hive葵花宝典：hive函数大全

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2024-03-04 03:09 89阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  版权声明
 *  函数
 *   *  1 函数分类
     *  2 查看函数列表
     *  3 数学函数
     *   *  取整函数: round
         *  指定精度取整函数: round
         *  向下取整函数: floor
         *  向上取整函数: ceil
         *  取随机数函数: rand
         *  幂运算函数: pow
         *  绝对值函数: abs
     *  4 字符串函数
     *   *  字符串长度函数：length
         *  字符串反转函数：reverse
         *  字符串连接函数：concat
         *  字符串连接函数-带分隔符：concat\_ws
         *  字符串截取函数：substr,substring
         *  字符串截取函数：substr,substring
         *  字符串转大写函数：upper,ucase
         *  字符串转小写函数：lower,lcase
         *  去空格函数：trim
         *  左边去空格函数：ltrim
         *  右边去空格函数：rtrim
         *  正则表达式替换函数：regexp\_replace
         *  URL解析函数：parse\_url
         *  分割字符串函数: split
     *  5 日期函数
     *   *  获取当前UNIX时间戳函数:unix\_timestamp
         *  UNIX时间戳转日期函数:from\_unixtime
         *  日期转UNIX时间戳函数:unix\_timestamp
         *  指定格式日期转UNIX时间戳函数:unix\_timestamp
         *  日期时间转日期函数:to\_date
         *  日期转年函数: year
         *  日期转月函数: month
         *  日期转天函数: day
         *  日期转周函数:weekofyear
         *  日期比较函数: datediff
         *  日期增加函数: date\_add
         *  日期减少函数: date\_sub
     *  6 条件函数
     *   *  if函数: if
         *  条件判断函数：CASE
         *  条件判断函数：CASE
     *  7 转换函数
     *   *  cast()函数。
     *  8 Hive的行转列
     *   *  介绍
         *  测试数据:
         *  操作步骤
     *  9 Hive的表生成函数
     *   *  explode函数
         *  LATERAL VIEW侧视图
         *  Reflect函数
         *   *  使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值
             *  不同记录执行不同的java内置函数
     *  10 Hive的开窗函数
     *   *  窗口函数(一) NTILE,ROW\_NUMBER,RANK,DENSE\_RANK
         *   *  数据准备
             *  ROW\_NUMBER
             *  RANK 和 DENSE\_RANK
         *  Hive分析窗口函数(2) SUM,AVG,MIN,MAX
         *   *  数据准备
             *  SUM（结果和ORDER BY相关,默认为升序）
             *  AVG，MIN，MAX
         *  Hive分析窗口函数(3) LAG,LEAD,FIRST\_VALUE,LAST\_VALUE
         *   *  准备数据
             *  LAG
             *  LEAD
             *  FIRST\_VALUE
             *  LAST\_VALUE
     *  11 Hive自定义函数
     *   *  概述
         *  自定义UDF
         *   *  第一步：创建maven java 工程，导入jar包
             *  第二步：开发java类继承UDF，并重载evaluate 方法
             *  第三步：将项目打包，并上传到hive的lib目录下
             *  第四步：添加我们的jar包
             *  第五步：设置函数与我们的自定义函数关联
             *  第六步：使用自定义函数
         *  自定义UDTF
         *   *  需求
             *  代码实现
             *  添加我们的jar包
             *  创建临时函数与开发后的udtf代码关联
             *  使用自定义udtf函数

*  本博客的内容基于我个人学习黑马程序员课程的学习笔记整理而成。我特此声明，所有版权属于黑马程序员或相关权利人所有。本博客的目的仅为个人学习和交流之用，并非商业用途。
 *  我在整理学习笔记的过程中尽力确保准确性，但无法保证内容的完整性和时效性。本博客的内容可能会随着时间的推移而过时或需要更新。
 *  若您是黑马程序员或相关权利人，如有任何侵犯版权的地方，请您及时联系我，我将立即予以删除或进行必要的修改。
 *  对于其他读者，请在阅读本博客内容时保持遵守相关法律法规和道德准则，谨慎参考，并自行承担因此产生的风险和责任。本博客中的部分观点和意见仅代表我个人，不代表黑马程序员的立场。

