前言 本文基本涵盖了 Hive 日常使用的所有 SQL，因为 SQL 太多，所以将 SQL 进行了如下分类：
DDL 语句 （数据定义语句）：
对数据库的操作 ：包含创建、修改数据库。对数据表的操作 ：分为内部表及外部表，分区表和分桶表。DQL 语句 （数据查询语句）：
单表查询、关联查询 。Hive 函数 ：包含聚合函数，条件函数，日期函数，字符串函数等。行转列及列转行 ：lateral view 与 explode 以及 reflect。窗口函数与分析函数 。其他一些窗口函数 。Hive 的 DDL 语法 对数据库的操作 创建数据库
1 2 3 4 5 create database if not exists myhive;create database myhive2 location '/myhive2' ;
修改数据库
1 alter database myhive2 set dbproperties('createtime' ='20210329' );
说明： 可以使用 alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
查看数据库信息
1 2 3 4 5 hive (myhive)> desc database myhive2; hive (myhive)> desc database extended myhive2;
删除数据库
1 2 3 4 5 drop database myhive2;drop database myhive cascade ;
对数据表的操作 对管理表（内部表）的操作 建内部表
1 2 3 4 5 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;
Hive 建表时候的字段类型: 原始类型
类型 描述 字面量示例 BOOLEAN true/false TRUE TINYINT 1 字节的有符号整数，-128~127 1Y SMALLINT 2 个字节的有符号整数，-32768~32767 1S INT 4 个字节的带符号整数 1 BIGINT 8 字节带符号整数 1L FLOAT 4 字节单精度浮点数 1.0 DOUBLE 8 字节双精度浮点数 1.0 DEICIMAL 任意精度的带符号小数 1.0 STRING 字符串，变长 "a", 'b' VARCHAR 变长字符串 "a", 'b' CHAR 固定长度字符串 "a", 'b' BINARY 字节数组 无法表示 TIMESTAMP 时间戳，毫秒值精度 162327493795 DATE 日期 ‘2021-03-29' INTERVAL 时间频率间隔
复杂类型
类型 描述 字面量示例 ARRAY 有序的同类型的集合 array(1, 2) MAP key-value，key 必须为原始类型，value 可以任意类型 map('a', 1, 'b', 2) STRUCT 字段集合，类型可以不同 struct('1', 1, 1.0), named_struct('col1', '1', 'col2', 1, 'clo3', 1.0) UNION 在有限取值范围内的一个值 create_union(1, 'a', 63)
对 decimal 类型简单解释下：
用法：decimal(11, 2) 代表最多有 11 位数字，其中后 2 位是小数，整数部分是 9 位；如果整数部分超过 9 位，则这个字段就会变成 NULL；如果小数部分不足 2 位，则后面用 0 补齐两位，如果小数部分超过两位，则超出部分四舍五入。
也可直接写 decimal，后面不指定位数，默认是 decimal(10, 0)，整数 10 位，没有小数。
创建表并指定字段之间的分隔符
1 2 3 4 5 create table if not exists stu2(id int ,name string ) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile location '/user/stu2' ;
根据查询结果创建表
1 create table stu3 as select * from stu2;
根据已经存在的表结构创建表
1 create table stu4 like stu2;
查询表的结构
1 2 3 4 5 desc stu2; desc formatted stu2;
查询创建表的语句
对外部表操作 外部表因为是指定其他的 HDFS 路径的数据加载到表当中来，所以 Hive 表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除 Hive 表的时候，数据仍然存放在 HDFS 当中，不会删掉，只会删除表的元数据。
构建外部表
1 create external table student (s_id string ,s_name string ) row format delimited fields terminated by '\t' ;
从本地文件系统向表中加载数据
1 2 3 4 5 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' overwrite into table student;
从 HDFS 文件系统向表中加载数据
1 2 3 4 load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer;load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer partition (cur_date=20201210 );
注意： 、
使用 load data local 表示从本地文件系统加载，文件会拷贝到 HDFS 上。 使用 load data 表示从 HDFS 文件系统加载，文件会直接移动到 Hive 相关目录下，注意不是拷贝过去，因为 Hive 认为 HDFS 文件已经有 3 副本了，没必要再次拷贝了。 如果表是分区表，load 时不指定分区会报错。 如果加载相同文件名的文件，会被自动重命名。 对分区表的操作 创建分区表的语法
1 create table score(s_id string , s_score int ) partitioned by (month string );
创建一个表带多个分区
1 create table score2 (s_id string , s_score int ) partitioned by (year string ,month string ,day string );
注意： Hive 表创建的时候可以用 location 指定一个文件或者文件夹，当指定文件夹时，Hive 会加载文件夹下的所有文件，当表中无分区时，这个文件夹下不能再有文件夹，否则报错。
当表是分区表时，比如 partitioned by (day string)，则这个文件夹下的每一个文件夹就是一个分区，且文件夹名为 day=20201123 这种格式，然后使用：msck repair table score; 修复表结构，成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了
加载数据到一个分区的表中
1 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month ='201806' );
加载数据到一个多分区的表中去
1 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition (year ='2018' ,month ='06' ,day ='01' );
查看分区
添加一个分区
1 alter table score add partition (month ='201805' );
同时添加多个分区
1 alter table score add partition (month ='201804' ) partition (month = '201803' );
注意： 添加分区之后就可以在 HDFS 文件系统当中看到表下面多了一个文件夹。
删除分区
1 alter table score drop partition (month = '201806' );
对分桶表操作 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，就是按照分桶字段进行哈希划分到多个文件当中去 分区就是分文件夹，分桶就是分文件。
分桶优点：
开启 Hive 的捅表功能 set hive.enforce.bucketing=true;
设置 Reduce 的个数 set mapreduce.job.reduces=3;
创建桶表
1 create table course (c_id string ,c_name string ) clustered by (c_id) into 3 buckets;
桶表的数据加载：由于桶表的数据加载通过 hdfs dfs -put 文件或者通过 load data 均不可以，只能通过 insert overwrite 进行加载。
所以把文件加载到桶表中，需要先创建普通表，并通过 insert overwrite 的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去。
通过 insert overwrite 给桶表中加载数据
1 insert overwrite table course select * from course_common cluster by (c_id);
修改表和删除表 修改表名称
1 alter table old_table_name rename to new_table_name;
增加/修改列信息
1 2 3 4 5 6 7 8 desc score5; alter table score5 add columns (mycol string , mysco string );alter table score5 change column mysco mysconew int ;
删除表操作
清空表操作
注意：truncate 和 drop：
如果 HDFS 开启了回收站，drop 删除的表数据是可以从回收站恢复的，表结构恢复不了，需要自己重新创建；truncate 清空的表是不进回收站的，所以无法恢复 truncate 清空的表 所以 truncate 一定慎用，一旦清空将无力回天。
向 Hive 表中加载数据 直接向分区表中插入数据
1 insert into table score partition (month ='201807' ) values ('001' ,'002' ,'100' );
通过 load 方式加载数据
1 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition (month ='201806' );
通过查询方式加载数据
1 insert overwrite table score2 partition (month = '201806' ) select s_id,c_id,s_score from score1;
查询语句中创建表并加载数据
1 create table score2 as select * from score1;
在创建表是通过 location 指定加载数据的路径
1 create external table score6 (s_id string ,c_id string ,s_score int ) row format delimited fields terminated by ',' location '/myscore' ;
export 导出与 import 导入 Hive 表数据（内部表操作）
1 2 3 4 5 create table techer2 like techer; export table techer to '/export/techer'; import table techer2 from '/export/techer';
Hive 表中数据导出 insert 导出
