一、前言

在任何一种编程语言中，函数可以说是必不可少的，像mysql、oracle中，提供了很多内置函数，或者通过自定义函数的方式进行定制化使用，而hive作为一门数据分析软件，随着版本的不断更新迭代，也陆续出现了很多函数，以满足日常数据查询与分析的各种场景。

二、hive 函数概述

Hive内建了不少函数，用于满足用户不同使用需求，提高SQL编写效率，查看hive的函数，可以通过下面的方式：

1、show functions —— 查看当下可用的所有函数；

2、describe function extended funcname —— 查看函数的具体使用方式；

show functions 查看当前版本下hive函数

这以上随机截取了一部分，更详细的可以参考官方手册：hive官方文档，里面有hive函数的详细资料；

三、hive 函数分类

Hive函数分为两大类：

• 内置函数（Built-in Functions）；
• 用户定义函数UDF（User-Defined Functions）；

3.1 内置函数

包括：数值类型函数、日期类型函数、字符串类型函数、集合函数、条件函数等

3.2 用户定义函数

根据输入输出的行数可分为3类：UDF、UDAF、UDTF

用户定义函数UDF分类标准

用户自定义函数根据函数输入输出的行数进行划分，具体来说如下：

UDF（User-Defined-Function）

普通函数，一进一出；

UDAF（User-Defined Aggregation Function）

聚合函数，多进一出；

UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）

表生成函数，一进多出；

3.3 UDF分类标准扩大化

UDF分类标准本来针对的是用户自己编写开发实现的函数，UDF分类标准可以扩大到Hive的所有函数中：包括内置函数和用户自定义函数；

因为不管是什么类型的函数，一定满足于输入输出的要求，那么从输入几行和输出几行上来划分没有任何问题。 千万不要被UD（User-Defined）这两个字母所迷惑，照成视野的狭隘。

四、内置函数

内置函数（build-in）顾名思义，指的是Hive开发实现好，直接可以使用的函数,也叫做内建函数，官方文档地址：hive官方文档，内置函数根据应用归类整体可以分为8大种类型，我们将对其中重要的，使用频率高的函数使用进行详细的说明；

8大类型的内置函数

• 字符串函数；
• 日期函数；
• 数学函数；
• 数据脱敏函数；
• 条件函数；
• 类型转换函数；
• 集合函数；
• 其他杂项函数；

4.1 字符串函数

字符串函数可以说在日常工作中使用的很频繁的了，下面列举一些常用的字符串函数

concat 函数

用于拼接字符串，或者将不同类型的字符串拼接在一起；

select concat(“angela”,”baby”);

带分隔符字符串连接函数：concat_ws(separator, [string | array(string)]+)

select concat_ws(‘.’, ‘www’, array(‘taobao’, ‘com’));

字符串截取函数

substr(str, pos[, len]) 或者  substring(str, pos[, len])

select substr(“angelababy”,-2); –pos是从1开始的索引，如果为负数则倒着数
select substr(“angelababy”,2,2);

正则表达式替换函数

regexp_replace(str, regexp, rep)

select regexp_replace(‘100-200’, ‘(\\d+)’, ‘num’);

正则表达式解析函数

regexp_extract(str, regexp[, idx]) ，提取正则匹配到的指定组内容

select regexp_extract(‘100-200’, ‘(\\d+)-(\\d+)’, 2);

URL解析函数

parse_url ，注意要想一次解析出多个 可以使用parse_url_tuple这个UDTF函数

select parse_url(‘http://www.taobao.com/path/p1.action?query=1’, ‘HOST’);

分割字符串函数

split(str, regex)

select split(‘apache hive’, ‘\\s+’);

json解析函数

get_json_object(json_txt, path)，其中：json_txt表示json对象；

select get_json_object(‘[{“website”:”www.taobao.com”,”name”:”allenwoon”}, {“website”:”cloud.taobao.com”,”name”:”carbondata 中文文档”}]’, ‘$.[1].website’);

字符串长度函数

length(str | binary)

字符串反转函数

select reverse(“angelababy”);

