Hive-函数总结

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分类

分组

数学

取余

字符串

数组

炸裂

explode(array | map)

posexplode

lateral view

排序 4by

order by 全局排序

sort by 每个reducer内排序

distribute by 分组

cluster by

排名 聚合

---

 

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show functions -- 查看所有函数，共216个
show functions like '*array*' -- 模糊查询
desc function extended 函数名 -- 查看用法

分类

根据函数输入行数与输出行数

UDF  一对一
用户自定义函数，即普通函数，例如space

UDAF 多对一
用户自定义聚合函数，即聚合函数

UDTF 一对多
用户自定义表生成函数，例如explode

分组

group by -- 相同值分组，右侧括号图

数学

取余

奇数：num % 2 = 1
pmod(num1,num2)  -- 余数绝对值

字符串

1. space(n) -- n个空格字符串
2. 拼接
   1. concat(str1,str2,...strN) -- 写谁拼谁，有空则空
   2. concat_ws(separator, [string | array(string)]+) -- 同一个分隔符
3. reverse(str) -- 倒序字符

数组

• split(str,expr) -- str拆成数组，按照正则表达式
• 列转数组
  • collect_set -- 去重，去null
  • collect_list -- 不去重
• sort_array(array)  -- 排数组元素，只能升序

炸裂

explode(array | map)

语法
按行输出数组元素
select explode：只能一个UDTF
不支持group by

单独使用

select explode(split(space(3),' ')) ex;

 

配套使用 lateral view

select * -- 全局查询
from (select space(3) str_space)tmp -- 字符串
lateral view explode(split(str_space,' ')) ex as val -- 一一对应作用
;

 

posexplode

语法：行为像explode，只是多了数组元素的位置
单独使用

select posexplode(split(space(3),' '));

配套使用 lateral view

select * 
from (select space(3) str_space)tmp -- 字符串
lateral view posexplode(split(str_space,' ')) posex as pos,val;

 

lateral view

语法

lateral view explode 表别名 [as 元素] -- 不返回null行
lateral view posexplode 表别名 [as 位置,元素] -- 返回null行

作用：辅助扩展表数据
1.可以在select语句外使用；UDTF变成虚拟表
2.关联范围笛卡尔积（类比cross join：所有行笛卡尔积）
3.直接使用字段不需要嵌套
4.可多个 

使用

-- 两个lateral view各一个笛卡尔积
-- 最后两张虚拟表笛卡尔积运算；共三次笛卡尔积

select *
from (select space(3) str_space)tmp -- 结果 4 * 4 = 16行
lateral view explode(split(str_space,' ')) es as val -- 4行
lateral view posexplode(split(str_space,' ')) pex as pos,val1 -- 4行
;

 

排序 4by

order by 全局排序

对输入所有数据排序，只有一个reducer，无论设置是多少个，容易OOM

sort by 每个reducer内排序

默认一个reduce
所以使用前设置reduce个数

distribute by 分组

分发map端数据给reducer
分组规则：hash值相同分到一个组

类比group by + 聚合函数
分组规则：相同值分组

distribute by rand()保证每个分区的数据量基本一致，防止数据倾斜

cluster by

distribute by和sort by字段相同，可使用
只能asc

distribute by + sort by 使用场景
1.Map输出的文件大小不均
2.Reduce输出文件大小不均
3.小文件过多
4.文件超大

排名 聚合