空字段赋值
函数说明:
NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( value，default_value)。它的功能是如果value为NULL，则NVL函数返回default_value的值，否则返回value的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。
查询：如果员工的comm为NULL，则用-1代替
hive (default)> select comm,nvl(comm, -1) from emp;
OK
comm _c1
NULL -1.0
300.0 300.0
500.0 500.0
NULL -1.0
1400.0 1400.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
0.0 0.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替
hive (default)> select comm, nvl(comm,mgr) from emp;
OK
comm _c1
NULL 7902.0
300.0 300.0
500.0 500.0
NULL 7839.0
1400.0 1400.0
NULL 7839.0
NULL 7839.0
NULL 7566.0
NULL NULL
0.0 0.0
NULL 7788.0
CASE WHEN
求出不同部门男女各多少人。结果如下：
A 2 1
B 1 2
创建本地文件
悟空 A 男
大海 A 男
宋宋 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女
创建hive表并导入数据
create table emp_sex(
name string,
dept_id string,
sex string)
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/tmp/test.txt' into table emp_sex;
按需求查询数据
select
dept_id,
sum ( case sex when '男' then 1 else 0 end ) mal_count,
sum ( case sex when '女' then 1 else 0 end ) female_count
from emp_sex
group by
dept_id;
行转列
相关函数说明
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。
样例数据
孙悟空 白羊座 A
大海 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：
射手座,A 大海|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 宋宋
导入数据
create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string)
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath "/opt/module/datas/constellation.txt" into table person_info
1.查询名称,拼接星座和血型
select
name,
concat(constellation, ",", blood_type) base
from
person_info;
结果
大海 射手座,A
宋宋 白羊座,B
猪八戒 白羊座,A
凤姐 射手座,A
查询
select
t1.base,
concat_ws('|', collect_set()) name
from
(select
name,
concat(constellation, ",", blood_type) base
from
person_info) t1
group by
t1.base;
列转行
函数说明:
EXPLODE(col)
将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
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。
样例数据
《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
《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
create table movie_info(
movie string,
category array<string>)
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";
导入数据
load data local inpath "/tmp/mov.txt" into table movie_info;
查询
hive (default)> select movie,category_name from movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
结果
movie category_name
《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
窗口函数
OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
LAG(col,n,default_val)：往前第n行数据
LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。
样例数据
name , orderDate,cost
jack,2017-01-01,10
tony,2017-01-02,15
jack,2017-02-03,23
tony,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,46
jack,2017-04-06,42
tony,2017-01-07,50
jack,2017-01-08,55
mart,2017-04-08,62
mart,2017-04-09,68
neil,2017-05-10,12
mart,2017-04-11,75
neil,2017-06-12,80
mart,2017-04-13,94
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
（3）上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
（4）查询每个顾客上次的购买时间
（5）查询前20%时间的订单信息
创建表
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
加载数据
hive (default)> load data local inpath '/tmp/business.txt' into table business;
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name,count(*) over ()
from business
where substring(orderdate,1,7) = '2017-04' --截取日期为2017-04