其他字符串函数总结

--字符串连接函数：concat(str1, str2, ... strN)
--字符串转大写函数：upper,ucase
select upper("angelababy");
select ucase("angelababy");
--字符串转小写函数：lower,lcase
select lower("ANGELABABY");
select lcase("ANGELABABY");
--去空格函数：trim 去除左右两边的空格
select trim(" angelababy ");
--左边去空格函数：ltrim
select ltrim(" angelababy ");
--右边去空格函数：rtrim
select rtrim(" angelababy ");
--空格字符串函数：space(n) 返回指定个数空格
select space(4);
--重复字符串函数：repeat(str, n) 重复str字符串n次
select repeat("angela",2);
--首字符ascii函数：ascii
select ascii("angela");  --a对应ASCII 97
--左补足函数：lpad
select lpad('hi', 5, '??');  --???hi
select lpad('hi', 1, '??');  --h
--右补足函数：rpad
select rpad('hi', 5, '??');
--集合查找函数: find_in_set(str,str_array)
select find_in_set('a','abc,b,ab,c,def');

4.2 日期函数

日期函数也是一种使用非常频繁的函数，有必要深入的掌握，以下列举常用的日期函数

获取当前日期

select current_date();

获取当前时间戳

current_timestamp，同一查询中对current_timestamp的所有调用均返回相同的值

select current_timestamp();

获取当前UNIX时间戳函数

select unix_timestamp();

日期比较函数

datediff  ，日期格式要求为：’yyyy-MM-dd HH:mm:ss’ or ‘yyyy-MM-dd’

select datediff(‘2012-12-08′,’2012-05-09’);

其他日期函数

--日期转UNIX时间戳函数: unix_timestamp
select unix_timestamp("2011-12-07 13:01:03");

--指定格式日期转UNIX时间戳函数: unix_timestamp
select unix_timestamp('20111207 13:01:03','yyyyMMdd HH:mm:ss');

--UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime
select from_unixtime(1618238391);
select from_unixtime(0, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

--日期增加函数: date_add
select date_add('2012-02-28',10);

--日期减少函数: date_sub
select date_sub('2012-01-1',10);

--抽取日期函数: to_date
select to_date('2009-07-30 04:17:52');

--日期转年函数: year
select year('2009-07-30 04:17:52');

--日期转月函数: month
select month('2009-07-30 04:17:52');

--日期转天函数: day
select day('2009-07-30 04:17:52');

--日期转小时函数: hour
select hour('2009-07-30 04:17:52');

--日期转分钟函数: minute
select minute('2009-07-30 04:17:52');

--日期转秒函数: second
select second('2009-07-30 04:17:52');

--日期转周函数: weekofyear 返回指定日期所示年份第几周
select weekofyear('2009-07-30 04:17:52');

4.3 数学函数

当需要对数据进行一些特殊的运算，比如取整，随机数等，就需要用到hive中的熟悉函数，以下列举常用的一些数学函数；

 取整函数

 round  返回double类型的整数值部分 （遵循四舍五入）

指定精度取整函数

round(double a, int d) ，返回指定精度d的double类型

select round(3.1415926,4);

取随机数函数

rand ，每次执行都不一样 返回一个0到1范围内的随机数

select rand();

其他数学函数

--向下取整函数: floor
select floor(3.1415926);
select floor(-3.1415926);
--向上取整函数: ceil
select ceil(3.1415926);
select ceil(-3.1415926);

--指定种子取随机数函数: rand(int seed) 得到一个稳定的随机数序列
select rand(3);

--二进制函数:  bin(BIGINT a)
select bin(18);
--进制转换函数: conv(BIGINT num, int from_base, int to_base)
select conv(17,10,16);
--绝对值函数: abs
select abs(-3.9);

4.4 集合函数

集合元素size函数

size(Map<K.V>) size(Array<T>)

select size(`array`(11,22,33));
select size(`map`(“id”,10086,”name”,”zhangsan”,”age”,18));

取map集合keys函数

map_keys(Map<K.V>)，获取集合中map的key列表

select map_keys(`map`(“id”,10086,”name”,”zhangsan”,”age”,18));

取map集合values函数

map_values(Map<K.V>)

select map_values(`map`(“id”,10086,”name”,”zhangsan”,”age”,18));

判断数组是否包含指定元素

array_contains(Array<T>, value)

select array_contains(`array`(11,22,33),11);
select array_contains(`array`(11,22,33),66);

数组排序函数

sort_array(Array<T>)

select sort_array(`array`(12,2,32));

 4.5 条件函数

if条件判断

 if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) ，有没有觉得这个语法和 mybatis 中的动态sql有点类似呢？

select if(1=2,100,200);
select if(sex =’男’,’M’,’W’) from student limit 3;

