本篇内容
主要讲述一些常用的函数、语法，结合案例、面试题来进行实践。
日期函数
date_sub('',n) 和date_add('',n) 加减日期
select date_sub('2020-12-03',1);
+-------------+
| _c0 |
+-------------+
| 2020-12-02 |
+-------------+
select date_add('2020-12-03',1);
+-------------+
| _c0 |
+-------------+
| 2020-12-04 |
+-------------+
last_day('') 返回这个月的最后一天
select last_day('2020-02-02');
+-------------+
| _c0 |
+-------------+
| 2020-02-29 |
+-------------+
dayofweek(string date)返回所给日期为所在周的第几天
select dayofweek(‘2020-12-03’);周四
+------+
| _c0 |
+------+
| 5 |
+------+
注：返回的数字应该是真正的周几加上一，因为西方一周的第一天是周日
面试题：
求出 '2020-12-03'所在月的第一天和 所在周的周一的日期
select trunc('2020-12-03','MM');
select date_sub('2020-12-03',dayofweek('2020-12-03')-2);
dayofweek 先求出日期所在的周几，然后使用当前日期-（所在周几-2） 求出周一所在的日期 1是周日 2 是周一
year(string date) 、month(string date)、 hour(string date)
datediff 计算出两个时间的差
select datediff('2020-12-04','2020-12-06');
+------+
| _c0 |
+------+
| -2 |
+------+
很明显是前面日期减后面日期
条件函数
if(exp1,exp2,exp3) 若exp1为true，则返回exp2的值，否则，返回exp3的值 相当于一个三元表达式
nvl(val,default) 判断val是否为null，如果为null，返回default，不为null，返回val
编号函数
rank() 有并列，1 1 3 但没有第二名
row_number() 不会有重复，不会有并列 1 2 3 4 5
dense_rank 有并列，有第二名 1 1 2 3 4 5
编号函数 ，给行排上编号 ，一般和窗口函数结合使用
example 面试题：
打地鼠案例
数据
u01,1,1
u01,2,0
u01,3,1
u01,6,1
u02,5,1
u02,6,0
u02,7,0
u02,1,1
u02,2,1
u03,4,1
u03,5,1
u03,6,0
u02,3,0
u02,4,1
u02,8,1
u01,4,1
u01,5,0
u02,9,1
u03,1,1
u03,2,1
u03,3,1
求连续 3次打中地鼠用户
select uid,
max(count_suc)
from
(
select
uid,
diff,
count(1) as count_suc
from
(
select
uid,
dt,
row_number() over(partition by uid order by dt) as tp,
(dt-row_number() over(partition by uid order by dt)) as diff
from tb_ds where suc=1) t1
group by uid,diff having count_suc>=2) t2 group by uid ;
注意点：
1）窗口函数 要放在from前面，侧窗口函数是放在from后面，侧窗口函数，相当于一个虚拟表
2）每一个子查询的表 记得要起别名
3）多思考
大小企业高频连续活跃用户手写sql题
这是一道大厂小厂都喜欢考察的的sql题目，思路跟上面差不多。
有数据：
+---------------+----------------------+
| tb_login.uid | tb_login.login_date |
+---------------+----------------------+
| a | 2020-11-01 |
| a | 2020-11-02 |
| a | 2020-11-03 |
| a | 2020-11-05 |
| a | 2020-11-06 |
| b | 2020-11-06 |
| b | 2020-11-04 |
| b | 2020-11-03 |
| c | 2020-11-01 |
| c | 2020-11-02 |
| c | 2020-11-03 |
| c | 2020-11-04 |
| c | 2020-11-05 |
+---------------+----------------------+
现需要查出连续活跃3天及3天以上的用户及活跃天数
思路：使用编号函数row_number() +窗口函数
1）求出每行编号
select uid,
login_date,
row_number() over(partition by uid order by login_date) dn
from tb_login;
+------+-------------+-----+
| uid | login_date | dn |
+------+-------------+-----+
| a | 2020-11-01 | 1 |
| a | 2020-11-02 | 2 |
| a | 2020-11-03 | 3 |
| a | 2020-11-05 | 4 |
| a | 2020-11-06 | 5 |
| b | 2020-11-03 | 1 |
| b | 2020-11-04 | 2 |
| b | 2020-11-06 | 3 |
| c | 2020-11-01 | 1 |
| c | 2020-11-02 | 2 |
| c | 2020-11-03 | 3 |
| c | 2020-11-04 | 4 |
| c | 2020-11-05 | 5 |
+------+-------------+-----+
2）求出登录日期与每行编号的差
select uid,
login_date,
date_sub(login_date,row_number() over(partition by uid order by login_date)) diff
from tb_login;
