1. lateral view 、explode、reflect
1) 使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分
需求
现在有数据格式如下
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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。
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+----------+--+ | 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
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+----------------+-------------------+-- + | mymapkey | mymapvalue | +----------------+-------------------+-- + | k1 | v1 | | k2 | v2 | | k3 | v3 | | k4 | v4 | +----------------+-------------------+-- +
实现
创建hive数据库
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hive (default)> CREATE database hive_explode; hive (default)> use hive_explode; hive (hive_explode)> CREATE table t3(name string, children array, address Map) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ',' map keys terminated by ':’ stored as textFile;
加载数据
执行以下命令创建表数据文件
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#mkdir -p /export/servers/hivedatas/ #cd /export/servers/hivedatas/ #gedit maparray
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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
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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
将array当中的数据拆分开
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hive (hive_explode)> SELECT explode(children) AS myChild FROM t3;
将map当中的数据拆分开
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hive (hive_explode)> SELECT explode(address) AS (myMapKey, myMapValue) FROM t3;
2）使用explode拆分json字符串
需求
现在有一些数据格式如下：
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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）
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4900 2090 6987
实现
创建hive表
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hive (hive_explode)> CREATE table explode_lateral_view ('area' string, 'goods_id' string, 'sale_info' string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' TORED AS textfile;
准备数据并加载数据
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#cd /export/servers/hivedatas #gedit explode_json
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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
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hive (hive_explode)> LOAD DATA LOCAL INPATH '/export/servers/hivedatas/explode_json' overwrite into table explode_lateral_view;
使用explode拆分Array
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hive (hive_explode)> SELECT explode(split(goods_id,',')) as goods_id FROM explode_lateral_view;
使用explode拆解Map
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hive (hive_explode)> SELECT explode(split(area,',')) as area FROM explode_lateral_view;
拆解json字段
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hive (hive_explode)> SELECT explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')) as sale_info FROM explode_lateral_view;
然后用get_json_object来获取key为monthSales的数据
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hive (hive_explode)> SELECT get_json_object(explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{')),'$.monthSales') as sale_info FROM explode_lateral_view;
然后挂了FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF's are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions
UDTF explode不能写在别的函数内
如果你这么写，想查两个字段，SELECT explode(split(area,',')) as area,good_id FROM explode_lateral_view;
会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. Error encountered near token 'good_id'
使用UDTF的时候，只支持一个字段，这时候就需要LATERAL VIEW出场了.
3) 配合LATERAL VIEW使用
配合lateral view查询多个字段
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hive (hive_explode)> SELECT goods_id2,sale_info FROM explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as goods_id2;
其中LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods相当于一个虚拟表，与原表explode_lateral_view笛卡尔积关联。
也可以多重使用
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hive (hive_explode)> SELECT goods_id2,sale_info,area2 > FROM explode_lateral_view > LATERAL VIEW explode(split(goods_id,',')) goods as goods_id2 > LATERAL VIEW explode(split(area,',')) area as area2;
最终，我们可以通过下面的句子，把这个json格式的一行数据，完全转换成二维表的方式展现。
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hive (hive_explode)> SELECT get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.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;
3）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。
需求
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 |
把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：
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射手座,A 老王|凤姐 白羊座,A 孙悟空|猪八戒 白羊座,B 宋宋
创建本地constellation.txt，导入数据
执行以下命令创建文件，注意数据使用\t进行分割
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cd /export/servers/hivedatas gedit constellation.txt
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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表并加载数据
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hive (hive_explode)> CREATE table person_info( >name string, >constellation string, >blood_type string) >row format delimited fields terminated by "\t";
加载数据
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hive (hive_explode)> LOAD DATA LOCAL INPATH '/export/servers/hivedatas/constellation.txt' into table person_info;
按需求查询数据
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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;
4）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
用法：
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hive (hive_explode)>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。
需求
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cd /export/servers/hivedatas gedit movie.txt
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《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
数据字段之间使用\t进行分割
将电影分类中的数组数据展开。结果如下：
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《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
加载数据
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hive>LOAD DATA LOCAL INPATH "/export/servers/hivedatas/movie.txt" into table movie_info;
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hive>SELECT movie,category_name FROM movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
5) reflect函数
加载数据
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hive (hive_explode)> LOAD DATA LOCAL INPATH '/export/servers/hivedatas/test_udf2' overwrite into table test_udf2;
执行查询
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hive (hive_explode)> SELECT reflect(class_name,method_name,col1,col2) FROM test_udf2;
2窗口函数
1)窗口函数与分析函数sum、avg、min、max
建表语句
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hive>CREATE table test_t1( cookieid string, creatrtime string, --day pv int ) row format delimited fields terminated by ',';
准备数据
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cookie1,2024-04-10,1 cookie1,2024-04-11,5 cookie1,2024-04-12,7 cookie1,2024-04-13,3 cookie1,2024-04-14,2 cookie1,2024-04-15,4 cookie1,2024-04-16,4
加载数据
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hive> LOAD DATA LOCAL INPATH'/home/jerry/hive/test_t1.dat' into table test_t1;
开启智能本地模式
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set hive.exec.mode.local.auto=true;
