【轉載】Hive 操做數據庫語句總結
轉載自：https://blog.csdn.net/xiaoshunzi111/article/details/48727831php
hive>create table student (id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t' ;css
hive>load data local inpath '/home/student.txt' into table student ;html
2.1 增長分區表數據java
alter table ZHIYOUBAO.CHECK_RECORD add partition (years='xxxx',months='xx',days='xx') location '/ZYB/CHECK_RECORD/yy=xxxx/mm=xx/dd=xx/';node
三、查詢表裏的數據：hive>select * from student ;linux
hive>select * from student limit 2 ;nginx
hive>select count(*) from student ;正則表達式
hive>select sum(id) from student ;算法
hive>create external table ext_student (id int, name string) row format delimited fields terminated by ' \t ' location ' /data ' ; //這樣就沒必要將文件放到hive裏去 就能夠對其進行操做了 ，只須要將文件放到hdfs上的/data目錄下面。數據庫
八、內部表先有表後有數據；外部表先有數據後有表。
hive>create external table beauties (id bigint, name string, size double) partitioned by (nation string) row format delimited fields terminated by '\t' location '\beauty' ;
hive>load data local inpath '/home/b.c' into table beauties partition(nation='China') ;
hive>alter table beauties add partition (nation='Japan') ;
hive>select * from beauties ;
hive>select * from beauties where nation='China' ; //查找某一分區的數據內容；
hive>select t . account , u . name , t . income , t . expenses , t . surplus from user_info u join (select account , sum(income) as income , sum(expenses) as expenses , sum(income-expenses) as surplus from
trade_detail group by account) t on u . account = t . account ;
十一、存儲過程沒有返回值，函數有返回值
[hh@master ~]$ hive -e "selcte * from mytable limit 3" ;
1三、[hh@master ~]$ hive -f 1.hql
hive>describe yourtable ;
hive>create database financials ;
hive>create database if not exists financials ;
hive>show databases like " f . * " ;
hive> create database test092302 with dbproperties ('creator'='Mark', 'date'='2015-09-23');
hive> describe database extended test092302;
hive> drop database if exists human_resources; 或者
hive> drop database human_resources;
hive> drop database test0923 cascade; //在後面加上cascade關鍵字
hive> create database test092302 comment 'Holds all test tables'; //使用comment，建立表時也能夠用
hive>select * from mytable group by uid ;
hive>select count(distinct(uid)) from mytable ; （高效） 或者 hive>select count(*) from(select * from mytable group by uid) a ;
hive> select keyword,count(*) as cnt from sogou_1w group by keyword order by cnt desc limit 50;
hive> create table uid_cnt (uid string, cnt int) row format delimited fields terminated by '\t'; //先建立臨時表 uid_cnt
hive> insert overwrite table sogou.uid_cnt select uid,count(*) from sogou_1w group by uid; //再將查詢的數據結果放入臨時表中
25 修改列名：
hive> alter table test
> column ·stuname· name string;「 · 」右上角的~鍵
describe test;
26 增長列：
hive> alter table test add columns(
> height int);
hive>describe test;
27替換列：
hive> alter table test replace columns(
> id int,
> name string,
> age int);
28 爲表添加屬性：
hive> alter table test set tblproperties (
> 'note'='hello welcome');
show create table test;
========================================
29 建立帶有分區的內部表：
hive> create table testpar(
> id int,
> name string,age int) PARTITIONED BY (day string)
> ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
> location '/testpar';
30 爲帶有分區的內部表加載數據：
hive> load data local inpath '/home/test' into table testpar
> partition (day='0925');
31 添加防止刪除的保護：
hive> alter table testpar
> partition (day='0925') enable no_drop;
32 測試：刪除分區
hive> alter table testpar drop if exists partition (day='0925');
33 刪除添加的"刪除"保護：
hive> alter table testpar
> partition (day='0925') disable no_drop;
34 添加防止查詢的保護：
hive> alter table testpar
> partition (day='0925') enable offline;
35 刪除防止查詢的保護:
hive> alter table testpar
> partition (day='0925') disable offline;
select * from testpar;
================================================
36 按條件向分區表插入數據
hive>from test_1 ts
insert into table testpart partition (day='0920') select * where ts.age>20
insert into table testpart partition (day='0919') select * where ts.name='xiaofang';
註釋:
上面SQL語句分三部分
第一部分
from test_1 ts 從rest_1表中查詢併爲其添加ts別名
第二部分
insert into table testpart partition (day='0920') select * where ts.age>20
將test_1表中年齡大於20的數據添加到分區表testpart中新建的0920分區中.
第三部分
insert into table testpart partition (day='0919') select * where ts.name='xiaofang'
將test_1表中名字爲xiaofang的數據添加到分區表testpart中新建的0919分區中
查詢結果:
hive> select * from testpart;
37 向管理表中加載數據：
hive> load data local inpath '/home/test' overwrite into table testpar partition (day='0925');
38 經過查詢語句向表中插入數據：
hive> insert into table testpar
> partition (day='0926')
> select * from test;
hive> select * from testpar;
hive> insert into table testpar
> partition (day='0922')
> select * from test
> where age >20;
hive> from test
> insert into table testpar
> partition (day='0921')
> select * where age>22;
hive> from test ts
> insert into table testpar
> partition (day='0920')
> select * where ts.age>20
> insert into table testpar
> partition (day='0919')
> select * where ts.name='張三';
==================動態分區插入===================
39 在test表中添加一列day
hive> alter table test add columns(day string);
[hh@master ~]$ vi test
[hh@master ~]$ cat test
1 張三 20 0921
2 李四 22 0922
3 Jarrey 25 0923
40 加載數據：
hive> load data local inpath '/home/test' overwrite into table test;
動態分區（下面兩種方式實現的效果是同樣的）：
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;
hive> insert into table testpar
> partition(day)
> select * from test;
hive> insert into table testpar
> partition(day)
> select id,name,age,day from test;
41單個查詢語句中建立表並加載數據:(注意關鍵字as)
hive> create table newtest
> as select id,name,age from test
> where name='李四';
hive> select * from newtest;
====================導出數據======================
42 hadoop fs –cp source_path target_path
cp
scp -r /jdk slave://home/
註釋:
scp =safety copy 便是安全模式下複製 r=recuresive 遞歸方式複製 便是從主目錄到各個子目錄依次複製
Sqoop工具（T15）
========hdfs數據加載等操做=======
43 從hdfs集羣中加載數據
hive>load data inpath 'hdfs目錄文件' into table student;
44 按id降序排序
hive>select * from student order by id desc;
45 從hdfs集羣中加載數據併爲表設置指定分區
hive>load data input '本地文件路徑' into table 表名 partition (分區字段=' ');
46 從本地內存中加載數據
hive>load data local inpath '本地目錄文件' into table student;
47 按id降序排序
hive>select * from student order by id desc;
48 表聯合查詢
hive>select t.account u.name,t.income,t.expenses,t.surplus from user_info
u join (select account, sum(income) as income,sum(expenses) as expenses,sm(income_expenses)
as surplus from trade_detail group by account) on u.account=t.account;
==================數學函數:===================
Hive語句運算:
49 int類型rank加運算
hive>select rank+1 from ext_sogou_20111230 limit 100;
50 對int字段平方
hive> select pow(rank,2) from ext_sogou_20111230;
51 取模:(如:2對三取模)
hive>select pmod(2,3) from ext_sogou_20111230 limit 10;
==============聚合函數========================
52 統計表中全部行數
hive>select count(*) from ext_sogou_20111230 limit 10;
*表示表中全部字段也能夠設置某些或某個字段 如
hive>select count(uid,ts) from ext_sogou_20111230 limit 10;
53.