空判断函数

isnull( a )

select isnull(“allen”);
select isnull(null);

非空判断函数

 isnotnull ( a )

select isnotnull(“allen”);
select isnotnull(null);

空值转换函数

nvl(T value, T default_value)

select nvl(“allen”,”baidu”);
select nvl(null,”baidu”);

非空查找函数

COALESCE(T v1, T v2, …) ，返回参数中的第一个非空值；如果所有值都为NULL，那么返回NULL；

select COALESCE(null,11,22,33);
select COALESCE(null,null,null,33);
select COALESCE(null,null,null);

条件转换函数

CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END

select case 100 when 50 then ‘tom’ when 100 then ‘mary’ else ‘tim’ end;
select case sex when ‘男’ then ‘male’ else ‘female’ end from student limit 3;

其他条件函数

--nullif( a, b ):
-- 如果a = b，则返回NULL，否则返回一个
select nullif(11,11);
select nullif(11,12);

--assert_true(condition)
--如果'condition'不为真，则引发异常，否则返回null
SELECT assert_true(11 >= 0);
SELECT assert_true(-1 >= 0);

类型转换函数

任意数据类型之间转换:cast

select cast(12.14 as bigint);
select cast(12.14 as string);
select cast(“hello” as int);

4.6  数据脱敏函数

mask

将查询回的数据，大写字母转换为X，小写字母转换为x，数字转换为n

select mask(“abc123DEF”);
select mask(“abc123DEF”,’-‘,’.’,’^’); –自定义替换的字母

mask_first_n(string str[, int n])

对前n个进行脱敏替换

mask_last_n(string str[, int n])

对后n个进行脱敏替换

select mask_last_n(“abc123DEF”,4);

mask_show_first_n(string str[, int n])

除了前n个字符，其余进行掩码处理

select mask_show_first_n(“abc123DEF”,4);

mask_show_last_n(string str[, int n])

除了后n个字符，其余进行掩码处理

select mask_show_last_n(“abc123DEF”,4);

mask_hash(string|char|varchar str)

返回字符串的hash编码

select mask_hash(“abc123DEF”);

4.7  其他杂项函数

如果你要调用的java方法所在的jar包，而不是hive自带的 ，可以使用add jar 的方式添加进来，hive调用java方法格式为：java_method(class, method[, arg1[, arg2..]])；

调用Java的max函数

select java_method(“java.lang.Math”,”max”,11,22);

五、自定义函数

用户自定义函数简称UDF，源自于英文user-defined function，在系统内置的函数无法满足实际的业务场景需求时，可以考虑使用自定义函数 ，关于自定义函数的概念在本文开头有过介绍；

UDF 普通函数

特点是一进一出，也就是输入一行输出一行，比如round这样的取整函数，接收一行数据，输出的还是一行数据；

UDAF 聚合函数

UDAF 聚合函数，A所代表的单词就是Aggregation聚合的意思，多进一出，也就是输入多行输出一行；

如下图

UDTF 表生成函数

• UDTF 表生成函数，T所代表的单词是Table-Generating表生成的意思；
• 特点是一进多出，也就是输入一行输出多行；

这类型的函数作用返回的结果类似于表，同时，UDTF函数也是我们接触比较少的函数，比如explode函数；

如下图所示

使用explode函数就可以得到一进多出的效果；

六、explode 函数

6.1  explode 函数功能介绍

explode 函数属于UDTF类型函数，explode接收map、array类型的数据作为输入，然后把输入数据中的每个元素拆开变成一行数据，一个元素一行，explode执行效果正好满足于输入一行输出多行，所有叫做UDTF函数；

1、一般情况下，explode函数可以直接单独使用即可；

2、也可以根据业务需要结合lateral view侧视图一起使用；

使用示例

explode(array) ，将array里的每个元素生成一行；

explode(map)   ，将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列；

6.2 explode 函数操作演示

业务需求描述

有如下的数据

现在需要把这份数据最终转换成下面的表的数据

建表

create table the_nba_championship(
           team_name string,
           champion_year array<string>
) row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '|';

执行上面的sql建表

加载数据文件到表中

load data local inpath ‘/usr/local/soft/hivedata/The_NBA_Championship.txt’ into table the_nba_championship;

