零次或一次- {n}：表示精确匹配n次- {n,}：表示匹配至少n次- {n,m}：表示匹配n到m次3.字符类别- \d：表示匹配任意一个数字字符，等价于[0-9]- \D：表示匹配任意一个非数字字符，等价于[^0-9]- \w：表示匹配任意一个字母、数字或下划线字符，等价于[a-zA-Z0-9_]- \W：表示匹配任意一个非字母、数字或下划线字符，等价于[^a-zA-Z0-9_]- \s：表示匹配任意一个空白字符（空格、制表符、换行符等）- \S：表示匹配任意一个非空白字符四、Hive SQL中的正则表达式函数1. REGEXPREGEXP函数用于判断某个字符串是否符合某个正则表达式的模式。
语法如下：SELECT col1 FROM table1 WHERE col2 REGEXP ''pattern'';其中col2为需要进行正则表达式匹配的列名，pattern为正则表达式模式。
hivesql正则表达式
hivesql正则表达式
HiveSQL正则表达式是一种用于模式匹配的特殊语法。
它可以帮助你更快捷地从数据中提取和处理有用信息。
HiveSQL正则表达式可以帮助你更有效地搜索字符串，检查文件中的特定字符串，替换字符串中的某些字符，以及执行其他数据处理任务。
HiveSQL正则表达式由模式和元字符组成，可以用来搜索字符串中的特定字符序列。
模式是一个字符串，其中可以包含文字，数字，空格，及其他字符，例如句号。
元字符是特殊字符，可以用来替换模式中的字符，或者指定模式中的字符位置。
几种常见的元字符包括：表示0个或多个字符的星号（*），表示1个或多个字符的加号（+），表示任意字符的点号（.），以及表示一个字符的问号（?）。
HiveSQL正则表达式可以组合使用，以提供更多的灵活性。
例如，你可以使用括号将多个元字符组合起来，或者你可以使用反斜杠（\）来转义特殊字符，以便它们被视为普通字符。
HiveSQL正则表达式还支持多行模式，可以跨行搜索文本，以及支持多字符集，可以搜索Unicode文本，因此可以用于搜索任意语言的文本。
使用HiveSQL正则表达式可以更快捷地从数据中提取和处理有用信息。
它可以帮助你更有效地搜索字符串，检查文件中的特定字符串，替换字符串中的某些字符，以及执行其他数
据处理任务，而无需编写大量复杂的代码。
它还支持多种元字符和组合使用，以及多行和多字符集模式，可以简化数据处理任务。
因此，使用HiveSQL正则表达式可以节省时间，提高效率，帮助你更快捷地完成任务。
hive sql 正则表达式
一、Hive SQL简介Hive是由Facebook公司开发的一种数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供SQL查询功能，同时还支持自定义的map-reduce脚本，适合用于海量数据的存储和分析。
Hive SQL是Hive使用的SQL方言，它允许用户通过SQL语句对Hive中的表进行增删改查操作。
在Hive SQL中，正则表达式是一种非常重要的工具，它可以帮助用户对文本数据进行更加灵活和精准的匹配和处理。
二、正则表达式概述正则表达式是一种用来描述特定模式的字符串的工具，它可以进行快速的文本匹配和处理。
在Hive SQL中，正则表达式可以被用于查询数据，过滤数据，以及对数据进行替换等操作。
正则表达式的语法非常灵活，可以满足各种不同的匹配需求。
三、Hive SQL中的正则表达式语法1.基本语法在Hive SQL中，使用正则表达式可以使用RLIKE运算符进行匹配操作。
可以通过如下语句进行匹配：```SELECT * FROM table_name WHERE column_name RLIKE'pattern';```其中'pattern'就是正则表达式的模式。
2.元字符Hive SQL中的正则表达式支持各种元字符，例如"."代表任意一个字符，"^"代表字符串的起始位置，"$"代表字符串的结束位置等等。
这些元字符可以帮助用户更精确地定位匹配的内容。
3.字符类以及数量词用户可以使用"[]"来定义一个字符类，其中包含需要匹配的字符。
另外，也可以使用"*"、"+"、"{}"等来设定字符类的数量。
4.预定义字符类Hive SQL中的正则表达式还支持一些预定义的字符类，例如"\d"代表数字字符，"\w"代表任意字母数字字符，"\s"代表空白字符等等，这些预定义字符类可以简化正则表达式的编写。
HiveSQL正则表达式的应用
HiveSQL正则表达式的应用最近工作中数据处理方面用到很多不是特别容易处理的数据，用正则表达式的话会让语句显得特别精简，也可以用各种字符串截取函数嵌套处理（必须要有一定规律），总结一下经常用到的几个。
1.正则的通配符简介1）正则表达式的符号及意义^ 表示开头$ 表示结尾. 表示任意字符* 表示任意多个/ 做为转意，即通常在"/"后面的字符不按原来意义解释，如/b/匹配字符"b"，当b前面加了反斜杆后//b/，转意为匹配一个单词的边界。
-或-对正则表达式功能字符的还原，如"*"匹配它前面元字符0次或多次，/a*/将匹配a,aa,aaa，加了"/"后，/a/*/将只匹配"a*"。