hive>select sum(uid) from ext_sogou_20111230;
54 最大值&最小值
hive>select max(rank), min(rank) from ext_sogou_20111230;
55 .獨立uid(去重行數)
hive>select count(distinct uid) from ext_sogou_20111230;
56強轉:
hive> select cast(rank as DOUBLE) from ext_sogou_20111230 limit 10;
57 拼接:
hive>select concat(uid,url) from ext_sogou_20111230 limit 10;
=================JSON========================
58 抽取JSON對象的某一屬性值
hive>select get_json_object('{"name":"xiaoming","age":"15"}','$.age') from ext_sogou_20111230 limit 5;
結果:
15
59
hive>select get_json_object(channel,'$.age') from ext_sogou_20111230 limit 3;
=============================================
60 查找url字符串中的5位置以後字符串baidu第一次出現的位置
hive> select locate("baidu",url,5) from ext_sogou_20111230 limit 100;
61 .抽取字符串baidu中符合正則表達式url的第5個部分的子字符串
hive> select regexp_extract("baidu",url,5) from ext_sogou_20111230 limit 100;
62 按照正則表達式"0"分割字符串uid,並將分割後的部分以字符串數組的方式返回
hive> select split(uid,"0") from ext_sogou_20111230 limit 100;
結果之一:["","875edc8a14a228","1bac1ddc","1fa18a1"]
63 對字符串url,從0處開截取長度爲3的字符串,做爲其子字符串
hive> select substr(url,0,3) from ext_sogou_20111230 limit 3;
64 .將字符串url中全部的字母轉換成大寫字母
hive> select upper(url) from ext_sogou_20111230 limit 3;
============別名 嵌套SQL語句===============
65 複雜HQL 如別名、嵌套等
hive>select count(distinct e.uid) from (select * from ext_sogou_20111230 where
rank <=3 and order =1) e;
小括號中返回的也是一個表,它只是臨時的 別名爲e
66 where ..and 或者 where ....or where的 兩種條件查詢
hive> select * from ext_sogou_20111230 where rank<=3 and order =1 limit 3;
hive> select * from ext_sogou_20111230 where rank !=0 or order =1 limit 3;
where
1 出如今表後
2 能夠有and or 表達式的操做符
3 表示格式
67 浮點類型的比較 必定要強轉
68 like 過濾字符串
它是一個標準的SQL操做符
hive> select * from ext_sogou_20111230 where url like '%http%' limit 10;
'%http%'意爲包含 http字符串
' http%' 以http開頭的字符串
'%http'一http結束字符串
69 rlike 經過java的正則表達式過濾 *與%功能同樣
它是hive中擴展功能的操做符
hive> select * from ext_sogou_20111230 where url rlike ' .*http.* ' limit 3;
70 Group by 語句一般會和聚合函數一塊兒使用,按照一個或者多個對結果進行分組,而後對每一個組執行聚合操做
hive>select year(ts), avg(rank) from ext_sogou_20111230 where ts like '%2011' group by year(ts);
71 對組過濾
hive> select rank ,count(*) from ext_sogou_20111230 group by rank ,order having rank >3 limit 10;
===============join==========
72 join 使用join時要選擇具備獨立的字段做爲條件字段,不然會出現沒必要要的數據量
hive> select m.uid,m.keyword from ext_sogou_20111230 m join ext_sogou_20111230_limit3 n on m.uid =n.uid;
73 查搜索過"仙劍奇俠傳" 的用戶所搜過的關鍵字
hive>select m.uid,m.keyword from (select distinct n.uid from
ext_sogou_20111230 where keyword like '%仙劍奇俠傳%' n ) m
where m.uid=n.uid;
74 查搜索過"仙劍奇俠傳" 的用戶所搜過的不包含"仙劍奇俠傳"自己的關鍵字
hive>select m.uid,m.keyword from sogou_20111230 m join (select distinct uid from sogou_20111230 where keyword like '%仙劍奇俠傳%') n on m.uid=n.uid where m.keyword not like '%仙劍奇俠傳%';
75 left semi-join 左半表 semi 半掛的 半獨立的
hive>select * from be where rank in(1,2,5);
hive>select * from ext_sogou_20111230 m left semi join ext_sogou_20111230_limit3 n on m.rank=n.rank;
76笛卡爾積
如5w 1w join 結果:5w*1w 通常不經常使用
77 map-side JOIN當兩張表很小時使用(系統默認25MB)
功能:其中一張表爲小表 便是將小表數據JOIN到大表中
hive>select /*+MAPJOIN(n)*/ m.uid,m.keyword,n.keyword
from ext_sogou_20111230 m join ext_sogou_20111230_limint3 n on m.uid=n.uid;
78 全局排序(order by ) 和局部排序 (sort by)
hive>select * from ext_sogou_20111230 order by rank desc limit 100;
79 對sogou500w中降序排列uid次數
hive>select uid, count(*) as nct from ext_sogou_20111230 group by uid order by nct desc ;
80 cast()類型轉換函數
hive>select cast(ts as bigint) from
ext_sogou_20111230_limit3;
81 UNION ALL能夠將2個或多個表進行合併。
hive> select count(distinct e.uid)from(
select * from ext_sogou_20111230 where rank<11
union all
select * from ext_sogou_20111230_limit3 where rank < 11) e;
82
hive>select count(*) from ext_sogou_20111230_limit where keyword like '%www%';
83
hive> select e.url,e.keyword,count(*) from (
select * from ext_sogou_20111230 where keyword like '%www%'
)e group by e.url,e.keyword where instr(url,keyword) >0;
84搜索過'%仙劍奇俠傳%'(模糊匹配),而且查詢次數大於3的UID
hive>select uid, count(uid) as nct from
ext_sogou_20111230 where keyword like '%仙劍奇俠傳%'
group by uid having nct>3 ;
================================
視圖
================================
85視圖 hive只支持邏輯視圖 做用下降查詢複雜度
建立視圖
hive>create view sogou_view as
select * from ext_sogou_20111230 where rank <=3;
86 索引
Hive的索引須要單首創建表實現
建立索引
hive>CREATE INDEX employees_index ON TABLE employees (name) AS
'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'
WITH DEFERRED REBUILD IDXPROPERTIES('creator' = 'me','
created_at '='some time') IN TABLE employees_index_table;
87 視圖
hive>create view sogou_filter as select uid,count(*) from
ext_sogou_20111230 where keyword like '%仙劍奇俠傳%'
複雜問題解題思路:
1)分步驟,使用臨時表
2)分步驟,多個視圖實現
create view
3)一個複雜的SQL
create table insert overwrite table...select * from ...