检查数据

使用explode函数对champion_year进行拆分

俗称炸开

select explode(champion_year) from the_nba_championship;

执行结果，可以看到就把年份分成了一行行数据；

使用lateral view（侧输出流/视图） + explode

select a.team_name,b.year
from the_nba_championship a lateral view explode(champion_year) b as year
order by b.year desc;

执行结果

可能有同学想，为什么不使用下面的sql呢？

select team_name,explode(champion_year) from the_nba_championship;

其实这个是错误的，执行一下就会报错，这就要解释下UDTF的语法限制了；

UDTF语法限制

• explode函数属于UDTF表生成函数，explode执行返回的结果可以理解为一张虚拟的表，其数据来源于源表；
• 在select中只查询源表数据没有问题，只查询explode生成的虚拟表数据也没问题，但是不能在只查询源表的时候，既想返回源表字段又想返回explode生成的虚拟表字段；通俗点讲，有两张表，不能只查询一张表但是又想返回分别属于两张表的字段；

UDTF语法限制解决

• 从SQL层面上来说上述问题的解决方案是：对两张表进行join关联查询；
• Hive专门提供了语法lateral View侧视图，专门用于搭配explode这样的UDTF函数，以满足上述需要；

七、Hive Lateral View 侧视图

Lateral View 侧视图概述

Lateral View是一种特殊的语法，主要搭配UDTF类型函数一起使用，用于解决UDTF函数的一些查询限制的问题，一般只要使用UDTF，就会固定搭配lateral view使用；

官方链接地址：hive侧视图地址

Lateral View 原理

• 将UDTF的结果构建成一个类似于视图的表，然后将原表中的每一行和UDTF函数输出的每一行进行连接，生成一张新的虚拟表。这样就避免了UDTF的使用限制问题；
• 使用lateral view时也可以对UDTF产生的记录设置字段名称，产生的字段可以用于group by、order by 、limit等语句中，不需要再单独嵌套一层子查询；

可以对照下图进行理解；

lateral view侧视图基本语法

select …… from tabelA lateral view UDTF(xxx) 别名 as col1,col2,col3……;

操作演示

获取球队的名称，以及荣获冠军的年份

select a.team_name ,b.year
from the_nba_championship a lateral view explode(champion_year) b as year;

执行结果 

上述结果根据年份倒序排序

select a.team_name ,b.year
from the_nba_championship a lateral view explode(champion_year) b as year
order by b.year desc;

执行结果

统计每个球队获取总冠军的次数 并且根据倒序排序

select a.team_name ,count(*) as nums
from the_nba_championship a lateral view explode(champion_year) b as year
group by a.team_name
order by nums desc;

执行结果

八、聚合函数

在很多业务场景下，需要对表的数据进行汇总（聚合），得到一个聚合的结果或者分组聚合的结果进行报表展示等，比如我们熟悉的mysql，mongodb，es等都提供了丰富的聚合函数对数据进行聚合统计分析。

8.1  hive聚合函数概述

hive 聚合函数的功能是：对一组值执行计算并返回单一的值

1、聚合函数是典型的输入多行输出一行，使用Hive的分类标准，属于UDAF类型函数；

2、通常搭配Group By语法一起使用，分组后进行聚合操作；

8.2  基础聚合

• HQL提供了几种内置的UDAF聚合函数，例如max（…），min（…）和avg（…）。这些我们把它称之为基础的聚合函数；
• 通常情况下聚合函数会与GROUP BY子句一起使用。如果未指定GROUP BY子句，默认情况下，它会汇总所有行数据；

8.3  数据准备

建一张数据表

drop table if exists student;
create table student(
    num int,
    name string,
    sex string,
    age int,
    dept string)
row format delimited
fields terminated by ',';

执行sql建表

加载数据到表中

8.4  操作演示

没有group by子句的聚合操作

–count(*)：所有行进行统计，包括NULL行
    –count(1)：所有行进行统计，包括NULL行
      –count(column)：对column中非Null进行统计

执行下面的sql

select count(*) as cnt1,count(1) as cnt2 from student;

执行结果

带有group by子句的聚合操作

这个同mysql的操作基本一致，这里注意group by语法限制

select sex,count(*) as cnt from student group by sex;

执行结果

select时多个聚合函数一起使用

select count(*) as cnt1,avg(age) as cnt2 from student;

