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2018.12.25 字符串函数2
1.正则表达式解析函数：regexp_extract
语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
返回值: string
说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。
举例：
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，在有些情况下要使用转义字符，下面的等号要用双竖线转义，这是java正则表达式的规则。
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;
2. URL解析函数：parse_url
语法: parse_url(string urlString, string partToExtract [, stringkeyToExtract])
返回值: string
说明：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.
举例：
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
3. json解析函数：get_json_object
语法: get_json_object(string json_string, string path)
返回值: string
说明：解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。
举例：
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
2018.12.25 字符串函数2
1.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 ') from lxw_dual;
abc
2.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 ') from lxw_dual;
abc
3.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 ') from lxw_dual;
abc
4.强制类型转换
select cast(‘1’ as bigint) from dual;
2018.12.20 字符串函数1
1.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：
hive> select length('abcedfg') from lxw_dual;
2.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) from lxw_dual;
cde
hive> select substring('abcde',3) from lxw_dual;
cde
hive> selectsubstr('abcde',-1) from lxw_dual; （和ORACLE相同）
3.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') from lxw_dual;
ABSED
hive> select ucase('abSEd') from lxw_dual;
ABSED
4.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') from lxw_dual;
absed
hive> select lcase('abSEd') from lxw_dual;
absed
2018.12.17 统计函数
Null值不参与计算
•个数统计函数: count
•总和统计函数: sum
•平均值统计函数: avg
•最小值统计函数: min
•最大值统计函数: max
2018.12.09 条件判断函数
1.case when
select
case when X1 then A when X2 then B else C end result
当满足X1条件，result输出A，当满足X2条件，result输出B，都不满足输出C
2.if
select
if(判断条件,true返回值, 其他返回值)
2018.12.06 排序函数
排序函数包括Order by、Sort by、Distribute By、Cluster By…你知道它们的用法和不同吗？
1. Order by：“我是全局排序”
解读：order by 会对输入做全局排序，因此只会有一个reduce（多个reduce无法保证全局有序）；这样当输入规模较大时，会导致较长的计算时间。
2. distribute by：“我类似于分区，通常和Sort by一起使用” 解读：根据distribute by指定的字段把数据划分到不同的输出reduce文件中。
3. Sort by：“我可以基于分区排序” 解读：sort by不是全局排序，其在数据进入reduce前完成排序，因此，当有多个reduce时，只能保证单个reduce输出有序，不能保证全局有序。
4. Cluster By：“我的本领大，通常等同于 Distribute By + Sort by” 解读：cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sortby 的功能。 但是cluster by默认升序，不能指定排序规则为asc 或者desc。
介绍完毕，再来个示例吧：
例：近期参加初级、中级、高级认证的考生成绩如下：
1）通过order by score asc，结果如下：
注意：在hive.mapred.mode=strict模式下，使用order by时必须添加limit限制，能够大幅减少reducer数据规模。例如，当限制limit 10时，如果map的个数为20，则reducer的输入规模为10*20
2）通过distribute by grade sort by score asc，结果如下：
3） cluster by grade等价于distribute by grade sort by grade asc，但并不等价distribute by grade sort by score asc。细心的小伙伴发现不同了吗？所以cluster by的本领还是有点局限，distribute by colname1结合sort by colname2更实用哦。
2018.11.22 正则表达式 regexp_extract
语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index) 返回值:string
说明： 将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。
第一参数： 要处理的字段
第二参数: 需要匹配的正则表达式
第三个参数:0是显示与之匹配的整个字符串 1 是显示第一个括号里面的 2 是显示第二个括号里面的字段...