## 函数 ##

### 1 函数分类 ###

*  Hive的函数分为两大类:**聚合函数**、**内置函数(Built-in Functions)**、**用户定义函数UDF(User-Defined Functions)**  
    ![请添加图片描述][8777bef6cd11400abc8f8abc925e2e67.png]  
    ![在这里插入图片描述][e32e2b52ab284f16b2a049d32ebf5552.png]

### 2 查看函数列表 ###

1.  使用show functions查看当下可用的所有函数;
2.  通过describe function extended funcname来查看函数的使用方式。
    
        --查看所有函数
        show functions;
        
        --查看具体函数的使用方式
        describe function extended func_name;

### 3 数学函数 ###

#### 取整函数: round ####

*  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）
 *  **举例：**

select round(3.1415926);

#### 指定精度取整函数: round ####

*  语法: round(double a, int d)
 *  返回值: DOUBLE
 *  说明:返回指定精度d的double类型
 *  **举例：**

select round(3.1415926,4);

#### 向下取整函数: floor ####

*  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
 *  **举例：**

select floor(3.1415926);

#### 向上取整函数: ceil ####

*  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
 *  **举例：**

select ceil(3.1415926)

#### 取随机数函数: rand ####

*  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，则会返回固定的随机数
 *  **举例：**

select rand(); 
     0.5577432776034763

#### 幂运算函数: pow ####

*  语法: pow(double a, double p)
 *  返回值: double
 *  说明:返回a的p次幂
 *  **举例：**

select pow(2,4) ; 
    16.0

#### 绝对值函数: abs ####

*  语法: abs(double a) abs(int a)
 *  返回值: double int
 *  说明:返回数值a的绝对值
 *  **举例：**

select abs(-3.9); 3.9

### 4 字符串函数 ###

#### 字符串长度函数：length ####

*  语法: length(string A)
 *  返回值: int
 *  说明：返回字符串A的长度
 *  举例：

select length('abcedfg');  
    7

#### 字符串反转函数：reverse ####

*  语法: reverse(string A)
 *  返回值: string
 *  说明：返回字符串A的反转结果
 *  **举例**：

hive\> select reverse(abcedfg’); 
    gfdecba

#### 字符串连接函数：concat ####

*  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
 *  **举例：**

hive\> select concat(‘abc’,'def’,'gh’);; abcdefgh

#### 字符串连接函数-带分隔符：concat\_ws ####

*  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
 *  **举例：**

hive\> select concat_ws(',','abc','def','gh'); 
    abc,def,gh

#### 字符串截取函数：substr,substring ####

*  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
 *  **举例：**

hive\> select substr('abcde',3); 
    cde
    hive\>select substr('abcde',-1); 
    e

#### 字符串截取函数：substr,substring ####

*  语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, intstart, 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
 *  举例：

hive\> select substr('abcde',3,2); 
    cd 
    hive\> select substring('abcde',3,2); 
    cd 
    hive\>select substring('abcde',-2,2); 
    de

#### 字符串转大写函数：upper,ucase ####

*  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
 *  举例：

hive\> select upper('abSEd'); 
    ABSED 
    hive\> select ucase('abSEd'); 
    ABSED

#### 字符串转小写函数：lower,lcase ####

*  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
 *  **举例：**

hive\> select lower('abSEd'); 
    absed 
    hive\> select lcase('abSEd'); 
    absed

#### 去空格函数：trim ####

*  语法: trim(string A)
 *  返回值: string
 *  说明:去除字符串两边的空格
 *  **举例：**

hive\> select trim(' abc '); 
    abc

#### 左边去空格函数：ltrim ####

*  语法: ltrim(string A)
 *  返回值: string
 *  说明：去除字符串左边的空格
 *  **举例：**

hive\> select ltrim(' abc '); 
    abc

#### 右边去空格函数：rtrim ####

*  语法: rtrim(string A)
 *  返回值: string
 *  说明：去除字符串右边的空格
 *  **举例：**

hive\> select rtrim(' abc '); 
    abc

#### 正则表达式替换函数：regexp\_replace ####

*  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。**
 *  **举例：**

hive\> select regexp_replace('foobar', 'oo\|ar', ''); 
     fb

#### URL解析函数：parse\_url ####

*  语法: parse\_url(string urlString, string partToExtract \[, stringkeyToExtract\])
    