^ 匹配一个输入或一行的开头，/^a/匹配"an A"，而不匹配"An a"$ 匹配一个输入或一行的结尾，/a$/匹配"An a"，而不匹配"an A"* 匹配前面元字符0次或多次，/ba*/将匹配b,ba,baa,baaa+ 匹配前面元字符1次或多次，/ba*/将匹配ba,baa,baaa匹配前面元字符0次或1次，/ba*/将匹配b,ba(x) 匹配x保存x在名为$1...$9的变量中x|y 匹配x或y{n} 精确匹配n次{n,} 匹配n次以上{n,m} 匹配n-m次[xyz] 字符集(character set)，匹配这个集合中的任一一个字符(或元字符) [^xyz] 不匹配这个集合中的任何一个字符[/b] 匹配一个退格符/b 匹配一个单词的边界/B 匹配一个单词的非边界/cX 这儿，X是一个控制符，//cM/匹配Ctrl-M/d 匹配一个字数字符，//d/ = /[0-9]//D 匹配一个非字数字符，//D/ = /[^0-9]//n 匹配一个换行符/r 匹配一个回车符/s 匹配一个空白字符，包括/n,/r,/f,/t,/v等/S 匹配一个非空白字符，等于/[^/n/f/r/t/v]/ /t 匹配一个制表符/v 匹配一个重直制表符/w 匹配一个可以组成单词的字符(alphanumeric，这是我的意译，含数字)，包括下划线，如[/w]匹配"$5.98"中的5，等于[a-zA-Z0-9]/W匹配一个不可以组成单词的字符，如[/W]匹配"$5.98"中的$，等于[^a-zA-Z0-9]。
hive正则表达式
hive正则表达式hive正则正则表达式描述了⼀种字符串匹配的模式，可以⽤来检查⼀个字符串是否含有某种⼦串、将匹配的⼦串替换或者从某个串中取出符合某个条件的⼦串等。
正则表达式是由普通字符以及特殊字符组成的⽂字模式。
普通字符：包括所有⼤写和⼩写字母、所有数字、所有标点符号和⼀些其他符号^ 匹配输⼊字符串的开始位置。
$ 匹配输⼊字符串的结束位置。
[xyz] 字符集合。
匹配所包含的任意⼀个字符。
例如，'[abc]'可以匹配"plain"中的'a'。
[^xyz] 负值字符集合。
匹配未包含的任意字符。
例如，'[^abc]'可以匹配"plain"中的'p'、'l'、'i'、'n'。
\d 匹配⼀个数字字符。
等价于 [0-9]。
\D 匹配⼀个⾮数字字符。
等价于 [^0-9]。
\w 匹配字母、数字、下划线。
等价于'[A-Za-z0-9_]'。
\W 匹配⾮字母、数字、下划线。
等价于'[^A-Za-z0-9_]'。
. 匹配除换⾏符（\n、\r）之外的任何单个字符。
show tables 'e.*';select ename from emp;select ename from emp where ename rlike '(IN|AR)';查询姓名包含IN和AR的select hiredate from emp;4-1-1 只查询格式1981-6-9双斜线select hiredate from emp where hiredate rlike '^\\d{4}-\\d-\\d$';正则表达式替换函数：regexp_replace(stringA,pattern,stringB)select regexp_replace('foobar','oo|ar','77'); f77b77select regexp_replace(ename,'IN|AR','99') from emp;解析函数：regexp_extract(string,pattern,index)实例分析：create table IF NOT EXISTS log_source (remote_addr string,remote_user string,time_local string,request string,status string,body_bytes_sent string,request_body string,http_referer string,http_user_agent string,http_x_forwarded_for string,host string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '';列分隔符和数据字段中的符号是否冲突CREATE TABLE apachelog (remote_addr string,remote_user string,time_local string,request string,status string,body_bytes_sent string,request_body string,http_referer string,http_user_agent string,http_x_forwarded_for string,host string)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "(\"[^ ]*\") (\"-|[^ ]*\") (\"[^\]]*\") (\"[^\]]*\") (\"[0-9]*\") (\"[0-9]*\") (-|[^ ]*\) (\"[^ ]*\") (\"[^\]]*\") (\"-|[^ ]*\") (\"[^ ]*\")");"27.38.5.159""-""31/Aug/2015:00:04:37 +0800""GET /course/view.php?id=27 HTTP/1.1""303""440" - "/user.php?act=mycourse""Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom (\"[^ ]*\") (\"-|[^ ]*\") (\"[^\]]*\") (\"[^\]]*\") (\"[0-9]*\") (\"[0-9]*\") (-|[^ ]*\) (\"[^ ]*\") (\"[^\]]*\") (\"-|[^ ]*\") (\"[^ ]*\")解决复杂格式数据导⼊的问题hive查询数据向hive表⾥的多种导⼊⽅式：load data local inpath '本地Linux⽂件路径' into table tbname;2：从hdfs上加载load data inpath 'hdfs⽂件路径' into table tbname;overwrite 覆盖数据3：as select4: insert语法格式：insert into table tbname select sql;create table emp_11 like emp;insert into table emp_11 select * from emp where deptno=10;5：hdfs命令，直接把数据put到表的⽬录下hive表------- hdfs⽬录bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/emp.txt /user/hive/warehouse/hadoop29.db/emp导出数据：1： insert overwrite格式 insert overwrite [local] directory 'path' select sql;导出到本地：insert overwrite local directory '/home/hadoop/nice' select * from emp where sal >2000;默认列分割符 ---'\001' ----- '^A'insert overwrite local directory '/home/hadoop/nice' row format delimited fields terminated by '\t' select * from emp where sal >2000;导出到hdfs：insert overwrite directory '/nice' row format delimited fields terminated by '\t' select * from emp where sal >2000;2: bin/hive -help 查看帮助bin/hive --database hadoop29bin/hive -e 'use hadoop29;select * from emp;' > /home/hadoop/nice/emp.txthive常⽤的hql语句：过滤 whereselect * from emp where sal >2000;limit select * from emp limit 1;distinct select distinct deptno from emp; 去重between...andselect * from emp where sal between 2000 and 3000;is null 和is not nullselect * from emp where comm is not null;having 过滤分组后的数据select deptno,round(avg(sal),2) as avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000; hive函数count()sum()max()min()avg()select count(*) from emp;select count(comm) from emp; 不统计null值查看所有内置函数show functions;查看函数信息desc function sum;查看函数详细信息desc function extended sum;desc function extended substr;datediff获取当前时间戳：select unix_timestamp();select unix_timestamp('2019-12-12 12:12:12');时间戳转时间select from_unixtime(1576123932,'yyyy-MM-dd HH:MM:SS');连表：join .... on内连接：select e.empno,e.ename,d.deptno,d.dname