1 2 3 4 5 6 7 8 insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' select * from score;insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from student;insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from score;
Hadoop 命令导出到本地
1 dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;
hive shell 命令导出
1 2 3 4 5 hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt hive -f export.sh > /export/servers/exporthive/score.txt
export 导出到 HDFS 上
1 export table score to '/export/exporthive/score';
Hive 的 DQL 语法 单表查询、关联查询
1 2 3 4 5 6 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 ]
注意：
order by 会对输入做全局排序，因此只有一个 reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。sort by 不是全局排序，其在数据进入 reducer 前完成排序。因此，如果用 sort by 进行排序，并且设置 mapred.reduce.tasks>1，则 sort by 只保证每个 reducer 的输出有序，不保证全局有序。distribute by(字段) 根据指定的字段将数据分到不同的 reducer，且分发算法是 hash 散列。cluster by(字段) 除了具有 distribute by 的功能外，还会对该字段进行排序。因此，如果分桶和 sort 字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by。
WHERE 语句
1 select * from score where s_score < 60 ;
注意： 小于某个值是不包含 NULL 的，如上查询结果是把 s_score 为 NULL 的行剔除的。
GROUP BY 分组
1 2 3 4 select s_id ,avg (s_score) from score group by s_id;select s_id ,avg (s_score) avgscore from score group by s_id having avgscore > 85 ;
注意：
如果使用 group by 分组，则 select 后面只能写分组的字段或者聚合函数。 where 和 having 区别：
having 是在 group by 分完组之后再对数据进行筛选，所以 having 要筛选的字段只能是分组字段或者聚合函数where 是从数据表中的字段直接进行的筛选的，所以不能跟在 group by 后面，也不能使用聚合函数JOIN 连接
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 select * from techer t [inner ] join course c on t.t_id = c.t_id; select * from techer t left join course c on t.t_id = c.t_id; select * from techer t right join course c on t.t_id = c.t_id;SELECT * FROM techer t FULL JOIN course c ON t.t_id = c.t_id;
注意：
Hive2 版本已经支持不等值连接，就是 join on 条件后面可以使用大于小于符号了；并且也支持 join on 条件后跟 or（早前版本 on 后只支持 = 和 and，不支持 >、< 和 or）； 如 Hive 执行引擎使用 MapReduce，一个 join 就会启动一个 job，一条 sql 语句中如有多个 join，则会启动多个 job。 注意： 表之间用 逗号(,) 连接和 inner join 是一样的。
1 select * from table_a,table_b where table_a.id = table_b.id;
它们的执行效率没有区别，只是书写方式不同，用 逗号(,) 是 sql 89 标准，join 是 sql 92 标准。用 逗号(,) 连接后面过滤条件用 where ，用 join 连接后面过滤条件是 on。
ORDER BY 排序
1 2 3 SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC ;
注意： order by 是全局排序，所以最后只有一个 reduce，也就是在一个节点执行，如果数据量太大，就会耗费较长时间。
SORT BY 局部排序 每个 MapReduce 内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 set mapreduce.job.reduces=3 ;set mapreduce.job.reduces;select * from score sort by s_score;insert overwrite local directory '/export/servers/hivedatas/sort' select * from score sort by s_score;
DISTRIBUTE BY 分区排序 distribute by 类似 MR 中 partition，进行分区，结合 sort by 使用。
1 2 3 4 5 set mapreduce.job.reduces=7 ;select * from score distribute by s_id sort by s_score;
注意： Hive 要求 distribute by 语句要写在 sort by 语句之前。
CLUSTER BY 排序 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：
1 2 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。
注意：
聚合操作时要注意 NULL 值； count(*) 包含 NULL 值，统计所有行数；count(id) 不包含 NULL 值；min 求最小值是不包含 NULL，除非所有值都是 NULL；avg 求平均值也是不包含 NULL。非空集合总体变量函数
1 2 3 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）
非空集合样本变量函数
1 2 3 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）
总体标准偏离函数
1 2 3 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
中位数函数
1 2 3 语法：percentile(bigint col, p) 返回值：double 说明：求准确的第 p 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)。
LIKE 比较
1 2 3 语法：A LIKE B 操作类型: string 说明：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。
RLIKE 操作
1 2 3 语法：A RLIKE B 操作类型: string 说明：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。
REGEXP 操作
1 2 3 4 5 语法：A REGEXP B 操作类型: string 说明：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 取整函数 round
1 2 3 4 5 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
指定精度取整函数 round
1 2 3 4 5 语法：round(double a, int d) 返回值：double 说明：返回指定精度 d 的 double 类型 示例：select round (3.1415926 ,4 ) from tableName; 结果：3.1416
向下取整函数 floor
1 2 3 4 5 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 示例：select floor (3.641 ) from tableName; 结果：3
向上取整函数 ceil
1 2 3 4 5 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 示例：select ceil (3.1415926 ) from tableName; 结果：4
取随机数函数 rand
1 2 3 4 5 6 7 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 示例：select rand () from tableName; 结果：0.5577432776034763 示例：select rand (100 ); 结果：0.7220096548596434
自然指数函数 exp
1 2 3 4 5 语法：exp(double a) 返回值：double 说明：返回自然对数 e 的 a 次方 示例：select exp (2 ); 结果：7.38905609893065
以 10 为底对数函数 log10
1 2 3 4 5 6 语法：log10(double a) 返回值：double 说明：返回以 10 为底的 a 的对数 示例：select log10 (100 ); 结果：2.0 此外还有：以 2 为底对数函数：log2()、对数函数：log()
幂运算函数 pow
1 2 3 4 5 语法：pow(double a, double p) 返回值：double 说明：返回 a 的 p 次幂 示例：select pow (2 ,4 ); 结果：16.0
开平方函数 sqrt
1 2 3 4 5 语法：sqrt(double a) 返回值：double 说明：返回 a 的平方根 示例：select sqrt (16 ); 结果：4.0
二进制函数 bin
1 2 3 4 5 6 7 语法：bin(bigint a) 返回值：string 说明：返回 a 的二进制代码表示 示例：select bin (7 ); 结果：111 十六进制函数：hex()、将十六进制转化为字符串函数：unhex() 进制转换函数：conv(bigint num, int from_base, int to_base) 说明：将数值 num 从 from_base 进制转化到 to_base 进制
此外还有很多数学函数：绝对值函数：abs()、正取余函数：pmod()、正弦函数：sin()、反正弦函数：asin()、余弦函数：cos()、反余弦函数：acos()、positive 函数：positive()、negative 函数：negative()。
条件函数 IF 函数
1 2 3 4 5 6 7 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 示例：select if (1 =2 , 100 , 200 ); 结果：200 示例：select if (1 =1 , 100 , 200 ); 结果：100
非空查找函数 coalesce
1 2 3 4 5 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 示例：select coalesce (NULL , '100' , '50' ); 结果：100
条件判断函数 case when 用法一
1 2 3 4 5 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。 示例：select case when 1 =2 then 'tom' when 2 =2 then 'mary' else 'tim' end from tableName; 结果：mary