Sogou 500w數據
88
搜索長度大於256（不區分中英文），而且點擊次數<3的UID
老師:
hive>select m.uid,count(*) as cnt from(select * from sogou_view where length(
keyword) >256) m group by m.uid having cnt<3;
本身:
select uid from sogou_view where rank<3 and length(
keyword) >256;
hive> create view sogou_view as select * from
ext_sogou_20111230;
89
上午7-9點之間，搜索過「趕集網」的用戶，哪些用戶直接點擊了趕集網的URL
老師:
hive> select distinct n.uid from (select * from sogou_view where keyword ='趕集網')
and substr(ts,9,2) in ('07','08','09')) n where n.url like '%ganjin.com%';
本身:
hive> select uid from sogou_view where (cast(substr(ts,9,2)
as int)>7 or cast(substr(ts,9,2) as int)<9) and url
like '%www.ganji.com%' or keyword like '%趕集網%' ;
或者
hive>select uid from sogou_view where substr(ts,9,2) in ('07','08','09') and url
like '%www.ganji.com%' and keyword like '%趕集網%' ;
90
rank<3的搜索中，多少用戶的點擊次數>2
老師:
hive>select a.uid from (select uid,count(*) as cnt from (select * from sogou_view where
rank<3) e group by e.uid having cnt>2) a;
本身:
hive>select uid,count(uid) as nct from sogou_view
where rank<3 group by uid having nct>2;
=======================
hive設計模式
=======================
20151008
AM
1.表的劃分方式:按天劃分如table_2011_01_01
2.分區:hive中的分區功能頗有用,
3 最原始的數據儘可能少使用分區,
通過加工後的數據能夠用分區.
4 表與分區的字段不能重複
5 分區有級別 根據實際的業務自定義分區
create table supply () partitioned by();
91 同一份數據多種處理
hive>insert overwrite table sogou_20111230_rank
select * from sogou_20111230 where rank=3;
92
hive>insert overwrite table sogou_20111230_order
select * from sogou_20111230 where order=3;
上面兩句(91 92)合併成一句(93)以下
93
hive>from sogou_20111230
insert overwrite table sogou_20111230_rank
select * where rank =3
insert overwrite table sogou_20111230_order
select * where order=3;
94 爲表增長列 (只能末尾追加)
ALTER TABLE sogou_20111230 ADD COLUMNS (user_id string) ;
列的存儲有兩種格式ORC和RCFile
========================================
Hive內置函數和UDF(用戶自定義函數)
========================================
95 查看內置函數
hive> show functions;
96 查看某一函數具體描述
hive>describe function 函數名;
通常聚合函數與group by 組合使用
分3種:
1 UDF(標準函數):普通函數
2 UDAF(用戶自定義聚合函數):多行多列變一行
3 UDTF(用戶自定義表生成函數):多行多列變多行
===========UDF操做過程==============
91 在eclipse中建立java類 如UDFZodiacSign
92 添加UDFZodiacSign的jar包
hive>add jar /home/udf.jar
93 建立外部表如little_bigdata
hive>create external table if not exists
little_bigdata(name string,email string,bday
string,ip string, gender string, anum int)
row format delimited fields terminated by ',';
94 建立zodiac做爲UDFZodiacSign類的臨時函數 as'包名.類名'
hive>create temporary function zodiac as 'day1008.UDFZodiacSign';
95 查看zodiac是否OK
hive> describe function zodiac;
96 將little_bigdata表中name字段中數據傳入臨時函數zodiac中
hive> select zodiac(name) from little_bigdata;
============================================
97 統計沒有農產品市場的省份有哪些
馬:
hive> select e.name from (
select distinct prov from product
) a right outer join province e on a.prov = e.name
where a.prov is null
98統計排名前 3 的省份共同擁有的農產品類型
2計算前三省份的全部去重產品名稱
3計算共同擁有的產品
數據按A B C D E 步驟計算
hive>select c.name,count(*) as ct from
E 列出前三省相同的熟菜,並計數
(select a.prov,a.name from
D 從A數據中比較與B中前三個相同列 的省份及其熟菜
(select prov,name from product group by prov,name
A 分組列出全部省,及其所在省的熟菜(分組就是去重)
) a
left semi join
(select p.prov,count(*) as cnt from
C 對不一樣省份計數 省1 number1 省2 number2
並按降序排列列出前三個省
(select prov,name from product group by prov,name
B 分組列出全部省,及其所在省的熟菜(分組就是去重)
) p
group by p.prov order by cnt desc limit 3
) b
on a.prov = b.prov
) c group by c.name having ct > 2
-------------------------------------------------------------------------------------
hive> select (2015-age)as ag ,sex from car_1 where age !=null or sex !="";
hive> select m.ag,count(*) as nct from
(select (2015-age) as ag ,sex from car_1 where age !=null or sex !="")
m group by m.ag;
--------------------------------------------------------------------------------------
=============================
自定義Hive文件和記錄格式
=============================
hive三種文件格式:textfile sequencefile rcfile
前兩種一行存儲 rcfile以列存儲
他們影響整個文件格式
sequencefile 與 textfile 文件格式在讀取效率上
testfile更高些
默認分隔符格式/001 便是Ctr+A
stored as textfile 表文件的存儲格式
99 建立sequencefile格式的表
hive>create external table sogou_20111230_seq(ts string,
uid string,keyword string,rank int,order int
,url string) row format delimited fields
terminated by '\t' stored as sequencefile;
100 向該表中插入數據
hive>insert table sogou_20111230_seq select
ts,uid,keyword,rank,order,url from
sogou_20111230 limit 50000;
101 建立rcfile格式的表:基於列式存儲
hive>create table sogou_20111230_rc(ts string,
uid string, keyword string,rank int, order
int, url string) row format delimited fields
terminated by '\t' stored as rcfile;
102 向該表中插入數據
hive>insert overwrite table sogou_20111230_rc
select ts, uid,keyword,rank,order,url
from ext_sogou_20111230 limit 50000;
103 記錄格式 SerDe是序列化/反序列化的簡寫
104 CSV和TSV SerDe(csv內部實現各式逗號分割\n換行)
hive 記錄格式:影響文件內部數據存儲格式
105 XPath相關的函數
hive>SELECT xpath ('
<a><b id="foo">bl</b>
<b id="bar">b2</b></a>','//@id' )
FROM car_1 LIMIT 1;
106 計算北京市的每種農產品的價格波動趨勢，即計算天天價格均值，並按照時間前後順序排列該值。
某種農產品的價格均值計算公式：
PAVG = (PM1+PM2+...+PMn-max(P)-min(P))/(N-2)
其中， P 表示價格， Mn 表示 market，即農產品市場。 PM1 表示 M1 農產品市場的該產品價
格， max(P)表示價格最大值， min(P)價格最小值。
思路:
第一步:篩選出1-5天內 時間 熟菜名稱 兩個字段
第二步:用if三目運算,判斷各類熟菜波動次數是否大於2次,
第三步:求平均值
hive>select m.date,m.name,if(count(*)>2,
round((sum(m.price)-max(m.price)-min(m.price))/(count(*)-2),2),
round(sum(m.price)/count(*),2))
from (
select * from product_20140101 where province='北京'
union all
select * from product_20140102 where province='北京'
union all
select * from product_20140103 where province='北京'
union all
select * from product_20140104 where province='北京'
union all
select * from product_20140105 where province='北京'
) m
group by m.date,m.name;
107 使用簡單時間序列算法， 設置 N=3，預測 1.四、 1.5 日的平均價格
hive>create table price_hg_pre0104(ptime TIMESTAMP,name STRING,price FLOAT);
hive>insert overwrite table price_hg_pre0104
select * from price_hg where day(cast(ptime as string)) < 4
union all
select cast('2014-01-04 00:00:00' as timestamp) as ptime,'黃瓜' as name,sum(price)/3 as price from price_hg where day(cast(ptime as string)) < 4
108 並計算與實際數據的平方偏差和
hive>create table price_hg_pre0105(ptime TIMESTAMP,name STRING,price FLOAT);
hive>insert overwrite table price_hg_pre0105
select cast('2014-01-05 00:00:00' as timestamp) as ptime,'黃瓜'
as name,sum(price)/3 as price from price_hg_pre where day(cast(ptime as string)) < 5
and day(cast(ptime as string)) > 1
109 表添加一列 ：
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
110 添加一列並增長列字段註釋
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
111 更改表名：
hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;
112 刪除列：hive> DROP TABLE pokes;
113增長、刪除分區
•增長
- ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...