实例：
regexp_extract('00aa0', '([0-9]+)', 0) --00
rregexp_extract('00aa0', '([0-9]+)([a-z]+)', 0) --00aa
正则中常用的表达式
中文:[\u4e00-\u9fa5]
英文字母:[a-zA-Z]
数字:[0-9]
匹配中文，英文字母和数字及_: ^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$
同时判断输入长度：[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9_]{4,10}
2018.11.20 行转列、列转行、多行转单行、一列转多列
行转列、列转行、多行转单行、一列转多列
①行转列：
应用场景：
select
name,
concat_ws('', collect_set(ywscore)) ywscore, --多行转一行
concat_ws('', collect_set(sxscore)) sxscore,
from
(select
name，
case when subject='语文' then score end 'ywscore',
case when subject='语文' then score end 'sxscore'
from XXXX)
group by name
collect_list--不去重，可替换collect_set
②列转行（一列转多行）
select name,score1
from XXXXX
lateral view explode(split(score, ',')) as score1 --spilt一列变多列
2018.08.08 字符串替换
字符串替换函数
regexp_replace('abcde', 'a', 'm') ;--mbcde
注意regexp_replace可以连用，最多连三次
regexp_replace(regexp_replace(regexp_replace('abcde', 'a', 'm'), 'b', 'm'), 'c', 'm') --mmmde
2018.06.01 时间函数
8.其他日期函数
查询当月第几天: dayofmonth(current_date);
月末: last_day(current_date)
当月第1天: date_sub(current_date,dayofmonth(current_date)-1)
下个月第1天: add_months(date_sub(current_date,dayofmonth(current_date)-1),1)
2018.05.27 时间函数
1.日期转时间戳：从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数
select unix_timestamp(); 获得当前时区的UNIX时间戳
select unix_timestamp('2018-05-27 14:23:00');--1527402180
select unix_timestamp('2018-05-27 14:23:00','yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
select unix_timestamp('20180527 14:23:00','yyyyMMdd HH:mm:ss');
2.时间戳转日期
select from_unixtime(1527402180);--2018-05-27
select from_unixtime(1505456567,'yyyyMMdd');
select from_unixtime(1505456567,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
3.获取当前日期: current_date
select current_date --2018-05-27
4.日期时间转日期：to_date(string timestamp)
select to_date('2018-05-27 11:12:00') ; --2018-05-27
5.获取日期中的年/月/日/时/分/秒/周
select year(dt),month(dt),day(dt),hour(dt),minute(dt),second(dt),weekofyear(dt)
6.计算两个日期之间的天数: datediff
select datediff('2018-05-27','2018-05-25') ; --2
7.日期增加和减少: date_add/date_sub(string startdate,int days)
select date_add('2018-05-27',1) ; --2018-05-28
select date_sub('2018-05-27',1) ; --2018-05-26
2018.03.21 取以经纬度范围多少公里数据
( abs(latitude - 30.528941640491446) * 111 <= 5 and abs(longitude - 120.69242) * 111 <= 5)
30.528941640491446是经度，120.69242是纬度，5是公里
2018.03.10 map类型字段
直接使用ext_columns["key"]可得到value
json串解析：str_to_map(page_param) ['"skuid"']
2018.03.04 字符串分割函数：split()
split(split(ct_url,'com/') [1], '.html') [0]
使用多个符号分割用[,]，不仅可以取符号分割，还可以取字母，常用词组等
split(cfv_cate_90dcate3, '[,#]') [4]
注意：分割后结果为数组，数组指针从0开始，所以必须带上[指针]调用
2018.02.27 分组排序函数：row_number()，dense_rank()，rank()
应用场景：对品类下去品牌销量TOP3，品牌下取销量TOP商品，各班级英语成绩最高的前3名，班级中各科成绩学生排名等。
实例：对品牌下型号销量进行排序，取各品牌销量前三型号。
建表，写入表数据如下：
取数脚本：
“
SELECT
brand,
size,
salenum,
row_number() over(partition by brand order by salenum) row_number,
dense_rank() over(partition by brand order by salenum) dense_rank,
rank() over(partition by brand order by salenum) rank
from
dev_3c_xtzc.moring_share_rownumber_3c_zwh aa
”
结果：
其中：1.over为窗口函数，取当前查询的结果集2.partition可理解为切片分区，根据brand进行分区3.row_number、dense_rank和rank的区别是row_number遇到相同分数，不做并列，直接递增排序，dense_rank和rank会取并列值，rank并列值后跳过间隔排序，即最大值和row_number的一致。