用法二
1 2 3 4 5 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。 示例：select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end from tableName; 结果：mary
日期函数 注意： 以下 SQL 语句中的 from tableName 可去掉，不影响查询结果
获取当前 UNIX 时间戳函数 unix_timestamp
1 2 3 4 5 语法：unix_timestamp() 返回值：bigint 说明：获得当前时区的 UNIX 时间戳 示例：select unix_timestamp () from tableName; 结果：1616906976
UNIX 时间戳转日期函数 from_unixtime
1 2 3 4 5 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 示例：select from_unixtime(1616906976 , 'yyyyMMdd' ) from tableName; 结果：20210328
日期转 UNIX 时间戳函数 unix_timestamp
1 2 3 4 5 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 NULL。 示例：select unix_timestamp ('2021-03-08 14:21:15' ) from tableName; 结果：1615184475
指定格式日期转 UNIX 时间戳函数 unix_timestamp
1 2 3 4 5 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 NULL。 示例：select unix_timestamp ('2021-03-08 14:21:15' , 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' ) from tableName; 结果：1615184475
日期时间转日期函数 to_date
1 2 3 4 5 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。 示例：select to_date ('2021-03-28 14:03:01' ) from tableName; 结果：2021-03-28
日期转年函数 year
1 2 3 4 5 6 7 语法：year(string date) 返回值：int 说明：返回日期中的年。 示例：select year ('2021-03-28 10:03:01' ) from tableName; 结果：2021 示例：select year ('2021-03-28' ) from tableName; 结果：2021
日期转月函数 month
1 2 3 4 5 6 7 语法：month (string date) 返回值：int 说明：返回日期中的月份。 示例：select month ('2020-12-28 12:03:01' ) from tableName; 结果：12 示例：select month ('2021-03-08' ) from tableName; 结果：8
日期转天函数 day
1 2 3 4 5 6 7 语法：day (string date) 返回值：int 说明：返回日期中的天。 示例：select day ('2020-12-08 10:03:01' ) from tableName; 结果：8 示例：select day ('2020-12-24' ) from tableName; 结果：24
日期转小时函数 hour
1 2 3 4 5 语法：hour (string date) 返回值：int 说明：返回日期中的小时。 示例：select hour ('2020-12-08 10:03:01' ) from tableName; 结果：10
日期转分钟函数 minute
1 2 3 4 5 语法：minute (string date) 返回值：int 说明：返回日期中的分钟。 示例：select minute ('2020-12-08 10:03:01' ) from tableName; 结果：3
日期转秒函数 second
1 2 3 4 5 语法：second (string date) 返回值：int 说明：返回日期中的秒。 示例：select second ('2020-12-08 10:03:01' ) from tableName; 结果：1
日期转周函数 weekofyear
1 2 3 4 5 语法：weekofyear (string date) 返回值：int 说明：返回日期在当前的周数。 示例：select weekofyear ('2020-12-08 10:03:01' ) from tableName; 结果：49
日期比较函数 datediff
1 2 3 4 5 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。 示例：select datediff ('2020-12-08' , '2012-05-09' ) from tableName; 结果：213
日期增加函数 date_add
1 2 3 4 5 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。 示例：select date_add ('2020-12-08' , 10 ) from tableName; 结果：2020-12-18
日期减少函数 date_sub
1 2 3 4 5 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。 示例：select date_sub ('2020-12-08' , 10 ) from tableName; 结果：2020-11-28
字符串函数 字符串长度函数 length
1 2 3 4 5 语法：length(string A) 返回值：int 说明：返回字符串 A 的长度 示例：select length ('abcdefg' ) from tableName; 结果：7
字符串反转函数 reverse
1 2 3 4 5 语法：reverse(string A) 返回值：string 说明：返回字符串 A 的反转结果 示例：select reverse ('abcdefg' ) from tableName; 结果：gfedcba
字符串连接函数 concat
1 2 3 4 5 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 示例：select concat ('abc' , 'def' , 'gh' ) from tableName; 结果：abcdefgh
带分隔符字符串连接函数 concat_ws
1 2 3 4 5 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 示例：select concat_ws (',' , 'abc' , 'def' , 'gh' ) from tableName; 结果：abc,def,gh
字符串截取函数 substr, substring 用法一
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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 示例：select substr ('abcde' , 3 ) from tableName; 结果：cde 示例：select substring ('abcde' , 3 ) from tableName; 结果：cde 示例：select substr ('abcde' , -1 ) from tableName; 结果：e
用法二
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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 示例：select substr ('abcde' , 3 , 2 ) from tableName; 结果：cd 示例：select substring ('abcde' , 3 , 2 ) from tableName; 结果：cd 示例：select substring ('abcde' , -2 , 2 ) from tableName; 结果：de
字符串转大写函数 upper, ucase
1 2 3 4 5 6 7 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 示例：select upper ('abSEd' ) from tableName; 结果：ABSED 示例：select ucase ('abSEd' ) from tableName; 结果：ABSED
字符串转小写函数 lower, lcase
1 2 3 4 5 6 7 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 示例：select lower ('abSEd' ) from tableName; 结果：absed 示例：select lcase ('abSEd' ) from tableName; 结果：absed
去空格函数 trim
1 2 3 4 5 语法：trim(string A) 返回值：string 说明：去除字符串两边的空格 示例：select trim (' abc ' ) from tableName; 结果：abc
左边去空格函数 ltrim
1 2 3 4 5 语法：ltrim(string A) 返回值：string 说明：去除字符串左边的空格 示例：select ltrim (' abc ' ) from tableName; 结果：abc
右边去空格函数 rtrim
1 2 3 4 5 语法：rtrim(string A) 返回值：string 说明：去除字符串右边的空格 示例：select rtrim (' abc ' ) from tableName; 结果：abc
正则表达式替换函数 regexp_replace
1 2 3 4 5 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。 示例：select regexp_replace('foobar' , 'oo|ar' , '' ) from tableName; 结果：fb
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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。 示例：select regexp_extract('foothebar' , 'foo(.*?)(bar)' , 1 ) from tableName; 结果：the 示例：select regexp_extract('foothebar' , 'foo(.*?)(bar)' , 2 ) from tableName; 结果：bar 示例：select regexp_extract('foothebar' , 'foo(.*?)(bar)' , 0 ) from tableName; 结果：foothebar
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。
1 2 3 4 5 6 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 ;
URL 解析函数 parse_url