     *  partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO
 *  返回值: string
 *  说明：返回URL中指定的部分。
 *  **举例：**

hive\> select parse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2\#Ref1', 'HOST'); 
     facebook.com  
     hive\> select parse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2\#Ref1', 'PATH'); 
     /path1/p.php  
     hive\> select parse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2\#Ref1', 'QUERY','k1'); 
     v1

#### 分割字符串函数: split ####

*  语法: split(string str, stringpat)
 *  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
 *  **举例：**

hive\> select split('abtcdtef','t'); 
    ["ab","cd","ef"]

### 5 日期函数 ###

#### 获取当前UNIX时间戳函数:unix\_timestamp ####

*  语法: unix\_timestamp()
 *  返回值: bigint
 *  说明:获得当前时区的UNIX时间戳
 *  **举例：**

hive\> select unix_timestamp(); 
    1323309615

#### UNIX时间戳转日期函数:from\_unixtime ####

*  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
 *  **举例：**

hive\> select from_unixtime(1323308943,'yyyyMMdd'); 
    20111208

#### 日期转UNIX时间戳函数:unix\_timestamp ####

*  语法: unix\_timestamp(string date)
 *  返回值: bigint
 *  说明:转换格式为"yyyy-MM-ddHH:mm:ss"的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。
 *  **举例：**

hive\> select unix_timestamp('2011-12-07 13:01:03'); 
    1323234063

#### 指定格式日期转UNIX时间戳函数:unix\_timestamp ####

*  语法: unix\_timestamp(string date, string pattern)
 *  返回值: bigint
 *  说明:转换pattern格式的日期到UNIX时间戳。如果转化失败，则返回0。
 *  **举例：**

hive\> select unix_timestamp('20111207 13:01:03','yyyyMMddHH:mm:ss'); 
     1323234063

#### 日期时间转日期函数:to\_date ####

*  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。
 *  举例：

hive\> select to_date('2011-12-08 10:03:01'); 
    2011-12-08

#### 日期转年函数: year ####

*  语法: year(string date)
 *  返回值: int
 *  说明:返回日期中的年。
 *  举例：

hive\> select year('2011-12-08 10:03:01'); 
    2011 
    hive\> select year('2012-12-08'); 
    2012

#### 日期转月函数: month ####

*  语法: month (string date)
 *  返回值: int
 *  说明:返回日期中的月份。
 *  举例：

hive\> select month('2011-12-08 10:03:01'); 
    12 
    hive\> select month('2011-08-08'); 
    8

#### 日期转天函数: day ####

*  语法: day (string date)  
    \-返回值: int
 *  说明:返回日期中的天。
 *  举例：

hive\> select day('2011-12-08 10:03:01'); 
    8 
    hive\> select day('2011-12-24'); 
    24

*  同样的，还有 hour,minute,second函数，分别是获取小时，分钟和秒

select hour('2023-e5-11 10:36:59');
    select minute('2023-05-11 10:36:59');
    select second('2023-05-11 10:36:59');

#### 日期转周函数:weekofyear ####

*  语法: weekofyear (string date)
 *  返回值: int
 *  说明:返回日期在当前的周数。
 *  举例：

hive\> select weekofyear('2011-12-08 10:03:01'); 
    49

#### 日期比较函数: datediff ####

*  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。
 *  举例：

hive\> select datediff('2012-12-08','2012-05-09'); 
    213

#### 日期增加函数: date\_add ####

*  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。
 *  举例：

hive\> select date_add('2012-12-08',10); 2012-12-18

#### 日期减少函数: date\_sub ####

*  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。
 *  举例：

hive\> select date_sub('2012-12-08',10); 2012-11-28

### 6 条件函数 ###

#### if函数: if ####

*  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
 *  举例：

hive\> select if(1=2,100,200) ; 
    200 
    hive\> select if(1=1,100,200) ; 
    100