+------+-------------+-------------+
| uid | login_date | diff |
+------+-------------+-------------+
| a | 2020-11-01 | 2020-10-31 |
| a | 2020-11-02 | 2020-10-31 |
| a | 2020-11-03 | 2020-10-31 |
| a | 2020-11-05 | 2020-11-01 |
| a | 2020-11-06 | 2020-11-01 |
| b | 2020-11-03 | 2020-11-02 |
| b | 2020-11-04 | 2020-11-02 |
| b | 2020-11-06 | 2020-11-03 |
| c | 2020-11-01 | 2020-10-31 |
| c | 2020-11-02 | 2020-10-31 |
| c | 2020-11-03 | 2020-10-31 |
| c | 2020-11-04 | 2020-10-31 |
| c | 2020-11-05 | 2020-10-31 |
+------+-------------+-------------+
3）分组聚合求出连续登录的天数，并限制连续登录天数大于等于2
select uid,
diff,
count(1) as cnt
from
(
select uid,
login_date,
date_sub(login_date,row_number() over(partition by uid order by login_date)) diff
from tb_login
)t1 group by uid,diff having cnt>=2;
+------+-------------+------+
| uid | diff | cnt |
+------+-------------+------+
| a | 2020-10-31 | 3 |
| a | 2020-11-01 | 2 |
| b | 2020-11-02 | 2 |
| c | 2020-10-31 | 5 |
+------+-------------+------+
4）由于上述结果出现了a有两个连续登录天数在2天以上的，所以再次分组聚合求出最大连续活跃天数
select uid,
max(cnt) as cnt_login
from
(
select uid,
diff,
count(1) as cnt
from
(
select uid,
login_date,
date_sub(login_date,row_number() over(partition by uid order by login_date)) diff
from tb_login
)t1 group by uid,diff having cnt>=2) t2 group by uid;
+------+------------+
| uid | cnt_login |
+------+------------+
| a | 3 |
| b | 2 |
| c | 5 |
+------+------------+
列转行数据 使用侧窗口函数+explode 炸裂函数
列转行，将一列中多个属性 转化为 多行属性数据 相当于炸裂 ，一般使用测窗口函数+explode炸裂函数
explode（arr） 将数组每个元素炸裂开 多行数据
select name,tp
from tb_movie2
lateral view
explode(split(categorys,',')) t as tp;
行转列
行转列，将多行数据 拼接为一行数据
注意根据情况使用concat_ws(',',arr
面试题：
向分区为ds的表A 中写入数据
load data local inpath "path" into table A partition(ds="val")
自定义函数
面试题：
UDTF UDAF UDF 有什么区别？
UDF操作单个数据行 ，返回一个数据行作为输出返回对应值 1对1
UDAF 接受多个输入数据行，会产生一个数据行并输出 比如 count或者sum这样的聚合函数 返回聚合值 多对1
UDTF 操作单个数据行，返回多个数据行 返回拆分值 1对多 比如lateral view explode()
面试题：
数据倾斜的产生和解决办法
数据倾斜的现象：
mr程序程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长。
这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。
其根本原因就是reduce之前的shuffle过程，shuffle进行抓取数据到各个reduce区中
解决办法：
1）增加reduce的并行度（个数）
2）增加内存
3）自定义分区规则，重新设计哈希散列函数，将key分配到不同的reduce上去
面试题
left join和left semi join的区别
LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。
left semi join 是只传递表的 join key 给 map 阶段，因此left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。因为右表只有 join key 参与关联计算了，而left join on 默认是整个关系模型都参与计算了
右表传递关联条件给左表 相当于 in 比如 SELECT * FROM A LEFT SEMI JOIN B ON A.ID=B,ID = SELECT * FROM A WHERE ID IN (SELECT ID FROM B)
面试题：
hive中的调优
1）select尽量不要使用select * ，count（1）或者count（列名） 而不是 count（*）
2）避免count（distinct） 可以使用 count（1） group by
3）文件储存为orc格式或者parquet
使用特殊的文件存储格式 orc或者parquet
create table tb_name()
as select ... from tb_b
stored as orc/parquet 默认是 textfile
4）使用分区表和分桶表
5）开启map端聚合
6）避免笛卡尔积
7）测试数据在本地运行
set mapreduce ......name=local/yarn
8）适当的调整maptask的个数和reduce的个数
9）小表join大表 使用map端join 小文件分布式缓存处理
Hive本系列到此结束，后续尽量多出面试题及解析和思考方式。