1 2 3 4 5 6 7 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，USERINFO。 示例：select parse_url('https://www.tableName.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1' , 'HOST' ) from tableName; 结果：www.tableName.com 示例：select parse_url('https://www.tableName.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1' , 'QUERY' , 'k1' ) from tableName; 结果：v1
JSON 解析函数 get_json_object
1 2 3 4 5 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。 示例：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; 结果：amy
空格字符串函数 space
1 2 3 4 5 6 语法：space(int n) 返回值：string 说明：返回长度为 n 的字符串 示例：select space (10 ) from tableName; 示例：select length (space (10 )) from tableName; 结果：10
重复字符串函数 repeat
1 2 3 4 5 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 示例：select repeat ('abc' , 5 ) from tableName; 结果：abcabcabcabcabc
首字符 ascii 函数
1 2 3 4 5 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 示例：select ascii ('abcde' ) from tableName; 结果：97
左补足函数 lpad
1 2 3 4 5 6 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 示例：select lpad ('abc' , 10 , 'td' ) from tableName; 结果：tdtdtdtabc 注意：与 GP，ORACLE 不同，pad 不能默认
右补足函数 rpad
1 2 3 4 5 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 示例：select rpad('abc' , 10 , 'td' ) from tableName; 结果：abctdtdtdt
分割字符串函数 split
1 2 3 4 5 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 示例：select split ('abtcdtef' , 't' ) from tableName; 结果：["ab","cd","ef"]
集合查找函数 find_in_set
1 2 3 4 5 6 7 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 示例：select find_in_set('ab' , 'ef,ab,de' ) from tableName; 结果：2 示例：select find_in_set('at' , 'ef,ab,de' ) from tableName; 结果：0
复合类型构建操作 Map 类型构建
1 2 3 4 5 6 7 语法：map (key1, value1, key2, value2, …) 说明：根据输入的 key 和 value 对构建 Map 类型 示例：Create table mapTable as select map ('100' , 'tom' , '200' , 'mary' ) as t from tableName; 示例：describe mapTable; 结果：t map<string ,string> 示例：select t from tableName; 结果：{"100":"tom","200":"mary"}
Struct 类型构建
1 2 3 4 5 6 7 语法：struct(val1, val2, val3, …) 说明：根据输入的参数构建结构体 Struct 类型 示例：create table struct_table as select struct ('tom' , 'mary' , 'tim' ) as t from tableName; 示例：describe struct_table; 结果：t struct<col1:string,col2:string,col3:string> 示例：select t from tableName; 结果：{"col1":"tom","col2":"mary","col3":"tim"}
Array 类型构建
1 2 3 4 5 6 7 语法：array(val1, val2, …) 说明：根据输入的参数构建数组 Array 类型 示例：create table arr_table as select array ('tom' , 'mary' , 'tim' ) as t from tableName; 示例：describe tableName; 结果：t array<string> 示例：select t from tableName; 结果：["tom","mary","tim"]
复杂类型访问操作 Array 类型访问: A[n]
1 2 3 4 5 6 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' 示例：create table arr_table2 as select array ("tom" ,"mary" ,"tim" ) as t from tableName; 示例：select t[0 ], t[1 ] from arr_table2; 结果：tom mary tim
Map 类型访问: M[key]
1 2 3 4 5 6 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' 示例：Create table map_table2 as select map ('100' , 'tom' , '200' , 'mary' ) as t from tableName; 示例：select t['200' ], t['100' ] from map_table2; 结果：mary tom
Struct 类型访问 S.x
1 2 3 4 5 6 7 8 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 示例：create table str_table2 as select struct ('tom' , 'mary' , 'tim' ) as t from tableName; 示例：describe tableName; 结果：t struct<col1:string,col2:string,col3:string> 示例：select t.col1, t.col3 from str_table2; 结果：tom tim
复杂类型长度统计函数 Map 类型长度函数 size(Map)
1 2 3 4 5 语法：size(Map<k .V>) 返回值：int 说明：返回 map 类型的长度 示例：select size (t) from map_table2; 结果：2
Array 类型长度函数 size(Array)
1 2 3 4 5 语法：size(Array<T>) 返回值：int 说明：返回 array 类型的长度 示例：select size (t) from arr_table2; 结果：4
类型转换函数：cast
1 2 3 4 5 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 示例：select cast ('1' as bigint ) from tableName; 结果：1
行转列及列转行 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
1 2 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 + | 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
1 2 3 4 5 6 7 8 + | mymapkey | mymapvalue | + | k1 | v1 | | k2 | v2 | | k3 | v3 | | k4 | v4 | +
创建 hive 数据库
1 2 hive (default)> create database hive_explode; hive (default)> use hive_explode;
创建 Hive 表，然后使用 explode 拆分 map 和 array
1 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;
加载数据 node03 执行以下命令创建表数据文件
1 2 3 mkdir -p /export/servers/hivedatas/ cd /export/servers/hivedatas/ vim maparray
内容如下:
1 2 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
1 hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/maparray' into table t3;
使用 explode 将 Hive 当中数据拆开
1 2 3 4 5 hive (hive_explode)> SELECT explode(children) AS myChild FROM t3; hive (hive_explode)> SELECT explode(address) AS (myMapKey, myMapValue) FROM t3;
使用 explode 拆分 json 字符串 需求：
现在有一些数据格式如下：
1 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）
创建 Hive 表
1 2 3 4 5 6 7 create table explode_lateral_view(`area` string , `goods_id` string ,`sale_info` string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS textfile;
准备数据并加载数据
准备数据如下
1 2 3 4 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
1 hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/explode_json' overwrite into table explode_lateral_view;
使用 explode 拆分 Array
1 hive (hive_explode)> select explode(split(goods_id, ',')) as goods_id from explode_lateral_view;
使用 explode 拆解 Map
1 hive (hive_explode)> select explode(split(area, ',')) as area from explode_lateral_view;
拆解 JSON 字段
1 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：
1 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
1 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
1 2 3 4 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
