SQL专项练习第六天

Hive 在处理不同数据需求时的灵活性和强大功能，包括间隔连续问题的处理、行列转换、交易数据查询、用户登录统计以及专利数据分析等方面。本文将介绍五个 Hive 数据处理问题的解决方案，并通过实际案例进行演示。

先在home文件夹下建一个hivedata文件夹，把我们所需的数据写成txt文件导入到/home/hivedata/文件夹下面。

一、间隔连续问题

问题描述：给定一个游戏公司记录的用户每日登录数据表，要求计算每个用户最大的连续登录天数，可以间隔一天。

解决方案：

使用窗口函数lead获取每个用户下一次登录的日期，并计算与当前登录日期的天数差。
通过条件判断，如果天数差大于 2，则视为中断，否则继续累计连续登录天数。
使用窗口函数sum和条件判断，为连续登录的记录分配一个组 ID。
最后计算每个用户每个组的连续登录天数，并取最大值作为该用户的最大连续登录天数。

数据：

bash 复制代码

id         dt
1001 2021-12-12
1002 2021-12-12
1001 2021-12-13
1001 2021-12-14
1001 2021-12-16
1002 2021-12-16
1001 2021-12-19
1002 2021-12-17
1001 2021-12-20

建表：

sql 复制代码

-- 建表
create table games_login_data(
    id int,
    dt string
)row format delimited
fields terminated by ' '
tblproperties("skip.header.line.count"="1");

-- 导入数据
load data local inpath '/home/hivedata/games_login_data.txt'overwrite into table games_login_data;

代码如下：

sql 复制代码

with t as (
  select *,
  lead(dt,1,dt) over (partition by id order by dt ) next_dt,
    if(
        datediff(lead(dt, 1, dt) over (partition by id order by dt ), dt) > 2, null,
        datediff(lead(dt, 1, dt) over (partition by id order by dt ), dt)
    )days
  from games_login_data
),t2 as (
  select *,sum(if(days <=2 ,0,1)) over (partition by id order by dt) groupId from t
),t3 as (
  select id,sum(days)+1 activeDays from t2 group by id,groupId
)
select id,max(activeDays) from t3 group by id;

二、行列转换

问题描述：有一个表记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩，要求进行行列转换。

解决方案：

使用case when语句和聚合函数，按照年份进行分组，对不同部门的绩效得分进行条件判断并聚合。
通过case when语句将部门作为列名，绩效得分作为对应的值，实现行转列的效果。

数据：

bash 复制代码

t1.a    t1.b    t1.c
2014    B       9
2015    A       8
2014    A       10
2015    B       7

建表：

bash 复制代码

-- 建表
create table t25(
  a string,
  b string,
  c int
)row format delimited
fields terminated by ',';
-- 导入数据
load data local inpath '/home/hivedata/t25.txt' into table t25;

代码如下：

1）多行转多列

sql 复制代码

-- 多行转多列
select a,
    max(case  when b='A' then c else 0 end) col_A,
    max(case  when b='B' then c else 0 end) col_B
from t25
group by a;

2）将结果转换为源表（多列转多行）

sql 复制代码

-- 结果表
create table t25_1 as
    select a,
    max(case  when b='A' then c else 0 end) col_A,
    max(case  when b='B' then c else 0 end) col_B
    from t25
    group by a;
-- 查询
select * from t25_1;
-- 多列转多行
select a, 'A' b, col_A c from t25_1
union all
select a, 'B' b, col_B c from t25_1;

3）多个绩效求多行转多列

sql 复制代码

-- 建表
create table t26(
  a string,
  b string,
  c int
)row format delimited
fields terminated by ',';
-- 导入数据
load data local inpath '/home/hivedata/t26.txt' into table t26;
-- 查询
select * from t26;
-- 多个绩效求多行转多列
select a,
    concat_ws(',', collect_list(case  when b='A' then cast(c as string) end)) col_A,
    concat_ws(',', collect_list(case  when b='B' then cast(c as string) end)) col_B
from t26
group by a;

三、交易表查询

建表：

sql 复制代码

create table transactions(
    user_id int,
    order_id int,
    pay_time string,
    order_amount decimal(10, 2)
)row format delimited
fields terminated by ',';
-- 导入数据 数据为AI生成
load data local inpath '/home/hivedata/transactions.txt' overwrite into table transactions;

查询过去一个月付款用户量最高的三天：

使用date_format函数将付款时间转换为日期格式。
使用count(distinct)统计每天不同的付款用户数量。
使用where子句筛选出过去一个月的付款记录。
按照付款用户数量降序排序，取前三天的记录。

代码如下：

方法一

sql 复制代码

-- 方法一
select to_date(pay_time), count(user_id) from transactions
where to_date(pay_time) >= date_sub(current_date(), 30)
group by to_date(pay_time)
order by count(user_id) desc
limit 3;

方法二

sql 复制代码

-- 方法二
with t as (
    select to_date(pay_time) days, count(user_id) countOrder from transactions
    where to_date(pay_time) >= date_sub(current_date(), 30)
    group by to_date(pay_time)
)select days, countOrder from t
order by countOrder desc limit 3;

查询昨天每个用户最后付款的订单 ID 及金额：

使用窗口函数row_number按照用户 ID 和付款时间降序排序，为每个用户的付款记录分配一个序号。
使用where子句筛选出昨天的付款记录。
选择序号为 1 的记录，即每个用户昨天最后付款的记录。