#### 条件判断函数：CASE ####

*  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
 *  举例：

hive\> select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary'else 'tim' end ; mary 
    hive\> select case 200 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary'else 'tim' end ; 
    tim

#### 条件判断函数：CASE ####

*  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
 *  举例：

hive\> select case when 1=2 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else'tim' end ; 
    mary 
    hive\> select case when 1=1 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else'tim' end ; 
    tom

### 7 转换函数 ###

hive有两个类型转换函数。

#### cast()函数。 ####

*  cast函数，可以将"20190607"这样类型的时间数据转化成int类型数据  
    公式：

cast(表达式 as 数据类型)

cast("20190607" as int)
    select cast('2017-06-12' as date) filed;

### 8 Hive的行转列 ###

#### 介绍 ####

1.  行转列是指多行数据转换为一个列的字段。
2.  Hive行转列用到的函数：

*  concat(str1,str2,…) --字段或字符串拼接
 *  concat\_ws(sep, str1,str2) --以分隔符拼接每个字符串
 *  collect\_set(col) --将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段

#### 测试数据: ####

*  字段: deptno ename

20 SMITH  
    30 ALLEN  
    30 WARD  
    20 JONES  
    30 MARTIN  
    30 BLAKE  
    10 CLARK  
    20 SCOTT  
    10 KING  
    30 TURNER  
    20 ADAMS  
    30 JAMES  
    20 FORD  
    10 MILLER

#### 操作步骤 ####

1.  建表

create table emp( 
    deptno int, 
    ename string 
    ) row format delimited fields terminated by '\t';

1.  插入数据：

load data local inpath "/opt/data/emp.txt" into table emp;

1.  转换
    
        select deptno,concat_ws("|",collect_set(ename)) as ems 
        from emp group by deptno;
    
     *  行转列，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。
2.  结果查看  
    ![请添加图片描述][779efbea42ba4b8788e607ffc30bfa68.png]

### 9 Hive的表生成函数 ###

#### explode函数 ####

*  explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
 *  explode(ARRAY) 列表中的每个元素生成一行
 *  explode(MAP) map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列

数据：

建表：

create table emp( deptno int, names array\<string\> ) 
    row format delimited fields terminated by '\t' 
    collection items terminated by '|';

插入数据

load data local inpath "/server/data/hivedatas/emp3.txt" into table emp;

查询数据

select * from emp;

![在这里插入图片描述][515c012f584140d7ab62c8e5ff529afe.png_pic_center]

*  使用expload查询

select explode(names) as name from emp;

![在这里插入图片描述][ad2a8eba4824478d9a524a1a20a93568.png_pic_center]

#### LATERAL VIEW侧视图 ####

*  用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
 *  解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

**列转行**

select deptno,name from emp lateral view explode(names) tmp_tb as name;

![在这里插入图片描述][f677ae753734450abe1c91fee9ebae7b.png_pic_center]

#### Reflect函数 ####

*  **reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数**

##### 使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值 #####

--创建hive表 
    create table test_udf(col1 int,col2 int) 
    row format delimited fields terminated by ',';  
    --准备数据 test_udf.txt 
    1,2 
    4,3 
    6,4 
    7,5 
    5,6  
    --加载数据  
    load data local inpath '/root/hivedata/test_udf.txt' into table test_udf;  
    --使用java.lang.Math当中的Max求两列当中的最大值 
    select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;

##### 不同记录执行不同的java内置函数 #####

--创建hive表
    create table test_udf2(class_name string,method_name string,col1 int , col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
    
    --准备数据 test_udf2.txt
    java.lang.Math,min,1,2
    java.lang.Math,max,2,3
    
    --加载数据
    load data local inpath '/root/hivedata/test_udf2.txt' into table test_udf2;
    