from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno;select e.empno,e.ename,d.deptno,d.dname from emp e left join dept d on e.deptno=d.deptno;select e.empno,e.ename,d.deptno,d.dname from emp e right join dept d on e.deptno=d.deptno;select e.empno,e.ename,d.deptno,d.dname from emp e full join dept d on e.deptno=d.deptno;窗⼝函数：group by 聚合查询所有部门的员⼯信息，并且按照薪资进⾏降序排序select empno,ename,sal,deptno from emp order by sal desc;查询所有部门的员⼯信息,按照部门进⾏薪资降序排序，并且在最后⼀列显⽰每个部门的最⾼薪资select empno,ename,sal,deptno,max(sal) over(partition by deptno order by sal desc) as max_sal from emp;可以指定根据那个字段分区根据那个字段排序empno ename sal deptno max_sal7839 KING 5000.0 10 5000.07782 CLARK 2450.0 10 5000.07934 MILLER 1300.0 10 5000.07788 SCOTT 3000.0 20 3000.07902 FORD 3000.0 20 3000.07566 JONES 2975.0 20 3000.07876 ADAMS 1100.0 20 3000.07369 SMITH 800.0 20 3000.07698 BLAKE 2850.0 30 2850.07499 ALLEN 1600.0 30 2850.07844 TURNER 1500.0 30 2850.07654 MARTIN 1250.0 30 2850.07521 WARD 1250.0 30 2850.07900 JAMES 950.0 30 2850.0查询所有部门的员⼯信息,按照部门进⾏薪资降序排序，并且在最后⼀列显⽰每个部门唯⼀编号select empno,ename,sal,deptno,row_number() over(partition by deptno order by sal desc) as rn from emp; empno ename sal deptno rn7839 KING 5000.0 10 17782 CLARK 2450.0 10 27934 MILLER 1300.0 10 37788 SCOTT 3000.0 20 17902 FORD 3000.0 20 27566 JONES 2975.0 20 37876 ADAMS 1100.0 20 47369 SMITH 800.0 20 57698 BLAKE 2850.0 30 17499 ALLEN 1600.0 30 27844 TURNER 1500.0 30 37654 MARTIN 1250.0 30 47521 WARD 1250.0 30 57900 JAMES 950.0 30 6select empno,ename,sal,deptno,rank() over(partition by deptno order by sal desc) as rn from emp;empno ename sal deptno rn7839 KING 5000.0 10 17782 CLARK 2450.0 10 27934 MILLER 1300.0 10 37788 SCOTT 3000.0 20 17902 FORD 3000.0 20 17566 JONES 2975.0 20 37876 ADAMS 1100.0 20 47369 SMITH 800.0 20 57698 BLAKE 2850.0 30 17499 ALLEN 1600.0 30 27844 TURNER 1500.0 30 37654 MARTIN 1250.0 30 47521 WARD 1250.0 30 47900 JAMES 950.0 30 6select empno,ename,sal,deptno,dense_rank() over(partition by deptno order by sal desc) as rn from emp; empno ename sal deptno rn7839 KING 5000.0 10 17782 CLARK 2450.0 10 27934 MILLER 1300.0 10 37788 SCOTT 3000.0 20 17902 FORD 3000.0 20 17566 JONES 2975.0 20 27876 ADAMS 1100.0 20 37369 SMITH 800.0 20 47698 BLAKE 2850.0 30 17499 ALLEN 1600.0 30 27844 TURNER 1500.0 30 37654 MARTIN 1250.0 30 47521 WARD 1250.0 30 47900 JAMES 950.0 30 5select empno,ename,sal,deptno from (select empno,ename,sal,deptno,row_number() over(partition by deptno order by sal desc) as rn from emp) temp where rn <=2;⼤数据历史数据1111。