1 2 3 4 5 6 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()。第一个参数是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:
name constellation blood_type 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
需求:
把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：
1 2 3 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:
创建本地 constellation.txt，导入数据 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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 表并导入数据
1 2 3 4 5 6 7 8 9 hive (hive_explode)> create table person_info( name string, constellation string, blood_type string) row format delimited fields terminated by "\t"; hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/constellation.txt' into table person_info;
按需求查询数据
1 2 3 4 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:
1 2 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
1 2 3 《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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 《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:
创建 Hive 表
1 2 3 4 5 create table movie_info( movie string , category array <string >) row format delimited fields terminated by "\t" collection items terminated by "," ;
加载数据
1 load data local inpath "/export/servers/hivedatas/movie.txt" into table movie_info;
按需求查询数据
1 2 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:
创建 Hive 表
1 create table test_udf(col1 int , col2 int ) row format delimited fields terminated by ',' ;
准备数据并加载数据
1 2 cd /export/servers/hivedatas vim test_udf
文件内容如下:
加载数据
1 hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf' overwrite into table test_udf;
使用 java.lang.Math 当中的 Max 求两列当中的最大值
1 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:
创建 Hive 表
1 hive (hive_explode)> create table test_udf2(class_name string, method_name string, col1 int , col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
准备数据
1 2 cd /export/servers/hivedatas vim test_udf2
文件内容如下:
1 2 java.lang.Math,min,1,2 java.lang.Math,max,2,3
加载数据
1 hive (hive_explode)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/test_udf2' overwrite into table test_udf2;
执行查询
1 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。
1 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:
1 2 3 4 5 6 create table test_t1(cookieid string , createtime string , pv int ) row format delimited fields terminated by ',' ;
加载数据：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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
1 SET hive.exec.mode.local.auto=true ;
SUM 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 SELECT cookieid, createtime, pv,SUM (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, SUM (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv2, SUM (pv) OVER (PARTITION BY cookieid) AS pv3, SUM (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv4, SUM (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) AS pv5, SUM (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS pv6 FROM test_t1;cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6 cookie1 2015-04-10 1 1 1 26 1 6 26 cookie1 2015-04-11 5 6 6 26 6 13 25 cookie1 2015-04-12 7 13 13 26 13 16 20 cookie1 2015-04-13 3 16 16 26 16 18 13 cookie1 2015-04-14 2 18 18 26 17 21 10 cookie1 2015-04-15 4 22 22 26 16 20 8 cookie1 2015-04-16 4 26 26 26 13 13 4 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。
AVG
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 SELECT cookieid, createtime, pv,AVG (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, AVG (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv2, AVG (pv) OVER (PARTITION BY cookieid) AS pv3, AVG (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv4, AVG (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) AS pv5, AVG (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS pv6 FROM test_t1;cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6 cookie1 2015-04-10 1 1.0 1.0 3.7142857142857144 1.0 3.0 3.7142857142857144 cookie1 2015-04-11 5 3.0 3.0 3.7142857142857144 3.0 4.333333333333333 4.166666666666667 cookie1 2015-04-12 7 4.333333333333333 4.333333333333333 3.7142857142857144 4.333333333333333 4.0 4.0 cookie1 2015-04-13 3 4.0 4.0 3.7142857142857144 4.0 3.6 3.25 cookie1 2015-04-14 2 3.6 3.6 3.7142857142857144 4.25 4.2 3.3333333333333335 cookie1 2015-04-15 4 3.6666666666666665 3.6666666666666665 3.7142857142857144 4.0 4.0 4.0 cookie1 2015-04-16 4 3.7142857142857144 3.7142857142857144 3.7142857142857144 3.25 3.25 4.0
MIN
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 SELECT cookieid, createtime, pv,MIN (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, MIN (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv2, MIN (pv) OVER (PARTITION BY cookieid) AS pv3, MIN (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv4, MIN (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) AS pv5, MIN (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS pv6 FROM test_t1;cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6 cookie1 2015-04-10 1 1 1 1 1 1 1 cookie1 2015-04-11 5 1 1 1 1 1 2 cookie1 2015-04-12 7 1 1 1 1 1 2 cookie1 2015-04-13 3 1 1 1 1 1 2 cookie1 2015-04-14 2 1 1 1 2 2 2 cookie1 2015-04-15 4 1 1 1 2 2 4 cookie1 2015-04-16 4 1 1 1 2 2 4
MAX