group by name;
结果
name count_window_0
mart 2
jack 2
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate)) from
business;
结果
jack 2017-01-01 10 205
jack 2017-01-08 55 205
tony 2017-01-07 50 205
jack 2017-01-05 46 205
tony 2017-01-04 29 205
tony 2017-01-02 15 205
jack 2017-02-03 23 23
mart 2017-04-13 94 341
jack 2017-04-06 42 341
mart 2017-04-11 75 341
mart 2017-04-09 68 341
mart 2017-04-08 62 341
neil 2017-05-10 12 12
neil 2017-06-12 80 80
（3）上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from business;
rows必须跟在Order by 子句之后，对排序的结果进行限制，使用固定的行数来限制分区中的数据行数量
name orderdate cost sample1 sample2 sample3 sample4 sample5 sample6 sample7
jack 2017-01-01 10 661 176 10 10 10 56 176
jack 2017-01-05 46 661 176 56 56 56 111 166
jack 2017-01-08 55 661 176 111 111 101 124 120
jack 2017-02-03 23 661 176 134 134 78 120 65
jack 2017-04-06 42 661 176 176 176 65 65 42
mart 2017-04-08 62 661 299 62 62 62 130 299
mart 2017-04-09 68 661 299 130 130 130 205 237
mart 2017-04-11 75 661 299 205 205 143 237 169
mart 2017-04-13 94 661 299 299 299 169 169 94
neil 2017-05-10 12 661 92 12 12 12 92 92
neil 2017-06-12 80 661 92 92 92 92 92 80
tony 2017-01-02 15 661 94 15 15 15 44 94
tony 2017-01-04 29 661 94 44 44 44 94 79
tony 2017-01-07 50 661 94 94 94 79 79 50
(4)查看顾客上次的购买时间
select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1, lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from business;
结果
name orderdate cost time1 time2
jack 2017-01-01 10 1900-01-01 NULL
jack 2017-01-05 46 2017-01-01 NULL
jack 2017-01-08 55 2017-01-05 2017-01-01
jack 2017-02-03 23 2017-01-08 2017-01-05
jack 2017-04-06 42 2017-02-03 2017-01-08
mart 2017-04-08 62 1900-01-01 NULL
mart 2017-04-09 68 2017-04-08 NULL
mart 2017-04-11 75 2017-04-09 2017-04-08
mart 2017-04-13 94 2017-04-11 2017-04-09
neil 2017-05-10 12 1900-01-01 NULL
neil 2017-06-12 80 2017-05-10 NULL
tony 2017-01-02 15 1900-01-01 NULL
tony 2017-01-04 29 2017-01-02 NULL
tony 2017-01-07 50 2017-01-04 2017-01-02
（5）查询前20%时间的订单信息
select * from (
select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
from business
) t
where sorted = 1;
t.orderdate t.cost t.sorted
jack 2017-01-01 10 1
tony 2017-01-02 15 1
tony 2017-01-04 29 1
Rank
1．函数说明
RANK() 排序相同时会重复，总数不会变
DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
样例数据
name subject score
孙悟空 语文 87
孙悟空 数学 95
孙悟空 英语 68
大海 语文 94
大海 数学 56
大海 英语 84
宋宋 语文 64
宋宋 数学 86
宋宋 英语 84
婷婷 语文 65
婷婷 数学 85
婷婷 英语 78
需求:计算每门学科成绩排名。
创建表
create table score(
name string,
subject string,
score int)
row format delimited fields terminated by "\t";
加载数据
hive (default)> load data local inpath '/tmp/score.txt' into table score;
select name,
subject,
score,
rank() over(partition by subject order by score desc) rp,
dense_rank() over(partition by subject order by score desc) drp,
row_number() over(partition by subject order by score desc) rmp
from score;
结果
name subject score rp drp rmp
孙悟空 数学 95 1 1 1
孙悟空 数学 95 1 1 2
宋宋 数学 86 3 2 3
宋宋 数学 86 3 2 4
婷婷 数学 85 5 3 5
婷婷 数学 85 5 3 6
大海 数学 56 7 4 7
大海 数学 56 7 4 8
宋宋 英语 84 1 1 1
大海 英语 84 1 1 2
大海 英语 84 1 1 3
宋宋 英语 84 1 1 4
婷婷 英语 78 5 2 5
婷婷 英语 78 5 2 6
孙悟空 英语 68 7 3 7
孙悟空 英语 68 7 3 8
大海 语文 94 1 1 1
大海 语文 94 1 1 2
孙悟空 语文 87 3 2 3
孙悟空 语文 87 3 2 4
婷婷 语文 65 5 3 5
婷婷 语文 65 5 3 6
宋宋 语文 64 7 4 7
宋宋 语文 64 7 4 8