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。
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hive> SELECT cookieid,CREATEtime,pv, sum(pv) over(partition by cookieid order by creatrtime) as pv1 FROM test_t1; hive> SELECT cookieid,CREATEtime,pv, sum(pv) over(partition by cookieid order by creatrtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2 FROM test_t1; hive> SELECT cookieid, creatr,pv, sum(pv) over(partition by cookieid) as pv3 FROM test_t1; hive> SELECT cookieid,CREATEtime,pv, sum(pv) over(partition by cookieid order by creatr rows between 3 preceding and current row) as pv4 FROM test_t1; hive> SELECT cookieid,CREATEtime,pv, sum(pv) over(partition by cookieid order by CREATEtime rows between 3 preceding and 1 following) as pv5 FROM test_t1; hive> SELECT cookieid,CREATEtime,pv, sum(pv) over(partition by cookieid order by CREATEtime rows between current row and unbounded following) as pv6 FROM test_t1;
lpv1: 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
lpv2: 同pv1
lpv3: 分组内(cookie1)所有的pv累加
lpv4: 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
lpv5: 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
lpv6: 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：
lpreceding：往前
lfollowing：往后
lcurrent row：当前行
lunbounded：起点
lunbounded preceding 表示从前面的起点
lunbounded following：表示到后面的终点
AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样。
2）窗口函数与分析函数row_number、rank、dense_rank、ntile
准备数据
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cookie1,2024-04-10,1 cookie1,2024-04-11,5 cookie1,2024-04-12,7 cookie1,2024-04-13,3 cookie1,2024-04-14,2 cookie1,2024-04-15,4 cookie1,2024-04-16,4 cookie2,2024-04-10,2 cookie2,2024-04-11,3 cookie2,2024-04-12,5 cookie2,2024-04-13,6 cookie2,2024-04-14,3 cookie2,2024-04-15,9 cookie2,2024-04-16,7
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CREATE TABLE test_t2 ( cookieid string, CREATEtime string, --day pv INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;
加载数据：
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LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/jerry/hive/test_t2.dat' into table test_t2;
ROW_NUMBER()使用
ROW_NUMBER()从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。
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hive> SELECT cookieid,CREATEtime,pv,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn FROM test_t2;
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。
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hive> 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';
NTILE使用
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。
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hive> 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;
LAG使用
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）
代码语言：javascript
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hive> 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_t4;
3）重要窗口函数:lag,lead,first_value,last_value
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 10:50:0
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）
代码语言：javascript
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hive> 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_t4;
FIRST_VALUE
取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
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hive> 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_t4;
LAST_VALUE
取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
代码语言：javascript
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hive> 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_t4 ORDER BY cookieid,createtime;
如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：
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hive> 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_t4 ORDER BY cookieid,createtime;
特别注意ORDER BY
如果不指定ORDER BY，则进行排序混乱，会出现错误的结果
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hive> SELECT cookieid,createtime,url, FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2 FROM test_t4;
4）重要窗口函数: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WHERE子句
数据准备
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d1,user1,1000 d1,user2,2000 d1,user3,3000 d2,user4,4000 d2,user5,5000
代码语言：javascript
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hive> CREATE EXTERNAL TABLE test_t3 (dept STRING,userid string,sal INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;
加载数据：
代码语言：javascript
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hive> LOAD DATA LOCAL INPATH'/home/jerry/hive/test_t3.dat' into table test_t3;
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。
代码语言：javascript
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hive>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_t3;
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
5）分析函数:grouping sets,grouping_id,cube,rollup
数据准备
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2024-03,2024-03-10,cookie1 2024-03,2024-03-10,cookie5 2024-03,2024-03-12,cookie7 2024-04,2024-04-12,cookie3 2024-04,2024-04-13,cookie2 2024-04,2024-04-13,cookie4 2024-04,2024-04-16,cookie4 2024-03,2024-03-10,cookie2 2024-03,2024-03-10,cookie3 2024-04,2024-04-12,cookie5 2024-04,2024-04-13,cookie6 2024-04,2024-04-15,cookie3 2024-04,2024-04-15,cookie2 2024-04,2024-04-16,cookie1
代码语言：javascript
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hive> CREATE TABLE test_t5 ( month STRING, day STRING, cookieid STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile;
加载数据：
代码语言：javascript
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hive> LOAD DATA LOCAL INPATH'/home/jerry/hive/test_t5.dat' into table test_t5;
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。
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hive> 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;
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
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hive> 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;
代码语言：javascript
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hive> 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;
等价于
代码语言：javascript
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hive> 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。
代码语言：javascript
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hive> SELECT month,day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING_ID FROM test_t5 GROUP BY month,day WITH CUBE ORDER BY GROUPING_ID;
等价于
代码语言：javascript
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hive> SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,0 AS GROUPING_ID FROM test_t5 UNION 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：
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hive> SELECT month,day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING_ID FROM test_t5 GROUP BY month,day WITH ROLLUP ORDER BY GROUPING_ID;
等价于
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hive> SELECT day,month, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING_ID FROM test_t5 GROUP BY day,month WITH ROLLUP ORDER BY GROUPING_ID;
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.
把month和day调换顺序，则以day维度进行层级聚合.