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 SELECT cookieid, createtime, pv,MAX (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, MAX (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv2, MAX (pv) OVER (PARTITION BY cookieid) AS pv3, MAX (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS pv4, MAX (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) AS pv5, MAX (pv) OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS pv6 FROM test_t1;cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5 pv6 cookie1 2015-04-10 1 1 1 7 1 5 7 cookie1 2015-04-11 5 5 5 7 5 7 7 cookie1 2015-04-12 7 7 7 7 7 7 7 cookie1 2015-04-13 3 7 7 7 7 7 4 cookie1 2015-04-14 2 7 7 7 7 7 4 cookie1 2015-04-15 4 7 7 7 7 7 4 cookie1 2015-04-16 4 7 7 7 4 4 4
row_number、rank、dense_rank、ntile 准备数据：
建表语句:
1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE test_t2 ( cookieid string , createtime string , pv INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;
加载数据：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 load data local inpath '/root/hivedata/test_t2.dat' into table test_t2;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
ROW_NUMBER() 使用 ROW_NUMBER() 从 1 开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 SELECT cookieid, createtime, pv,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc ) AS rn FROM test_t2;cookieid day pv rn cookie1 2015-04-12 7 1 cookie1 2015-04-11 5 2 cookie1 2015-04-15 4 3 cookie1 2015-04-16 4 4 cookie1 2015-04-13 3 5 cookie1 2015-04-14 2 6 cookie1 2015-04-10 1 7 cookie2 2015-04-15 9 1 cookie2 2015-04-16 7 2 cookie2 2015-04-13 6 3 cookie2 2015-04-12 5 4 cookie2 2015-04-14 3 5 cookie2 2015-04-11 3 6 cookie2 2015-04-10 2 7
RANK 和 DENSE_RANK 使用 RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位。DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 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' ;cookieid day pv rn1 rn2 rn3 cookie1 2015-04-12 7 1 1 1 cookie1 2015-04-11 5 2 2 2 cookie1 2015-04-15 4 3 3 3 cookie1 2015-04-16 4 3 3 4 cookie1 2015-04-13 3 5 4 5 cookie1 2015-04-14 2 6 5 6 cookie1 2015-04-10 1 7 6 7 rn1: 15 号和 16 号并列第 3, 13 号排第 5 rn2: 15 号和 16 号并列第 3, 13 号排第 4 rn3: 如果相等，则按记录值排序，生成唯一的次序，如果所有记录值都相等，或许会随机排吧。
NTILE 有时会有这样的需求：如果数据排序后分为三部分，业务人员只关心其中的一部分，如何将这中间的三分之一数据拿出来呢? NTILE 函数即可以满足。
NTILE 可以看成是：把有序的数据集合平均分配到指定的数量（num）个桶中, 将桶号分配给每一行。如果不能平均分配，则优先分配较小编号的桶，并且各个桶中能放的行数最多相差 1。
然后可以根据桶号，选取前或后 n 分之几的数据。数据会完整展示出来，只是给相应的数据打标签；具体要取几分之几的数据，需要再嵌套一层根据标签取出。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 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;cookieid day pv rn1 rn2 rn3 cookie1 2015-04-10 1 1 1 1 cookie1 2015-04-11 5 1 1 1 cookie1 2015-04-12 7 1 1 2 cookie1 2015-04-13 3 1 2 2 cookie1 2015-04-14 2 2 2 3 cookie1 2015-04-15 4 2 3 3 cookie1 2015-04-16 4 2 3 4 cookie2 2015-04-10 2 1 1 1 cookie2 2015-04-11 3 1 1 1 cookie2 2015-04-12 5 1 1 2 cookie2 2015-04-13 6 1 2 2 cookie2 2015-04-14 3 2 2 3 cookie2 2015-04-15 9 2 3 4 cookie2 2015-04-16 7 2 3 4 比如，统计一个 cookie，pv 数最多的前 1/3 的天 rn2 = 1 的记录，就是我们想要的结果
其他一些窗口函数 lag, lead, first_value, last_value 准备数据
建表语句:
1 2 3 4 5 6 create table test_t3(cookieid string , createtime string , url string ) row format delimited fields terminated by ',' ;
加载数据：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 load data local inpath '/root/hivedata/test_t3.dat' into table test_t3;cookie1,2015-04-10 10:00:02,url2 cookie1,2015-04-10 10:00:00,url1 cookie1,2015-04-10 10:03:04,url3 cookie1,2015-04-10 10:50:05,url6 cookie1,2015-04-10 11:00:00,url7 cookie1,2015-04-10 10:10:00,url4 cookie1,2015-04-10 10:50:01,url5 cookie2,2015-04-10 10:00:02,url22 cookie2,2015-04-10 10:00:00,url11 cookie2,2015-04-10 10:03:04,url33 cookie2,2015-04-10 10:50:05,url66 cookie2,2015-04-10 11:00:00,url77 cookie2,2015-04-10 10:10:00,url44 cookie2,2015-04-10 10:50:01,url55
LAG LAG(col, n, DEFAULT) 用于统计窗口内往上第 n 行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第 n 行（可选，默认为 1），第三个参数为默认值（当往上第 n 行为 NULL 时候，取默认值，如不指定，则为 NULL）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 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_t3;cookieid createtime url rn last_1_time last_2_time cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 1 1970-01-01 00:00:00 NULL cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 2 2015-04-10 10:00:00 NULL cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 3 2015-04-10 10:00:02 2015-04-10 10:00:00 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 4 2015-04-10 10:03:04 2015-04-10 10:00:02 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 5 2015-04-10 10:10:00 2015-04-10 10:03:04 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 6 2015-04-10 10:50:01 2015-04-10 10:10:00 cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 7 2015-04-10 10:50:05 2015-04-10 10:50:01 cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 1 1970-01-01 00:00:00 NULL cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 2 2015-04-10 10:00:00 NULL cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 3 2015-04-10 10:00:02 2015-04-10 10:00:00 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 4 2015-04-10 10:03:04 2015-04-10 10:00:02 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 5 2015-04-10 10:10:00 2015-04-10 10:03:04 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 6 2015-04-10 10:50:01 2015-04-10 10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 7 2015-04-10 10:50:05 2015-04-10 10:50:01 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