代码如下：

sql 复制代码

select user_id, order_id, order_amount, pay_time from (
    select user_id, order_id, order_amount, pay_time, row_number() over (
    partition by user_id order by to_date(pay_time) desc ) as rn
    from transactions
    where to_date(pay_time) = date_sub(current_date(), 1)) t
where rn = 1;

四、近 30 天每天平均登录用户数量

问题描述：给定一个用户登录日志表，要求查询近 30 天每天平均登录用户数量。

解决方案：

使用date_format函数将登录时间转换为日期格式。
使用count(distinct)统计每天不同的登录用户数量。
使用where子句筛选出近 30 天的登录记录。
对每天的登录用户数量进行平均计算。

建表：

sql 复制代码

-- 建表
create table user_logs(
    user_id int,
    log_id int,
    session_id string,
    visit_time string
)row format delimited
fields terminated by ',';

-- 导入数据 数据为AI生成
load data local inpath '/home/hivedata/user_logs.txt' overwrite into table user_logs;

代码如下：

sql 复制代码

select avg(userNum) as `每天平均登录用户数量`
from(
    select to_date(visit_time), count(distinct user_id) userNum from user_logs
where  to_date(visit_time) >= date_sub(current_date(), 30)
group by to_date(visit_time)) as t;

五、各类型专利 top 10 申请人及专利申请数

问题描述：给定一个专利明细表，要求查询各类型专利 top 10 申请人以及对应的专利申请数。

1）表名：t_patent_detail （专利明细表）

2）表字段：专利号(patent_id)、专利名称(patent_name)、专利类型(patent_type)、申请时间

(aplly_date)、授权时间(authorize_date)、申请人(apply_users)

3）说明：同一个专利，可以有1到多个申请人，多人之间按分号隔开。

4）请写出hive查询语句，各类型专利top 10申请人，以及对应的专利申请数

解决方案：

首先使用lateral view explode函数将申请人字段拆分成多行。
然后按照申请人进行分组，统计每个申请人的专利申请数。
使用窗口函数rank按照专利申请数降序排序，为每个申请人分配一个排名。
最后选择排名在前 10 的申请人及其专利申请数。

建表：

sql 复制代码

-- 建表
create table t_patent_detail(
    patent_id string,
    patent_name string,
    patent_type string,
    apply_date string,
    authorize_date string,
    apply_users string
)row format delimited
fields terminated by '\t'
tblproperties("skip.header.line.count"="1");

-- 导入数据
load data local inpath '/home/hivedata/t_patent_detail.txt' overwrite into table t_patent_detail;

代码如下：

方法一

使用lateral view explode函数将apply_users字段拆分成多行，每个申请人成为一条独立的记录。
按patent_type（专利类型）和apply_user（申请人）进行分组，统计每个申请人的专利申请数。
最后按照专利类型和申请数降序排序。

sql 复制代码

-- 方法一
select patent_type, apply_user, count(*) as application_count
from (
  select patent_type, apply_user from t_patent_detail
  lateral view explode(split(apply_users, '；')) t1 as apply_user
) t2
group by patent_type, apply_user
order by patent_type, application_count desc ;

方法二

与方法一类似，先使用lateral view explode函数拆分申请人字段，然后按专利类型和申请人分组统计申请数，最后排序。

sql 复制代码

with t as (
    select patent_type, apply_user from t_patent_detail
  lateral view explode(split(apply_users, '；')) t1 as apply_user
) select  patent_type, apply_user, count(*) as application_count
from t group by patent_type, apply_user
order by patent_type, application_count desc ;

方法三

首先同样使用lateral view explode函数拆分申请人字段，得到中间表t2。
对t2按专利类型和申请人分组，统计申请数，并使用窗口函数row_number()按照申请数降序为每个专利类型内的申请人分配排名。
筛选出排名小于等于 10 的记录，即每个专利类型的 top 10 申请人。
最后按照专利类型和申请数降序排序。

sql 复制代码

select patent_type, apply_user, application_count
from (
    select patent_type, apply_user, count(*) as application_count,
           row_number() over (partition by patent_type order by count(*) desc ) as rank
    from (
        select patent_type, apply_user from t_patent_detail
        lateral view explode(split(apply_users, '；')) t1 as apply_user
        ) t2
    group by patent_type, apply_user
    ) t3 where t3.rank <=10
order by patent_type, application_count desc ;

方法四

与方法三类似，使用临时表和窗口函数来筛选出每个专利类型的 top 10 申请人，并进行排序。

sql 复制代码

with t as (
    select patent_type, apply_user from t_patent_detail
    lateral view explode(split(apply_users, '；')) t1 as apply_user
), t2 as (
    select  patent_type, apply_user, count(*) as application_count,
            row_number() over (partition by patent_type order by count(*) desc ) as rank
    from t group by patent_type, apply_user
) select patent_type, apply_user, application_count
from t2 where t2.rank <= 10
order by patent_type, application_count desc ;

这四种方法都可以实现查询各类型专利 top 10 申请人及专利申请数的需求，但在性能和可读性上可能会有所不同。可以根据实际数据量和查询需求选择合适的方法。

六、总结

通过以上问题的解决，展示了 Hive 在处理不同数据需求时的灵活性和强大功能，包括间隔连续问题的处理、行列转换、交易数据查询、用户登录统计以及专利数据分析等方面。