- partition_spec:
- : PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)
•刪除
- ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
114 重命名錶•
- ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
115 修改列的名字、類型、位置、註釋：
- ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
116 表添加一列 ：
- hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
117 添加一列並增長列字段註釋
- hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
118增長/更新列
- ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
• ADD是表明新增一字段，字段位置在全部列後面(partition列前)
119 create external table logs (ip string ,name1 string,name2 string,name3 string ,name4 string ,name5 string, name6 string, name7 string, name8 string,name9 string,name10 string,name11 string) row format delimited fields terminated by ' ';
select name1 from (select as c from logs where ip ='58.214.255.146';
數據格式：
183.166.128.178 - - [09/Apr/2016:07:58:33 +0800] "POST /boss/service/newCode.htm HTTP/1.1" 200 227 "-" "-"
120正序：
select ip ,sum(name9) as c from logs where name3 like '[09/Apr/2016:07:55%' group by ip order by c desc;
121 逆序：
select name6,count(1) as b from logs where name3 like '[09/Apr/2016:07:5%' group by name6 order by b asc;
122 逆序：
select name6,count(1) as b from logs where name3 like '[09/Apr/2016:07:5%' group by name6 sort by b asc;
123取前一千行放到一個新表裏
hive> insert into table hivecontain_small
> select * from hivecontain limit 1000;
124 更新表字段
hive>insert overwrite table province_city_scenic_per_nums select spot_name, spot_city, substring(round(per,4),0,6) ,nums from province_city_scenic_per_nums ;
125 截取表字段部分值並插入新表
hive> insert table province_city_scenic_per_nums select spot_name, spot_city, substring(round(per,4),0,6) ,nums from province_city_scenic_per_nums ;
126.tourist_consume_details 用戶消費信息（金額、訂單數、遊玩人次）
select link_name, sex, city ,tel, certificate_no ,sum(close_total_price) as total_price ,sum(popnum) as popnum,count(tourname) as tournum from order_raw_info
group by link_name,sex,city ,tel,certificate_no;
select * from bucketed_user TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON rand())
create external table if not exists bucketed_user2(id int,name string) clustered by (id) sorted by(name) into 4
buckets row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile location '/kafka/' ;
129.province_city_scenic_per_nums 表字段的截取
select spot_name, spot_city, substring(round(per,4),0,6) ,nums from province_city_scenic_per_nums ;
130.province_city_scenic_per_nums 表字段更新(如0.001242更新爲0.001)
insert overwrite table province_city_scenic_per_nums select spot_name, spot_city, substring(round(per,4),0,6) ,nums from province_city_scenic_per_nums ;
131.改表字段
alter table scenic_tour_info change `spotname` spot_name string;
132.split使用
select split("13901888346","1390188")[1] from quyu_visit_info limit 10;
insert into table quyu_visit_info select u.visitor_id, u.tel, u.city from solo_mobile_quyu u limit 100;
134.tourt_ype_date_total (new) 景區類型（按時間分組）遊客量統計
select * from(
select p.date, p.tour_type,count(p.date) total
from (
select tour_type, substr(occ_date, 0,4) as date
from scenic_tour_info ) p
where p.date like '201%'
group by p.tour_type, p.date
order by p.date desc ) t
where t.date='2013' or t.date='2014' or t.date='2015' or t.date='2016';
135.date_spotprovince_type_total 按省份統計 景區類型（按時間分組）遊客量統計
select * from(
select p.date, p.spot_province, p.tour_type as scenic_type,count(p.date) total
from (
select spot_province, tour_type, substr(occ_date, 0,4) as date
from scenic_tour_info ) p
where p.date like '201%'
group by p.spot_province,p.tour_type, p.date
order by p.date desc ) t
where t.date='2013' or t.date='2014' or t.date='2015' or t.date='2016' ;
136.scenic_city_province_per_nums 統計某省各景區客流量的比重（佔該省比重）及其客流量
select distinct p.spot_name, p.spot_city, (p.nums/5358582) per ,p.nums
from province_city_scenic_nums p join province_tour_nums c
on p.spot_province='浙江省'
order by per desc
137.表重命名
ALTER TABLE tour_info_detail RENAME TO new_name; scenic_info_detail ;
138.rename_ziduan 重命名錶字段名
alter table scenic_info_detail change `proname` spotprovince string;
下面引用：http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/17376393；感謝做者：wisgood
經常使用函數：
139 ： 查看hive表數據的存儲路徑
show create table tableName;
140 查看hive表結構
hive> desc formatted tops_sales;
1、關係運算：
1. 等值比較: =
語法：A=B
操做類型：全部基本類型
描述:若是表達式A與表達式B相等，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
Hive>select 1 from lxw_dual where 1=1;
1
2. 不等值比較: <>
語法: A <> B
操做類型:全部基本類型
描述:若是表達式A爲NULL，或者表達式B爲NULL，返回NULL；若是表達式A與表達式B不相等，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 1 <> 2;
1
3.小於比較: <
語法: A < B
操做類型:全部基本類型
描述:若是表達式A爲NULL，或者表達式B爲NULL，返回NULL；若是表達式A小於表達式B，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 1 < 2;
1
4. 小於等於比較: <=
語法: A <= B
操做類型:全部基本類型
描述:若是表達式A爲NULL，或者表達式B爲NULL，返回NULL；若是表達式A小於或者等於表達式B，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 1 <= 1;
1
5. 大於比較: >
語法: A > B
操做類型:全部基本類型
描述:若是表達式A爲NULL，或者表達式B爲NULL，返回NULL；若是表達式A大於表達式B，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 2 > 1;
1
6. 大於等於比較: >=
語法: A >= B
操做類型:全部基本類型
描述:若是表達式A爲NULL，或者表達式B爲NULL，返回NULL；若是表達式A大於或者等於表達式B，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 1 >= 1;
1
注意：String的比較要注意(經常使用的時間比較能夠先to_date以後再比較)
hive> select* from lxw_dual;
201111120900:00:00 2011111209
hive> selecta,b,a<b,a>b,a=b from lxw_dual;
201111120900:00:00 2011111209 false true false
7. 空值判斷: IS NULL
語法: A IS NULL
操做類型:全部類型