    --执行查询
    select reflect(class_name,method_name,col1,col2) from test_udf2;

### 10 Hive的开窗函数 ###

#### 窗口函数(一) NTILE,ROW\_NUMBER,RANK,DENSE\_RANK ####

##### 数据准备 #####

cookie1,2018-04-10,1
    cookie1,2018-04-11,5
    cookie1,2018-04-12,7
    cookie1,2018-04-13,3
    cookie1,2018-04-14,2
    cookie1,2018-04-15,4
    cookie1,2018-04-16,4
    cookie2,2018-04-10,2
    cookie2,2018-04-11,3
    cookie2,2018-04-12,5
    cookie2,2018-04-13,6
    cookie2,2018-04-14,3
    cookie2,2018-04-15,9
    cookie2,2018-04-16,7

CREATE TABLE itcast_t2 (
    cookieid string,
    createtime string,   --day 
    pv INT
    ) ROW FORMAT DELIMITED 
    FIELDS TERMINATED BY ',' 
    stored as textfile;
      
    -- 加载数据：
    load data local inpath '/root/hivedata/itcast_t2.dat' into table itcast_t2;

##### ROW\_NUMBER #####

*  ROW\_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列

SELECT 
      cookieid,
      createtime,
      pv,
      ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn 
      FROM itcast_t2;

##### RANK 和 DENSE\_RANK #####

*  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

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 itcast_t2 
    WHERE cookieid = 'cookie1';

#### Hive分析窗口函数(2) SUM,AVG,MIN,MAX ####

##### 数据准备 #####

--建表语句:
    create table itcast_t1(
    cookieid string,
    createtime string,   --day 
    pv int
    ) row format delimited 
    fields terminated by ',';
    
    --加载数据：
    load data local inpath '/root/hivedata/itcast_t1.dat' into table itcast_t1;
    
    cookie1,2018-04-10,1
    cookie1,2018-04-11,5
    cookie1,2018-04-12,7
    cookie1,2018-04-13,3
    cookie1,2018-04-14,2
    cookie1,2018-04-15,4
    cookie1,2018-04-16,4
    
    --开启智能本地模式
    SET hive.exec.mode.local.auto=true;

##### SUM（结果和ORDER BY相关,默认为升序） #####

select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1 
    from itcast_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid 
    			order by createtime 
    			rows between unbounded preceding and current row) as pv2
    from itcast_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid) as pv3
    from itcast_t1;  --如果每天order  by排序语句  默认把分组内的所有数据进行sum操作
    
    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid 
    			order by createtime 
    			rows between 3 preceding and current row) as pv4
    from itcast_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid 
    			order by createtime 
    			rows between 3 preceding and 1 following) as pv5
    from itcast_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid 
    			order by createtime 
    			rows between current row and unbounded following) as pv6
    from itcast_t1;
    
    --pv1: 分组内从起点到当前行的pv累积，如，11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号
    --pv2: 同pv1
    --pv3: 分组内(cookie1)所有的pv累加
    --pv4: 分组内当前行+往前3行，如，11号=10号+11号， 12号=10号+11号+12号，13号=10号+11号+12号+13号， 14号=11号+12号+13号+14号
    --pv5: 分组内当前行+往前3行+往后1行，如，14号=11号+12号+13号+14号+15号=5+7+3+2+4=21
    --pv6: 分组内当前行+往后所有行，如，13号=13号+14号+15号+16号=3+2+4+4=13，14号=14号+15号+16号=2+4+4=10
    
    /*
    - 如果不指定rows between,默认为从起点到当前行;
    - 如果不指定order by，则将分组内所有值累加;
    - 关键是理解rows between含义,也叫做window子句：
      - preceding：往前
      - following：往后
      - current row：当前行
      - unbounded：起点
      - unbounded preceding 表示从前面的起点
      - unbounded following：表示到后面的终点
     */