LEAD 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）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 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_t3;cookieid createtime url rn next_1_time next_2_time cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 1 2015-04-10 10:00:02 2015-04-10 10:03:04 cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 2 2015-04-10 10:03:04 2015-04-10 10:10:00 cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 3 2015-04-10 10:10:00 2015-04-10 10:50:01 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 4 2015-04-10 10:50:01 2015-04-10 10:50:05 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 5 2015-04-10 10:50:05 2015-04-10 11:00:00 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 6 2015-04-10 11:00:00 NULL cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 7 1970-01-01 00:00:00 NULL cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 1 2015-04-10 10:00:02 2015-04-10 10:03:04 cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 2 2015-04-10 10:03:04 2015-04-10 10:10:00 cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 3 2015-04-10 10:10:00 2015-04-10 10:50:01 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 4 2015-04-10 10:50:01 2015-04-10 10:50:05 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 5 2015-04-10 10:50:05 2015-04-10 11:00:00 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 6 2015-04-10 11:00:00 NULL cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 7 1970-01-01 00:00:00 NULL 逻辑与 LAG 一样，只不过 LAG 是往上，LEAD 是往下。
FIRST_VALUE 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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_t3;cookieid createtime url rn first1 cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 1 url1 cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 2 url1 cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 3 url1 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 4 url1 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 5 url1 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 6 url1 cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 7 url1 cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 1 url11 cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 2 url11 cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 3 url11 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 4 url11 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 5 url11 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 6 url11 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 7 url11
LAST_VALUE 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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_t3;cookieid createtime url rn last1 cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 1 url1 cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 2 url2 cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 3 url3 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 4 url4 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 5 url5 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 6 url6 cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 7 url7 cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 1 url11 cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 2 url22 cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 3 url33 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 4 url44 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 5 url55 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 6 url66 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 7 url77
如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 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_t3 ORDER BY cookieid, createtime;cookieid createtime url rn last1 last2 cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 1 url1 url7 cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 2 url2 url7 cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 3 url3 url7 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 4 url4 url7 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 5 url5 url7 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 6 url6 url7 cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 7 url7 url7 cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 1 url11 url77 cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 2 url22 url77 cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 3 url33 url77 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 4 url44 url77 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 5 url55 url77 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 6 url66 url77 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 7 url77 url77
注意： 在使用分析函数的过程中特别注意 ORDER BY， 如果不指定 ORDER BY，则默认按照记录在文件中的偏移量进行排序，会出现错误的结果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 SELECT cookieid, createtime, url , FIRST_VALUE (url ) OVER (PARTITION BY cookieid) AS first2 FROM test_t3;cookieid createtime url first2 cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 url2 cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 url2 cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 url2 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 url2 cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 url2 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 url2 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 url2 cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 url22 cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 url22 cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 url22 