描述:若是表達式A的值爲NULL，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where null is null;
1
8. 非空判斷: IS NOTNULL
語法: A IS NOT NULL
操做類型:全部類型
描述:若是表達式A的值爲NULL，則爲FALSE；不然爲TRUE
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 1 is not null;
1
9. LIKE比較: LIKE
語法: A LIKE B
操做類型: strings
描述:若是字符串A或者字符串B爲NULL，則返回NULL；若是字符串A符合表達式B 的正則語法，則爲TRUE；不然爲FALSE。B中字符」_」表示任意單個字符，而字符」%」表示任意數量的字符。
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 'football' like 'foot%';
1
hive> select1 from lxw_dual where 'football' like 'foot____';
1
注意：否認比較時候用NOT ALIKE B
hive> select1 from lxw_dual where NOT 'football' like 'fff%';
1
10. JAVA的LIKE操做: RLIKE
語法: A RLIKE B
操做類型: strings
描述:若是字符串A或者字符串B爲NULL，則返回NULL；若是字符串A符合Java正則表達式B的正則語法，則爲TRUE；不然爲FALSE。
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 'footbar’ rlike '^f.*r$’;
1
注意：判斷一個字符串是否全爲數字：
hive>select 1from lxw_dual where '123456' rlike '^\\d+$';
1
hive> select1 from lxw_dual where '123456aa' rlike '^\\d+$';
11. REGEXP操做: REGEXP
語法: A REGEXP B
操做類型: strings
描述:功能與RLIKE相同
舉例：
hive> select1 from lxw_dual where 'footbar' REGEXP '^f.*r$';
1
2、數學運算：
1. 加法操做: +
語法: A + B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A與B相加的結果。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。好比，int + int 通常結果爲int類型，而int + double通常結果爲double類型
舉例：
hive> select1 + 9 from lxw_dual;
10
hive> createtable lxw_dual as select 1 + 1.2 from lxw_dual;
hive> describelxw_dual;
_c0 double
2. 減法操做: -
語法: A– B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A與B相減的結果。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。好比，int– int 通常結果爲int類型，而int– double 通常結果爲double類型
舉例：
hive> select10 – 5 from lxw_dual;
5
hive> createtable lxw_dual as select 5.6 – 4 from lxw_dual;
hive>describe lxw_dual;
_c0 double
3. 乘法操做: *
語法: A * B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A與B相乘的結果。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。注意，若是A乘以B的結果超過默認結果類型的數值範圍，則須要經過cast將結果轉換成範圍更大的數值類型
舉例：
hive> select40 * 5 from lxw_dual;
200
4. 除法操做: /
語法: A / B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A除以B的結果。結果的數值類型爲double
舉例：
hive> select40 / 5 from lxw_dual;
8.0
注意：hive中最高精度的數據類型是double,只精確到小數點後16位，在作除法運算的時候要特別注意
hive>select ceil(28.0/6.999999999999999999999) from lxw_duallimit 1;
結果爲4
hive>select ceil(28.0/6.99999999999999) from lxw_dual limit1;
結果爲5
5. 取餘操做: %
語法: A % B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A除以B的餘數。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。
舉例：
hive> select 41 % 5 from lxw_dual;
1
hive> select 8.4 % 4 from lxw_dual;
0.40000000000000036
注意：精度在hive中是個很大的問題，相似這樣的操做最好經過round指定精度
hive> select round(8.4 % 4 , 2) from lxw_dual;
0.4
6. 位與操做: &
語法: A & B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A和B按位進行與操做的結果。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。
舉例：
hive> select 4 & 8 from lxw_dual;
0
hive> select 6 & 4 from lxw_dual;
4
7. 位或操做: |
語法: A | B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A和B按位進行或操做的結果。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。
舉例：
hive> select 4 | 8 from lxw_dual;
12
hive> select 6 | 8 from lxw_dual;
14
8. 位異或操做: ^
語法: A ^ B
操做類型：全部數值類型
說明：返回A和B按位進行異或操做的結果。結果的數值類型等於A的類型和B的類型的最小父類型（詳見數據類型的繼承關係）。
舉例：
hive> select 4 ^ 8 from lxw_dual;
12
hive> select 6 ^ 4 from lxw_dual;
2
9．位取反操做: ~
語法: ~A
操做類型：全部數值類型
說明：返回A按位取反操做的結果。結果的數值類型等於A的類型。
舉例：
hive> select ~6 from lxw_dual;
-7
hive> select ~4 from lxw_dual;
-5
3、邏輯運算：
1. 邏輯與操做: AND
語法: A AND B
操做類型：boolean
說明：若是A和B均爲TRUE，則爲TRUE；不然爲FALSE。若是A爲NULL或B爲NULL，則爲NULL
舉例：
hive> select 1 from lxw_dual where 1=1 and 2=2;
1
2. 邏輯或操做: OR
語法: A OR B
操做類型：boolean
說明：若是A爲TRUE，或者B爲TRUE，或者A和B均爲TRUE，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select 1 from lxw_dual where 1=2 or 2=2;
1
3. 邏輯非操做: NOT
語法: NOT A
操做類型：boolean
說明：若是A爲FALSE，或者A爲NULL，則爲TRUE；不然爲FALSE
舉例：
hive> select 1 from lxw_dual where not 1=2;
1
4、數值計算
1. 取整函數: round
語法: round(double a)
返回值: BIGINT
說明:返回double類型的整數值部分（遵循四捨五入）
舉例：
hive> select round(3.1415926) from lxw_dual;
3
hive> select round(3.5) from lxw_dual;
4
hive> create table lxw_dual as select round(9542.158) fromlxw_dual;
hive> describe lxw_dual;
_c0 bigint
2. 指定精度取整函數: round
語法: round(double a, int d)
返回值: DOUBLE
說明:返回指定精度d的double類型
舉例：
hive> select round(3.1415926,4) from lxw_dual;
3.1416
3. 向下取整函數: floor
語法: floor(double a)
返回值: BIGINT
說明:返回等於或者小於該double變量的最大的整數
舉例：
hive> select floor(3.1415926) from lxw_dual;
3
hive> select floor(25) from lxw_dual;
25
4. 向上取整函數: ceil
語法: ceil(double a)
返回值: BIGINT
說明:返回等於或者大於該double變量的最小的整數
舉例：
hive> select ceil(3.1415926) from lxw_dual;
4
hive> select ceil(46) from lxw_dual;
46
5. 向上取整函數: ceiling
語法: ceiling(double a)
返回值: BIGINT
說明:與ceil功能相同
舉例：
hive> select ceiling(3.1415926) from lxw_dual;
4
hive> select ceiling(46) from lxw_dual;
46
6. 取隨機數函數: rand
語法: rand(),rand(int seed)
返回值: double
說明:返回一個0到1範圍內的隨機數。若是指定種子seed，則會等到一個穩定的隨機數序列
舉例：
hive> select rand() from lxw_dual;
0.5577432776034763
hive> select rand() from lxw_dual;
0.6638336467363424
hive> select rand(100) from lxw_dual;
0.7220096548596434
hive> select rand(100) from lxw_dual;
0.7220096548596434
7. 天然指數函數: exp
語法: exp(double a)
返回值: double
說明:返回天然對數e的a次方
舉例：
hive> select exp(2) from lxw_dual;
7.38905609893065
天然對數函數: ln
語法: ln(double a)
返回值: double
說明:返回a的天然對數
舉例：
hive> select ln(7.38905609893065) from lxw_dual;
2.0
8. 以10爲底對數函數: log10
語法: log10(double a)
返回值: double
說明:返回以10爲底的a的對數
舉例：
hive> select log10(100) from lxw_dual;
2.0
9. 以2爲底對數函數: log2
語法: log2(double a)
返回值: double
說明:返回以2爲底的a的對數