##### AVG，MIN，MAX #####

*  AVG,MIN,MAX和SUM用法一样

select cookieid,createtime,pv,
    avg(pv) over(partition by cookieid order by createtime 
    rows between unbounded preceding and current row) as pv2
    from itcast_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    max(pv) over(partition by cookieid order by createtime 
    rows between unbounded preceding and current row) as pv2
    from itcast_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    min(pv) over(partition by cookieid order by createtime 
    rows between unbounded preceding and current row) as pv2
    from itcast_t1;

#### Hive分析窗口函数(3) LAG,LEAD,FIRST\_VALUE,LAST\_VALUE ####

##### 准备数据 #####

cookie1,2018-04-10 10:00:02,url2
    cookie1,2018-04-10 10:00:00,url1
    cookie1,2018-04-10 10:03:04,1url3
    cookie1,2018-04-10 10:50:05,url6
    cookie1,2018-04-10 11:00:00,url7
    cookie1,2018-04-10 10:10:00,url4
    cookie1,2018-04-10 10:50:01,url5
    cookie2,2018-04-10 10:00:02,url22
    cookie2,2018-04-10 10:00:00,url11
    cookie2,2018-04-10 10:03:04,1url33
    cookie2,2018-04-10 10:50:05,url66
    cookie2,2018-04-10 11:00:00,url77
    cookie2,2018-04-10 10:10:00,url44
    cookie2,2018-04-10 10:50:01,url55
     
    CREATE TABLE itcast_t4 (
    cookieid string,
    createtime string,  --页面访问时间
    url STRING       --被访问页面
    ) ROW FORMAT DELIMITED 
    FIELDS TERMINATED BY ',' 
    stored as textfile;
    
    --加载数据：
    load data local inpath '/root/hivedata/itcast_t4.dat' into table itcast_t4;

##### 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）

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 itcast_t4;
      
    --last_1_time: 指定了往上第1行的值，default为'1970-01-01 00:00:00'  
          cookie1第一行，往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
          cookie1第三行，往上1行值为第二行值，2015-04-10 10:00:02
          cookie1第六行，往上1行值为第五行值，2015-04-10 10:50:01
    --last_2_time: 指定了往上第2行的值，为指定默认值
          cookie1第一行，往上2行为NULL
          cookie1第二行，往上2行为NULL
          cookie1第四行，往上2行为第二行值，2015-04-10 10:00:02
          cookie1第七行，往上2行为第五行值，2015-04-10 10:50:01

##### LEAD #####

*  LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
    
     *  第一个参数为列名，
     *  第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），
     *  第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
    LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') 
    			OVER(PARTITION BY cookieid 
    			ORDER BY createtime) AS next_1_time,
    LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid 
    			ORDER BY createtime) AS next_2_time 
    FROM itcast_t4;

##### FIRST\_VALUE #####

*  取分组内排序后，截止到当前行，第一个值

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 itcast_t4;

##### LAST\_VALUE #####

*  取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值

*  如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：

SELECT cookieid,
      createtime,
      url,
      ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
      LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
      FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2 
      FROM itcast_t4 
      ORDER BY cookieid,createtime;

*  如果不指定ORDER BY，则进行排序混乱，会出现错误的结果

SELECT cookieid,
    		createtime,
    		url,
    FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2  
    FROM itcast_t4;

### 11 Hive自定义函数 ###

#### 概述 ####

*  Hive 自带了一些函数，但数量有限，可以通过自定义UDF来方便的扩展。
 *  当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
 *  根据用户自定义函数类别分为以下三种：

1.  UDF（User-Defined-Function）
    
     *  一进一出
2.  UDAF（User-Defined Aggregation Function）
    
     *  聚集函数，多进一出 类似于：count/max/min
3.  UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
    
     *  一进多出 如lateral view explore()

#### 自定义UDF ####

*  **编程步骤：**
    
    1.  继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
    2.  需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；
 *  **注意事项:**
    
    1.  UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；
    2.  UDF中常用Text/LongWritable等类型，不推荐使用java类型；

##### 第一步：创建maven java 工程，导入jar包 #####

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>
            <version>2.7.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.5</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    
        <build>
            <plugins>
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>3.0</version>
                    <configuration>
                        <source>1.8</source>
                        <target>1.8</target>
                        <encoding>UTF-8</encoding>
                    </configuration>
                </plugin>
            </plugins>
        </build>

