1 空字段赋值NVL函数

1.函数说明
  NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( string1, replace_with)。它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。

2.数据准备：采用员工表

3.查询：如果员工的comm为NULL，则用-1代替

hive (default)> select nvl(comm,-1) from emp;

4.查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替

hive (default)> select nvl(comm,mgr) from emp;

2.CASE WHEN函数

  1. 数据准备

namedept_idsex
悟空A男
大海A男
宋宋B男
凤姐A女
婷姐B女
婷婷B女

2．需求求出不同部门男女各多少人。结果如下：

A     2       1
B     1       2

3．创建本地emp_sex.txt，导入数据
[ihadu@hadoop102 datas]$ vi emp_sex.txt
悟空 A 男大海 A 男宋宋 B 男凤姐 A 女婷姐 B 女婷婷 B 女

4．创建hive表并导入数据

create table emp_sex(
name string,
dept_id string,
sex string)
row format delimited fields terminated by "\t";

load data local inpath '/opt/module/datas/emp_sex.txt' into table emp_sex;

5．按需求查询数据

select
  dept_id,
  sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count,
  sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count
from
  emp_sex
group by
  dept_id;

3.行转列

1．相关函数说明
  CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;
  CONCAT_WS(separator, str1, str2,…)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
  COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。

2．数据准备

nameconstellationblood_type
孙悟空白羊座A
大海射手座A
宋宋白羊座B
猪八戒白羊座A
凤姐射手座A

3．需求把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：

射手座,A            大海|凤姐
白羊座,A            孙悟空|猪八戒
白羊座,B            宋宋

4．创建本地constellation.txt，导入数据

[ihadu@hadoop102 datas]$ vi person_info.txt
孙悟空	白羊座	A
大海	 射手座	A
宋宋	 白羊座	B
猪八戒   白羊座	A
凤姐	  射手座	A

5．创建hive表并导入数据

create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string)
row format delimited fields terminated by "\t";

load data local inpath “/opt/module/datas/person_info.txt” into table person_info;

6．按需求查询数据

select
    t1.base,
    concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
    (select
        name,
        concat(constellation, ",", blood_type) base
    from
        person_info) t1
group by
    t1.base;

4.列转行

1．函数说明
Explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

Lateral view
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

2．数据准备

moviecategory
《金刚川》悬疑,动作,科幻,剧情
《我和我的家乡》悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《心灵奇旅》战争,动作,灾难

3．需求将电影分类中的数组数据展开。结果如下：

《金刚川》      悬疑
《金刚川》      动作
《金刚川》      科幻
《金刚川》      剧情
《我和我的家乡》   悬疑
《我和我的家乡》   警匪
《我和我的家乡》   动作
《我和我的家乡》   心理
《我和我的家乡》   剧情
《心灵奇旅》      战争
《心灵奇旅》      动作
《心灵奇旅》      灾难

4．创建本地movie.txt，导入数据

[ihadu@hadoop102 datas]$ vi movie.txt
《疑犯追踪》	悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》	悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》	战争,动作,灾难

5．创建hive表并导入数据

create table movie_info(
    movie string,
    category array<string>)
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";

load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info;

6．按需求查询数据

select
    movie,
    category_name
from
    movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;

5.窗口函数

1．相关函数说明
OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
LAG(col,n)：往前第n行数据
LEAD(col,n)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。

2．数据准备：name，orderdate，cost

jack,2017-01-01,10
tony,2017-01-02,15
jack,2017-02-03,23
tony,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,46
jack,2017-04-06,42
tony,2017-01-07,50
jack,2017-01-08,55
mart,2017-04-08,62
mart,2017-04-09,68
neil,2017-05-10,12
mart,2017-04-11,75
neil,2017-06-12,80
mart,2017-04-13,94

3．需求（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数（2）查询顾客的购买明细及月购买总额（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加（4）查询顾客上次的购买时间（5）查询前20%时间的订单信息

4．创建本地business.txt，导入数据

[ihadu@hadoop102 datas]$ vi business.txt

5．创建hive表并导入数据

create table business(
name string,
orderdate string,
cost int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

load data local inpath "/opt/module/datas/business.txt" into table business;

6．按需求查询数据（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数

select name,count(*) over ()
from business
where substring(orderdate,1,7) = '2017-04'
group by name;

（2）查询顾客的购买明细及月购买总额

select
	name,
	orderdate,
	cost,
	sum(cost) over(partition by month(orderdate))
from business;

（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加

select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from business;

（4）查看顾客上次的购买时间

select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1,
lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from business;

（5）查询前20%时间的订单信息

select * from (
    select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
    from business
) t
where sorted = 1;

6.Rank函数
1．函数说明

  • RANK() 排序相同时会重复，总数不会变

  • DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少

  • ROW_NUMBER() 会根据顺序计算

2．数据准备

namesubjectscore
孙悟空语文87
孙悟空数学95
孙悟空英语68
大海语文94
大海数学56
大海英语84
宋宋语文64
宋宋数学86
宋宋英语84
婷婷语文65
婷婷数学85
婷婷英语78

3．需求计算每门学科成绩排名。

4．创建本地movie.txt，导入数据

[ihadu@hadoop102 datas]$ vi score.txt

5．创建hive表并导入数据

create table score(
name string,
subject string, 
score int) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/module/datas/score.txt' into table score;

6．按需求查询数据

select name,
subject,
score,
rank() over(partition by subject order by score desc) rp,
dense_rank() over(partition by subject order by score desc) drp,
row_number() over(partition by subject order by score desc) rmp
from score;

查询结果：

name    subject score   rp      drp     rmp
孙悟空  数学    95      1       1       1
宋宋    数学    86      2       2       2
婷婷    数学    85      3       3       3
大海    数学    56      4       4       4
宋宋    英语    84      1       1       1
大海    英语    84      1       1       2
婷婷    英语    78      3       2       3
孙悟空  英语    68      4       3       4
大海    语文    94      1       1       1
孙悟空  语文    87      2       2       2
婷婷    语文    65      3       3       3
宋宋    语文    64      4       4       4

原文：https://github.com/heibaiying/BigData-Notes