舉例：
hive> select log2(8) from lxw_dual;
3.0
10. 對數函數: log
語法: log(double base, double a)
返回值: double
說明:返回以base爲底的a的對數
舉例：
hive> select log(4,256) from lxw_dual;
4.0
11. 冪運算函數: pow
語法: pow(double a, double p)
返回值: double
說明:返回a的p次冪
舉例：
hive> select pow(2,4) from lxw_dual;
16.0
12. 冪運算函數: power
語法: power(double a, double p)
返回值: double
說明:返回a的p次冪,與pow功能相同
舉例：
hive> select power(2,4) from lxw_dual;
16.0
13. 開平方函數: sqrt
語法: sqrt(double a)
返回值: double
說明:返回a的平方根
舉例：
hive> select sqrt(16) from lxw_dual;
4.0
14. 二進制函數: bin
語法: bin(BIGINT a)
返回值: string
說明:返回a的二進制代碼表示
舉例：
hive> select bin(7) from lxw_dual;
111
15. 十六進制函數: hex
語法: hex(BIGINT a)
返回值: string
說明:若是變量是int類型，那麼返回a的十六進制表示；若是變量是string類型，則返回該字符串的十六進制表示
舉例：
hive> select hex(17) from lxw_dual;
11
hive> select hex(‘abc’) from lxw_dual;
616263
16. 反轉十六進制函數: unhex
語法: unhex(string a)
返回值: string
說明:返回該十六進制字符串所代碼的字符串
舉例：
hive> select unhex(‘616263’) from lxw_dual;
abc
hive> select unhex(‘11’) from lxw_dual;
-
hive> select unhex(616263) from lxw_dual;
abc
17. 進制轉換函數: conv
語法: conv(BIGINT num, int from_base, int to_base)
返回值: string
說明:將數值num從from_base進制轉化到to_base進制
舉例：
hive> select conv(17,10,16) from lxw_dual;
11
hive> select conv(17,10,2) from lxw_dual;
10001
18. 絕對值函數: abs
語法: abs(double a) abs(int a)
返回值: double int
說明:返回數值a的絕對值
舉例：
hive> select abs(-3.9) from lxw_dual;
3.9
hive> select abs(10.9) from lxw_dual;
10.9
19. 正取餘函數: pmod
語法: pmod(int a, int b),pmod(double a, double b)
返回值: int double
說明:返回正的a除以b的餘數
舉例：
hive> select pmod(9,4) from lxw_dual;
1
hive> select pmod(-9,4) from lxw_dual;
3
20. 正弦函數: sin
語法: sin(double a)
返回值: double
說明:返回a的正弦值
舉例：
hive> select sin(0.8) from lxw_dual;
0.7173560908995228
21. 反正弦函數: asin
語法: asin(double a)
返回值: double
說明:返回a的反正弦值
舉例：
hive> select asin(0.7173560908995228) from lxw_dual;
0.8
22. 餘弦函數: cos
語法: cos(double a)
返回值: double
說明:返回a的餘弦值
舉例：
hive> select cos(0.9) from lxw_dual;
0.6216099682706644
23. 反餘弦函數: acos
語法: acos(double a)
返回值: double
說明:返回a的反餘弦值
舉例：
hive> select acos(0.6216099682706644) from lxw_dual;
0.9
24. positive函數: positive
語法: positive(int a), positive(double a)
返回值: int double
說明:返回a
舉例：
hive> select positive(-10) from lxw_dual;
-10
hive> select positive(12) from lxw_dual;
12
25. negative函數: negative
語法: negative(int a), negative(double a)
返回值: int double
說明:返回-a
舉例：
hive> select negative(-5) from lxw_dual;
5
hive> select negative(8) from lxw_dual;
-8
5、日期函數
1. UNIX時間戳轉日期函數:from_unixtime
語法: from_unixtime(bigint unixtime[, string format])
返回值: string
說明:轉化UNIX時間戳（從1970-01-01 00:00:00 UTC到指定時間的秒數）到當前時區的時間格式
舉例：
hive> select from_unixtime(1323308943,'yyyyMMdd') fromlxw_dual;
20111208
2. 獲取當前UNIX時間戳函數:unix_timestamp
語法: unix_timestamp()
返回值: bigint
說明:得到當前時區的UNIX時間戳
舉例：
hive> select unix_timestamp() from lxw_dual;
1323309615
3. 日期轉UNIX時間戳函數:unix_timestamp
語法: unix_timestamp(string date)
返回值: bigint
說明:轉換格式爲"yyyy-MM-ddHH:mm:ss"的日期到UNIX時間戳。若是轉化失敗，則返回0。
舉例：
hive> select unix_timestamp('2011-12-07 13:01:03') from lxw_dual;
1323234063
4. 指定格式日期轉UNIX時間戳函數:unix_timestamp
語法: unix_timestamp(string date, string pattern)
返回值: bigint
說明:轉換pattern格式的日期到UNIX時間戳。若是轉化失敗，則返回0。
舉例：
hive> select unix_timestamp('20111207 13:01:03','yyyyMMddHH:mm:ss') from lxw_dual;
1323234063
5. 日期時間轉日期函數:to_date
語法: to_date(string timestamp)
返回值: string
說明:返回日期時間字段中的日期部分。
舉例：
hive> select to_date('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
2011-12-08
6. 日期轉年函數: year
語法: year(string date)
返回值: int
說明:返回日期中的年。
舉例：
hive> select year('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
2011
hive> select year('2012-12-08') from lxw_dual;
2012
7. 日期轉月函數: month
語法: month (string date)
返回值: int
說明:返回日期中的月份。
舉例：
hive> select month('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
12
hive> select month('2011-08-08') from lxw_dual;
8
8. 日期轉天函數: day
語法: day (string date)
返回值: int
說明:返回日期中的天。
舉例：
hive> select day('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
8
hive> select day('2011-12-24') from lxw_dual;
24
9. 日期轉小時函數: hour
語法: hour (string date)
返回值: int
說明:返回日期中的小時。
舉例：
hive> select hour('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
10
10. 日期轉分鐘函數: minute
語法: minute (string date)
返回值: int
說明:返回日期中的分鐘。
舉例：
hive> select minute('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
3
11. 日期轉秒函數: second
語法: second (string date)
返回值: int
說明:返回日期中的秒。
舉例：
hive> select second('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
1
12. 日期轉周函數:weekofyear
語法: weekofyear (string date)
返回值: int
說明:返回日期在當前的週數。
舉例：
hive> select weekofyear('2011-12-08 10:03:01') from lxw_dual;
49
13. 日期比較函數: datediff
語法: datediff(string enddate, string startdate)
返回值: int
說明:返回結束日期減去開始日期的天數。
舉例：
hive> select datediff('2012-12-08','2012-05-09') from lxw_dual;
213
14. 日期增長函數: date_add
語法: date_add(string startdate, int days)
返回值: string
說明:返回開始日期startdate增長days天后的日期。
舉例：
hive> select date_add('2012-12-08',10) from lxw_dual;
2012-12-18
15. 日期減小函數: date_sub
語法: date_sub (string startdate, int days)
返回值: string
說明:返回開始日期startdate減小days天后的日期。
舉例：
hive> select date_sub('2012-12-08',10) from lxw_dual;
2012-11-28
6、條件函數
1. If函數: if
語法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
返回值: T
說明: 當條件testCondition爲TRUE時，返回valueTrue；不然返回valueFalseOrNull
舉例：
hive> select if(1=2,100,200) from lxw_dual;
200
hive> select if(1=1,100,200) from lxw_dual;
100
2. 非空查找函數: COALESCE
語法: COALESCE(T v1, T v2,…)
返回值: T
說明: 返回參數中的第一個非空值；若是全部值都爲NULL，那麼返回NULL
舉例：