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 url22 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 url22 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 url22 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 url22 SELECT cookieid, createtime, url , LAST_VALUE (url ) OVER (PARTITION BY cookieid) AS last2 FROM test_t3;cookieid createtime url last2 cookie1 2015-04-10 10:00:02 url2 url5 cookie1 2015-04-10 10:00:00 url1 url5 cookie1 2015-04-10 10:03:04 url3 url5 cookie1 2015-04-10 10:50:05 url6 url5 cookie1 2015-04-10 11:00:00 url7 url5 cookie1 2015-04-10 10:10:00 url4 url5 cookie1 2015-04-10 10:50:01 url5 url5 cookie2 2015-04-10 10:00:02 url22 url55 cookie2 2015-04-10 10:00:00 url11 url55 cookie2 2015-04-10 10:03:04 url33 url55 cookie2 2015-04-10 10:50:05 url66 url55 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 url55 cookie2 2015-04-10 10:10:00 url44 url55 cookie2 2015-04-10 10:50:01 url55 url55
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
数据准备
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 d1,user1,1000 d1,user2,2000 d1,user3,3000 d2,user4,4000 d2,user5,5000 CREATE EXTERNAL TABLE test_t4 ( dept STRING , userid string , sal INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;
加载数据：
1 load data local inpath '/root/hivedata/test_t4.dat' into table test_t4;
CUME_DIST CUME_DIST 和 order by 的排序顺序有关系
CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数 order 默认顺序（正序 升序）比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 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_t4;dept userid sal rn1 rn2 d1 user1 1000 0.2 0.3333333333333333 d1 user2 2000 0.4 0.6666666666666666 d1 user3 3000 0.6 1.0 d2 user4 4000 0.8 0.5 d2 user5 5000 1.0 1.0 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
PERCENT_RANK PERCENT_RANK 分组内当前行的 (RANK 值 - 1)/(分组内总行数 - 1)
经调研，该函数显示现实意义不明朗，有待于继续考证
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 SELECT dept, userid, sal, PERCENT_RANK () OVER (ORDER BY sal) AS rn1, RANK () OVER (ORDER BY sal) AS rn11, SUM (1 ) OVER (PARTITION BY NULL ) AS rn12, PERCENT_RANK () OVER (PARTITION BY dept ORDER BY sal) AS rn2 FROM test_t4;dept userid sal rn1 rn11 rn12 rn2 d1 user1 1000 0.0 1 5 0.0 d1 user2 2000 0.25 2 5 0.5 d1 user3 3000 0.5 3 5 1.0 d2 user4 4000 0.75 4 5 0.0 d2 user5 5000 1.0 5 5 1.0 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, 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。
数据准备：
1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE test_t5 ( month STRING , day STRING , cookieid STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;
加载数据：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 load data local inpath '/root/hivedata/test_t5.dat' into table test_t5;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
GROUPING SETS 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 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;month day uv GROUPING__ID 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 NULL 2015-03-10 4 2 NULL 2015-03-12 1 2 NULL 2015-04-12 2 2 NULL 2015-04-13 3 2 NULL 2015-04-15 2 2 NULL 2015-04-16 2 2
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
1 2 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 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;month day uv GROUPING__ID 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 NULL 2015-03-10 4 2 NULL 2015-03-12 1 2 NULL 2015-04-12 2 2 NULL 2015-04-13 3 2 NULL 2015-04-15 2 2 NULL 2015-04-16 2 2 2015-03 2015-03-10 4 3 2015-03 2015-03-12 1 3 2015-04 2015-04-12 2 3 2015-04 2015-04-13 3 3 2015-04 2015-04-15 2 3 2015-04 2015-04-16 2 3
等价于
1 2 3 4 5 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 ;
CUBE 根据 GROUP BY 的维度的所有组合进行聚合。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 SELECT month , day , COUNT (DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month , day WITH CUBE ORDER BY GROUPING__ID;month day uv GROUPING__ID NULL NULL 7 0 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 NULL 2015-04-12 2 2 NULL 2015-04-13 3 2 NULL 2015-04-15 2 2 NULL 2015-04-16 2 2 NULL 2015-03-10 4 2 NULL 2015-03-12 1 2 2015-03 2015-03-10 4 3 2015-03 2015-03-12 1 3 2015-04 2015-04-16 2 3 2015-04 2015-04-12 2 3 2015-04 2015-04-13 3 3 2015-04 2015-04-15 2 3
等价于
1 2 3 4 5 6 7 SELECT NULL , NULL , COUNT (DISTINCT cookieid) AS uv, 0 AS GROUPING__ID FROM test_t5UNION 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 ;
ROLLUP 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 SELECT month , day , COUNT (DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY month , day WITH ROLLUP ORDER BY GROUPING__ID;month day uv GROUPING__ID NULL NULL 7 0 2015-03 NULL 5 1 2015-04 NULL 6 1 2015-03 2015-03-10 4 3 2015-03 2015-03-12 1 3 2015-04 2015-04-12 2 3 2015-04 2015-04-13 3 3 2015-04 2015-04-15 2 3 2015-04 2015-04-16 2 3
把 month 和 day 调换顺序，则以 day 维度进行层级聚合：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 SELECT day , month , COUNT (DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM test_t5 GROUP BY day , month WITH ROLLUP ORDER BY GROUPING__ID;day month uv GROUPING__ID NULL NULL 7 0 2015-04-13 NULL 3 1 2015-03-12 NULL 1 1 2015-04-15 NULL 2 1 2015-03-10 NULL 4 1 2015-04-16 NULL 2 1 2015-04-12 NULL 2 1 2015-04-12 2015-04 2 3 2015-03-10 2015-03 4 3 2015-03-12 2015-03 1 3 2015-04-13 2015-04 3 3 2015-04-15 2015-04 2 3 2015-04-16 2015-04 2 3
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。
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