Hive内置函数

目录

1:函数的查询、描述和调用

2:Hive标准函数

编程要求

3Hive聚合函数

4:Hive日期函数

将时间戳转换为普通时间

普通时间转时间戳

计算相差天数

对时间进行加或者减对指定的日期减去一天:

编程要求

5:表生成函数

1:函数的查询、描述和调用

编程要求

使用Hive中的ceil函数求数字66666的ceil的结果,我们已经准备了表test_table,而且表中已经有若干的数据。

复制代码
drop table if exists test_table;
create table test_table(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;
load data local inpath 'step1/data.txt' into table test_table;

--------- Begin ---------
select ceil(66666);

--------- End ---------

2:Hive标准函数

编程要求

查询表test_table中所有的name不等于jerry的记录。表中的数据和上面开始准备的数据完全相同。

没有输入,正确的输出如下:

13 tom

12 tom

14 tom

100 tom

1 tom

复制代码
drop table if exists test_table;
create table test_table(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;
load data local inpath 'step2/data.txt' into table test_table;

---- 求名字不等于jerry的所有记录 ----
--------- Begin ---------
select * from test_table where name != 'jerry';

--------- End ---------

3Hive聚合函数

编程要求

求表test_table中所有的id大于12的记录的id的和。表中的数据如下:

复制代码
drop table if exists test_table;
create table test_table(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;
load data local inpath 'step3/data.txt' into table test_table;

---- 求id大于12的记录的id值的和 ----
--------- Begin ---------
SELECT SUM(id) FROM test_table WHERE id > 12;

--------- End ---------

4:Hive日期函数

将时间戳转换为普通时间

时间戳:从1970年1月1日0点0分0秒距指定时间的秒数。比如1463308943指的实际上是2016年5月15号18点42分23秒。就是说这两个时间之间相距1463308943秒钟。

转换命令如下:

select from_unixtime(1463308943,'yyyyMMdd HH:mm:ss') from test_table limit 1;

其中yyyy表示结果中的年份将以2016这种四位数的形式展现,MM表示月份以05这种两位数的形式展现,dd表示两位数的天,HH表示24小时制,mm和ss分别表示分钟和秒钟以两位数的形式展示。

普通时间转时间戳

接着上面的讨论,怎么反过来将普通时间转为时间戳:

select unix_timestamp('20210606 13:01:03','yyyyMMdd HH:mm:ss') from test_table;
同样,这里需要说明普通时间的格式。

求当前时间
获取当前的时间戳的命令如下:

select unix_timestamp() from test_table;

计算相差天数

我们还可以使用Hive计算两个时间相差的天数:

select datediff('2019-12-08','2012-05-09') from test_table;

对时间进行加或者减

对指定的日期减去一天:

select date_sub('2021-06-06',1) from test_table;

指定日期加上100天:

select date_add('2021-06-06',100) from test_table;

编程要求

将时间戳1463308946转换为类似2012-02-02 02:02:02格式的普通时间。

无输入,正确的输出如下:

2016-05-15 10:42:26

复制代码
drop table if exists test_table;
create table test_table(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;
load data local inpath 'step4/data.txt' into table test_table;

---- 将1463308946转换为格式类似 2012-02-02 02:02:02 的普通时间 ----
--------- Begin ---------
select from_unixtime(1463308946, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

--------- End ---------

5:表生成函数

编程要求

将表test_table的字段id的名字改为age,类型不变。

测试说明

无输入,正确的输出如下:

age int

name string

复制代码
drop table if exists test_table;
create table test_table(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;
---- 把列id的名字改为age,类型不变----
--------- Begin ---------

alter table test_table change column id age int;
--------- End ---------
desc test_table;

6:分组排序取TopN

编程要求

实现对本例中开头部分给出的数据,按照name分组,然后select出前两名的全部信息以及序号(row_number()生成的数字)。

测试说明

测试输入:(无);

预期输出:

kaths math 96 1
kaths english 87 2
lrry math 69 1
lrry english 67 2
xiaoming english 100 1
xiaoming math 72

复制代码
drop table if exists student_grades;
create table student_grades(name string, course string, score int) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;
load data local inpath 'step6/data.txt' into table student_grades;
---- 按name分组,取出前两名的信息----
--------- Begin ---------

select name, course, score, rn from (
    select 
        name, 
        course, 
        score, 
        row_number() over (partition by name order by score desc) as rn 
    from student_grades
) t 
where rn <= 2;
--------- End ---------
相关推荐
王小王-1233 小时前
基于商品评价的评论情感分析与可视化系统
hive·情感分析·商品评价分析·主题分析·商品评论分析
知识分享小能手9 小时前
Hadoop学习教程,从入门到精通, ZooKeeper 分布式协调服务 — 全面知识点与案例代码(5)
hadoop·分布式·zookeeper
Nefu_lyh10 小时前
【Hive】 八、Hive 计算引擎:MapReduce / Tez / Spark 对比与选型
hive·spark·mapreduce
知识分享小能手1 天前
Hadoop学习教程,从入门到精通, MapReduce分布式计算框架 — 完整知识点与代码案例(4)
hadoop·学习·mapreduce
白日与明月1 天前
Hive子查询中的ORDER BY陷阱:为什么排序“消失”了?
数据仓库·hive·hadoop
段一凡-华北理工大学1 天前
工业领域的Hadoop架构学习~系列文章24:adoop工业应用总结与展望 - 技术路线图与最佳实践
大数据·人工智能·hadoop·分布式·学习·架构·高炉炼铁
段一凡-华北理工大学1 天前
工业领域的Hadoop架构学习~系列文章23:物流行业Hadoop应用实践 - 智能物流的数字化引擎
大数据·人工智能·hadoop·分布式·学习·架构·高炉炼铁
奇点爆破XC2 天前
Hadoop大数据生态(Ambari管理)组件服务详解
大数据·hadoop·ambari
isNotNullX2 天前
企业数据中台建设,ETL工具选错了会踩哪些坑?
数据仓库·etl·原型模式
SelectDB技术团队2 天前
预约发布会|核心产品力首发,如何构建面向 Agent 时代的企业级数据引擎
数据库·数据仓库·人工智能·数据分析·可观测·apache doris·selectdb