hive> select COALESCE(null,'100','50′) from lxw_dual;
100
3. 條件判斷函數：CASE
語法: CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END
返回值: T
說明：若是a等於b，那麼返回c；若是a等於d，那麼返回e；不然返回f
舉例：
hive> Select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary'else 'tim' end from lxw_dual;
mary
hive> Select case 200 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary'else 'tim' end from lxw_dual;
tim
4. 條件判斷函數：CASE
語法: CASE WHEN a THEN b [WHEN c THEN d]* [ELSE e] END
返回值: T
說明：若是a爲TRUE,則返回b；若是c爲TRUE，則返回d；不然返回e
舉例：
hive> select case when 1=2 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else'tim' end from lxw_dual;
mary
hive> select case when 1=1 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else'tim' end from lxw_dual;
tom
7、字符串函數
1. 字符串長度函數：length
語法: length(string A)
返回值: int
說明：返回字符串A的長度
舉例：
hive> select length('abcedfg') from lxw_dual;
7
2. 字符串反轉函數：reverse
語法: reverse(string A)
返回值: string
說明：返回字符串A的反轉結果
舉例：
hive> select reverse(abcedfg’) from lxw_dual;
gfdecba
3. 字符串鏈接函數：concat
語法: concat(string A, string B…)
返回值: string
說明：返回輸入字符串鏈接後的結果，支持任意個輸入字符串
舉例：
hive> select concat(‘abc’,'def’,'gh’) from lxw_dual;
abcdefgh
4. 帶分隔符字符串鏈接函數：concat_ws
語法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
返回值: string
說明：返回輸入字符串鏈接後的結果，SEP表示各個字符串間的分隔符
舉例：
hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from lxw_dual;
abc,def,gh
5. 字符串截取函數：substr,substring
語法: substr(string A, int start),substring(string A, int start)
返回值: string
說明：返回字符串A從start位置到結尾的字符串
舉例：
hive> select substr('abcde',3) from lxw_dual;
cde
hive> select substring('abcde',3) from lxw_dual;
cde
hive> selectsubstr('abcde',-1) from lxw_dual; （和Oracle相同）
e
6. 字符串截取函數：substr,substring
語法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, intstart, int len)
返回值: string
說明：返回字符串A從start位置開始，長度爲len的字符串
舉例：
hive> select substr('abcde',3,2) from lxw_dual;
cd
hive> select substring('abcde',3,2) from lxw_dual;
cd
hive>select substring('abcde',-2,2) from lxw_dual;
de
7. 字符串轉大寫函數：upper,ucase
語法: upper(string A) ucase(string A)
返回值: string
說明：返回字符串A的大寫格式
舉例：
hive> select upper('abSEd') from lxw_dual;
hive> select ucase('abSEd') from lxw_dual;
8. 字符串轉小寫函數：lower,lcase
語法: lower(string A) lcase(string A)
返回值: string
說明：返回字符串A的小寫格式
舉例：
hive> select lower('abSEd') from lxw_dual;
absed
hive> select lcase('abSEd') from lxw_dual;
absed
9. 去空格函數：trim
語法: trim(string A)
返回值: string
說明：去除字符串兩邊的空格
舉例：
hive> select trim(' abc ') from lxw_dual;
abc
10. 左邊去空格函數：ltrim
語法: ltrim(string A)
返回值: string
說明：去除字符串左邊的空格
舉例：
hive> select ltrim(' abc ') from lxw_dual;
abc
11. 右邊去空格函數：rtrim
語法: rtrim(string A)
返回值: string
說明：去除字符串右邊的空格
舉例：
hive> select rtrim(' abc ') from lxw_dual;
abc
12. 正則表達式替換函數：regexp_replace
語法: regexp_replace(string A, string B, string C)
返回值: string
說明：將字符串A中的符合java正則表達式B的部分替換爲C。注意，在有些狀況下要使用轉義字符,相似oracle中的regexp_replace函數。
舉例：
hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', '') from lxw_dual;
fb
13. 正則表達式解析函數：regexp_extract
語法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
返回值: string
說明：將字符串subject按照pattern正則表達式的規則拆分，返回index指定的字符。
舉例：
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 1) fromlxw_dual;
the
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 2) fromlxw_dual;
bar
hive> select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 0) fromlxw_dual;
foothebar
注意，在有些狀況下要使用轉義字符，下面的等號要用雙豎線轉義，這是java正則表達式的規則。
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 = '2012-03-26'limit 2;
14. URL解析函數：parse_url
語法: parse_url(string urlString, string partToExtract [, stringkeyToExtract])
返回值: string
說明：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值爲：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.
舉例：
hive> selectparse_url('http://facebook.com/path1/p.PHP?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST') fromlxw_dual;
facebook.com
hive> selectparse_url('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY','k1') from lxw_dual;
v1
15. json解析函數：get_json_object
語法: get_json_object(string json_string, string path)
返回值: string
說明：解析json的字符串json_string,返回path指定的內容。若是輸入的json字符串無效，那麼返回NULL。
舉例：
hive> 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 lxw_dual;
amy
16. 空格字符串函數：space
語法: space(int n)
返回值: string
說明：返回長度爲n的字符串
舉例：
hive> select space(10) from lxw_dual;
hive> select length(space(10)) from lxw_dual;
10
17. 重複字符串函數：repeat
語法: repeat(string str, int n)
返回值: string
說明：返回重複n次後的str字符串
舉例：
hive> select repeat('abc',5) from lxw_dual;
abcabcabcabcabc
18. 首字符ascii函數：ascii
語法: ascii(string str)
返回值: int
說明：返回字符串str第一個字符的ascii碼
舉例：
hive> select ascii('abcde') from lxw_dual;
97
19. 左補足函數：lpad
語法: lpad(string str, int len, string pad)
返回值: string
說明：將str進行用pad進行左補足到len位
舉例：
hive> select lpad('abc',10,'td') from lxw_dual;
tdtdtdtabc
注意：與GP，ORACLE不一樣，pad不能默認
20. 右補足函數：rpad
語法: rpad(string str, int len, string pad)
返回值: string
說明：將str進行用pad進行右補足到len位
舉例：
hive> select rpad('abc',10,'td') from lxw_dual;
abctdtdtdt
21. 分割字符串函數: split
語法: split(string str, stringpat)
返回值: array
說明:按照pat字符串分割str，會返回分割後的字符串數組
舉例：
hive> select split('abtcdtef','t') from lxw_dual;
["ab","cd","ef"]
22. 集合查找函數:find_in_set
語法: find_in_set(string str, string strList)
返回值: int
說明:返回str在strlist第一次出現的位置，strlist是用逗號分割的字符串。若是沒有找該str字符，則返回0
舉例：
hive> select find_in_set('ab','ef,ab,de') from lxw_dual;
2
hive> select find_in_set('at','ef,ab,de') from lxw_dual;
0
8、集合統計函數
1. 個數統計函數: count
語法: count(*), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr_.])