hive正则匹配数字范围
在Hive中，你可以使用正则表达式来匹配数字范围。
Hive支持使用正则表达式函数进行模式匹配，其中REGEXP是用于正则表达式匹配的操作符。
下面是一个示例，演示如何在Hive中使用正则表达式匹配数字范围：
sql
SELECT column_name
FROM table_name
WHERE column_name REGEXP '^[0-9]+$';
在上面的示例中，column_name是你要匹配的列名，table_name是你要查询的表名。
正则表达式模式^[0-9]+$用于匹配一个或多个数字字符。
如果你想要匹配特定的数字范围，你可以修改正则表达式模式。
例如，要匹配介于1到100之间的数字，可以使用以下模式：
sql
SELECT column_name
FROM table_name
WHERE column_name REGEXP '^[1-9]|[1-9][0-9]|100$';
这个模式将匹配以1到9之间的数字开头，或者以1到9之间的数字后跟一个0到9之间的数字，或者以100结尾的数字。
请注意，正则表达式的语法和模式可能因具体的Hive版本和配置而有所不同。
以上示例是基于常见的Hive配置和正则表达式语法进行说明的。
在实际使用时，你可能需要根据你的环境和需求进行相应的调整。
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hivesql 正则
HiveSQL则是基于HQL（HiveQL）的正则表达式功能，它能对Hive 中的数据进行快速筛选，精确提取需要的信息，极大地提高数据分析和处理的效率。
一、什么是HiveSQL正则
HiveSQL正则是一种基于HiveQL的正则语法，它能够有效的进行数据匹配，快速筛选出想要的信息。
它是基于HiveQL实现的正则表达式，可以对所有HiveQL类型的数据进行搜索，如
INT,FLOAT,STRING,BOOLEAN等。
HiveSQL正则表达式具有规则性，可以根据不同的搜索规则，有效的筛选出需要的数据。
二、HiveSQL正则的基本使用
1、搜索字符或字符串：使用*与字符串连接，如SELECT * FROM table WHERE colume LIKE%string%’，表示在列中搜索字符串；
2、搜索空值：可以使用IS NULL进行搜索，如SELECT * FROM table WHERE colume IS NULL，表示搜索该列的空值；
3、搜索数值：可以使用=，>,>=,<,<=等运算符来搜索指定的数值，如SELECT * FROM table WHERE colume > 5，表示搜索该列大于5的数值；
4、搜索复合条件：可以通过使用SELECT * FROM table WHERE colume > 5 AND colume< 10进行复合条件搜索，表示搜索满足该条件的数据；
5、正则表达式：正则表达式是一种文本模式匹配，能够根据文
本提供的搜索规则，快速筛选出指定的数据，如SELECT * FROM table WHERE colume RLIKE^Hive’，表示在列中搜索以Hive开头的文本。
三、HiveSQL正则的优点
1、HiveSQL正则表达式具有规则性，可以根据不同的搜索规则，快速的进行数据匹配，极大的提高数据分析和处理的效率；
2、HiveSQL正则可以有效的进行数据匹配，可以有效的筛选出需要的数据，比如以Hive开头的文本等，大大提高了精确搜索的能力；
3、HiveSQL正则支持HiveQL中的所有数据类型，例如
int,float,string,boolean等，更加灵活的进行数据筛选；
4、HiveSQL正则可以支持复合条件搜索，可以更方便的筛选出模板复杂的数据，更好的满足用户的需求。
四、HiveSQL正则的应用
1、在数据分析与处理中，HiveSQL正则非常有用，可以有效的进行数据筛选，提取出需要的信息；
2、可以在web服务中，使用HiveSQL正则与网页抓取相结合，快速提取网页信息；
3、在搜索引擎中，可以使用HiveSQL正则来高效的搜索特定的网页信息；
4、在智能客服中，可以使用HiveSQL正则来让客服的回答更准确，提高客户的体验。
综上所述，HiveSQL正则是一种强大的数据匹配工具，可以有效
的进行数据筛选，快速精准的提取需要的信息，极大的提高了数据分析与处理的效率，具有非常广泛的应用场景。