##### 第二步：开发java类继承UDF，并重载evaluate 方法 #####

public class MyUDF  extends UDF{
        public Text evaluate(final Text s) {
            if (null == s) {
                return null;
            }
            //返回大写字母
            return new Text(s.toString().toUpperCase());
    
        }
    }

##### 第三步：将项目打包，并上传到hive的lib目录下 #####

![在这里插入图片描述][2b7669799a3a4e8d99fccd4626b3e429.png_pic_center]

##### 第四步：添加我们的jar包 #####

*  重命名jar包名称

cd /export/server/hive-2.7.5/lib
    mv original-day_10_hive_udf-1.0-SNAPSHOT.jar my_upper.jar

*  hive的客户端添加我们的jar包

add jar /export/server/hive-2.7.5/lib/my_upper.jar;

##### 第五步：设置函数与我们的自定义函数关联 #####

create temporary function my_upper as 'cn.itcast.udf.ItcastUDF';

##### 第六步：使用自定义函数 #####

select my_upper('abc');

#### 自定义UDTF ####

##### 需求 #####

*  自定义一个UDTF，实现将一个任意分隔符的字符串切割成独立的单词,例如:

源数据：
    "zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce"
    目标数据:
    zookeeper
    hadoop
    hdfs
    hive
    MapReduce

##### 代码实现 #####

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
    import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
    import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.function.ObjDoubleConsumer;
    
    public class MyUDTF extends GenericUDTF {
        private final transient Object[] forwardListObj = new Object[1];
    
        @Override
        public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
            //设置列名的类型
            List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
            //设置列名
            fieldNames.add("column_01");
            List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>()  ;//检查器列表
    
            //设置输出的列的值类型
            fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
             
            return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    
        }
    
        @Override
        public void process(Object[] objects) throws HiveException {
            //1:获取原始数据
            String args = objects[0].toString();
            //2:获取数据传入的第二个参数，此处为分隔符
            String splitKey = objects[1].toString();
            //3.将原始数据按照传入的分隔符进行切分
            String[] fields = args.split(splitKey);
            //4:遍历切分后的结果，并写出
            for (String field : fields) {
                //将每一个单词添加值对象数组
                forwardListObj[0] = field;
                //将对象数组内容写出
                forward(forwardListObj);
            }
    
        }
    
        @Override
        public void close() throws HiveException {
    
        }
    }

##### 添加我们的jar包 #####

1.  将打包的jar包上传到node3主机`/export/server/hive/lib`目录,并重命名我们的jar包名称

cd /export/server/hive/lib
    mv original-day_10_hive_udtf-1.0-SNAPSHOT.jar my_udtf.jar

1.  hive的客户端添加我们的jar包,将jar包添加到hive的classpath下

hive>add jar /export/server/hive/lib/my_udtf.jar

##### 创建临时函数与开发后的udtf代码关联 #####

create temporary function my_udtf as 'cn.itcast.udf.ItcastUDF';

##### 使用自定义udtf函数 #####

select myudtf("zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce",",") word;

[8777bef6cd11400abc8f8abc925e2e67.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/cee4bb62b2694a049c3ebe4c4ace63d2.png
[e32e2b52ab284f16b2a049d32ebf5552.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/f1ae6893b5c64ae9998a2eea0c482010.png
[779efbea42ba4b8788e607ffc30bfa68.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/5076463a364b48a09c62d304b2106a8e.png
[515c012f584140d7ab62c8e5ff529afe.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/e4dd52b030f8430dbcd8b00bebab33dd.png
[ad2a8eba4824478d9a524a1a20a93568.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/ec4e9132441345fbaa9699457063c896.png
[f677ae753734450abe1c91fee9ebae7b.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/260de39df74d40e88ef295c90da06b0a.png
[2b7669799a3a4e8d99fccd4626b3e429.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/09462278eb7e416b834e800ded8c192e.png