返回值: int
說明: count(*)統計檢索出的行的個數，包括NULL值的行；count(expr)返回指定字段的非空值的個數；count(DISTINCTexpr[, expr_.])返回指定字段的不一樣的非空值的個數
舉例：
hive> select count(*) from lxw_dual;
20
hive> select count(distinct t) from lxw_dual;
10
2. 總和統計函數: sum
語法: sum(col), sum(DISTINCT col)
返回值: double
說明: sum(col)統計結果集中col的相加的結果；sum(DISTINCT col)統計結果中col不一樣值相加的結果
舉例：
hive> select sum(t) from lxw_dual;
100
hive> select sum(distinct t) from lxw_dual;
70
3. 平均值統計函數: avg
語法: avg(col), avg(DISTINCT col)
返回值: double
說明: avg(col)統計結果集中col的平均值；avg(DISTINCT col)統計結果中col不一樣值相加的平均值
舉例：
hive> select avg(t) from lxw_dual;
50
hive> select avg (distinct t) from lxw_dual;
30
4. 最小值統計函數: min
語法: min(col)
返回值: double
說明:統計結果集中col字段的最小值
舉例：
hive> select min(t) from lxw_dual;
20
5. 最大值統計函數: max
語法: maxcol)
返回值: double
說明:統計結果集中col字段的最大值
舉例：
hive> select max(t) from lxw_dual;
120
6. 非空集合整體變量函數:var_pop
語法: var_pop(col)
返回值: double
說明:統計結果集中col非空集合的整體變量（忽略null）
舉例：
7. 非空集合樣本變量函數:var_samp
語法: var_samp (col)
返回值: double
說明:統計結果集中col非空集合的樣本變量（忽略null）
舉例：
8. 整體標準偏離函數:stddev_pop
語法: stddev_pop(col)
返回值: double
說明:該函數計算整體標準偏離，並返回整體變量的平方根，其返回值與VAR_POP函數的平方根相同
舉例：
9. 樣本標準偏離函數:stddev_samp
語法: stddev_samp (col)
返回值: double
說明:該函數計算樣本標準偏離
舉例：
10．中位數函數:percentile
語法: percentile(BIGINT col, p)
返回值: double
說明:求準確的第pth個百分位數，p必須介於0和1之間，可是col字段目前只支持整數，不支持浮點數類型
舉例：
11. 中位數函數:percentile
語法: percentile(BIGINT col, array(p1 [, p2]…))
返回值: array<double>
說明:功能和上述相似，以後後面能夠輸入多個百分位數，返回類型也爲array<double>，其中爲對應的百分位數。
舉例：
select percentile(score,<0.2,0.4>) from lxw_dual；取0.2，0.4位置的數據
12. 近似中位數函數:percentile_approx
語法: percentile_approx(DOUBLE col, p [, B])
返回值: double
說明:求近似的第pth個百分位數，p必須介於0和1之間，返回類型爲double，可是col字段支持浮點類型。參數B控制內存消耗的近似精度，B越大，結果的準確度越高。默認爲10,000。當col字段中的distinct值的個數小於B時，結果爲準確的百分位數
舉例：
13. 近似中位數函數:percentile_approx
語法: percentile_approx(DOUBLE col, array(p1 [, p2]…) [, B])
返回值: array<double>
說明:功能和上述相似，以後後面能夠輸入多個百分位數，返回類型也爲array<double>，其中爲對應的百分位數。
舉例：
14. 直方圖:histogram_numeric
語法: histogram_numeric(col, b)
返回值: array<struct {‘x’,‘y’}>
說明:以b爲基準計算col的直方圖信息。
舉例：
hive> select histogram_numeric(100,5) from lxw_dual;
[{"x":100.0,"y":1.0}]
9、複合類型構建操做
1. Map類型構建: map
語法: map (key1, value1, key2, value2,…)
說明：根據輸入的key和value對構建map類型
舉例：
hive> Create table lxw_test as select map('100','tom','200','mary')as t from lxw_dual;
hive> describe lxw_test;
t map<string,string>
hive> select t from lxw_test;
{"100":"tom","200":"mary"}
2. Struct類型構建: struct
語法: struct(val1, val2, val3,…)
說明：根據輸入的參數構建結構體struct類型
舉例：
hive> create table lxw_test as select struct('tom','mary','tim')as t from lxw_dual;
hive> describe lxw_test;
t struct<col1:string,col2:string,col3:string>
hive> select t from lxw_test;
{"col1":"tom","col2":"mary","col3":"tim"}
3. array類型構建: array
語法: array(val1, val2,…)
說明：根據輸入的參數構建數組array類型
舉例：
hive> create table lxw_test as selectarray("tom","mary","tim") as t from lxw_dual;
hive> describe lxw_test;
t array<string>
hive> select t from lxw_test;
["tom","mary","tim"]
10、複雜類型訪問操做
1. array類型訪問: A[n]
語法: A[n]
操做類型: A爲array類型，n爲int類型
說明：返回數組A中的第n個變量值。數組的起始下標爲0。好比，A是個值爲['foo', 'bar']的數組類型，那麼A[0]將返回'foo',而A[1]將返回'bar'
舉例：
hive> create table lxw_test as selectarray("tom","mary","tim") as t from lxw_dual;
hive> select t[0],t[1],t[2] from lxw_test;
tom mary tim
2. map類型訪問: M[key]
語法: M[key]
操做類型: M爲map類型，key爲map中的key值
說明：返回map類型M中，key值爲指定值的value值。好比，M是值爲{'f' -> 'foo', 'b'-> 'bar', 'all' -> 'foobar'}的map類型，那麼M['all']將會返回'foobar'
舉例：
hive> Create table lxw_test as selectmap('100','tom','200','mary') as t from lxw_dual;
hive> select t['200'],t['100'] from lxw_test;
mary tom
3. struct類型訪問: S.x
語法: S.x
操做類型: S爲struct類型
說明：返回結構體S中的x字段。好比，對於結構體struct foobar {int foo, int bar}，foobar.foo返回結構體中的foo字段
舉例：
hive> create table lxw_test as select struct('tom','mary','tim')as t from lxw_dual;
hive> describe lxw_test;
t struct<col1:string,col2:string,col3:string>
hive> select t.col1,t.col3 from lxw_test;
tom tim
11、複雜類型長度統計函數
1. Map類型長度函數: size(Map<K.V>)
語法: size(Map<K.V>)
返回值: int
說明:返回map類型的長度
舉例：
hive> select size(map('100','tom','101','mary')) from lxw_dual;
2
2. array類型長度函數: size(Array<T>)
語法: size(Array<T>)
返回值: int
說明:返回array類型的長度
舉例：
hive> select size(array('100','101','102','103')) from lxw_dual;
4
3. 類型轉換函數
類型轉換函數: cast
語法: cast(expr as <type>)
返回值: Expected "=" to follow "type"
說明:返回array類型的長度
舉例：
hive> select cast(1 as bigint) from lxw_dual;
1
QQ技術交流羣：513848061- 1. Hive 操做數據庫語句總結
- 2. 【轉載】數據庫操做：添加、插入、更新語句
- 3. 數據庫經常使用操做語句總結
- 4. Hive中數據庫的操做和表的操做總結
- 5. 數據庫總結-01 Mysql數據庫 庫的基本操做語句
- 6. 數據庫操做總結
- 7. Hive加載數據操做
- 8. 數據庫操做語句大全
- 9. 數據庫操做語句大全(sql)
- 10. 數據庫誤操做恢復語句
- 更多相關文章...
- • MySQL選擇數據庫（MySQL USE語句） - MySQL教程
- • MySQL創建數據庫（CREATE DATABASE語句） - MySQL教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
- 1. 「插件」Runner更新Pro版，幫助設計師遠離996
- 2. 錯誤 707 Could not load file or assembly ‘Newtonsoft.Json, Version=12.0.0.0, Culture=neutral, PublicKe
- 3. Jenkins 2018 報告速覽，Kubernetes使用率躍升235%！
- 4. TVI-Android技術篇之註解Annotation
- 5. android studio啓動項目
- 6. Android的ADIL
- 7. Android卡頓的檢測及優化方法彙總（線下+線上）
- 8. 登錄註冊的業務邏輯流程梳理
- 9. NDK(1)創建自己的C/C++文件
- 10. 小菜的系統框架界面設計-你的評估是我的決策
- 1. Hive 操做數據庫語句總結
- 2. 【轉載】數據庫操做：添加、插入、更新語句
- 3. 數據庫經常使用操做語句總結
- 4. Hive中數據庫的操做和表的操做總結
- 5. 數據庫總結-01 Mysql數據庫 庫的基本操做語句
- 6. 數據庫操做總結
- 7. Hive加載數據操做
- 8. 數據庫操做語句大全
- 9. 數據庫操做語句大全(sql)
- 10. 數據庫誤操做恢復語句