执行结果 

聚合函数搭配其他条件函数一起使用

与case when条件转换函数、coalesce函数、if函数使用

select
    sum(CASE WHEN sex = '男'THEN 1 ELSE 0 END)
from student;

select
    sum(if(sex = '男',1,0))
from student;

执行结果

聚合参数不支持嵌套聚合函数

聚合操作时针对null的处理

CREATE TABLE tmp_1 (val1 int, val2 int);
INSERT INTO TABLE tmp_1 VALUES (1, 2),(null,2),(2,3);
select * from tmp_1;

依次执行上面的sql观察结果

在存在null数据的情况下，进行下面的聚合看看效果如何

select sum(val1), sum(val1 + val2) from tmp_1;

从执行结果来看，第二行数据(NULL, 2) 在进行sum(val1 + val2)的时候会被忽略； 

这个可以使用coalesce函数解决

select
    sum(coalesce(val1,0)),
    sum(coalesce(val1,0) + val2)
from tmp_1;

这时执行上面的sql就能得到期望的结果了 

配合distinct关键字去重聚合

此场景下，会编译期间会自动设置只启动一个reduce task处理数据  可能造成数据拥堵，如下的聚合：

select count(distinct sex) as cnt1 from student;

在这种情况下，可以考了先去重 在聚合 通过子查询完成，因为先执行distinct的时候 可以使用多个reducetask来跑数据，改进后的sql如下：

select count(*) as gender_uni_cnt
from (select distinct sex from student) a;

找出student表中男女学生年龄最大的及名字

这里使用了struct来构造数据 然后针对struct应用max找出最大元素 然后取值 select sex

select sex,
max(struct(age, name)).col1 as age,
max(struct(age, name)).col2 as name
from student
group by sex;

执行上面的sql观察结果

8.5  增强聚合

常用的增强聚合函数包括：grouping_sets、cube、rollup这几个函数，它们主要适用于OLAP多维数据分析模式中，多维分析中的维指的分析问题时看待问题的维度、角度，接下来通过操作演示下增强聚合的使用。

8.6  数据准备

建表并加载数据

CREATE TABLE cookie_info(
   month STRING,
   day STRING,
   cookieid STRING
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/cookie_info.txt' into table cookie_info;

查询数据是否加载成功

8.7  操作演示group sets

group sets 操作1

— grouping_id —— 表示这一组结果属于哪个分组集合；
— 根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day；

SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
GROUPING SETS (month,day) --这里是关键
ORDER BY GROUPING__ID;

执行结果 

 从这个执行结果来看，其实group sets的操作相当于是把两种聚合结果做了union操作，等价于下面的sql；

SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,1 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month
UNION ALL
SELECT NULL as month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,2 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY day;

group sets 操作2

从上一个操作对照理解这个sql就很好理解了

SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
GROUPING SETS (month,day,(month,day))   --1 month   2 day    3 (month,day)
ORDER BY GROUPING__ID;

执行sql观察结果

总结来说：grouping sets是一种将多个group by逻辑写在一个sql语句中的便利写法。等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。GROUPING__ID表示结果属于哪一个分组集合。

8.8  增强聚合 — cube与ROLLUP

cube表示根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。对于cube来说,如果有n个维度,则所有组合的总个数是：2^n；

比如cube有a,b,c 3个维度，则所有组合情况是： (a,b,c),(a,b),(b,c),(a,c),(a),(b),(c),()

cube 的语法功能指的是：根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合，rollup是cube的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合；

比如ROLLUP有a,b,c3个维度，则所有组合情况是：(a,b,c),(a,b),(a),()

8.9  cube 操作演示

with cube

按照上面的理论说明，使用cube进行聚合下面的sql；

SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
WITH CUBE
ORDER BY GROUPING__ID;

执行sql，观察执行结果；

从结果来看，得到了多个维度的聚合统计结果，其实就等价于下面的sql；

SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,0 AS GROUPING__ID FROM cookie_info
UNION ALL
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,1 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month
UNION ALL
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,2 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY day
UNION ALL
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,3 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month,day;

with rollup

以month维度进行层级聚合；

SELECT
    month,
    day,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING__ID;

执行结果；

再把month和day调换顺序，则以day维度进行层级聚合；

SELECT
    day,
    month,
    COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
    GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY day,month
WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING__ID;

执行结果

 本篇通过大量的篇幅展示了hive中各类函数的详细使用，希望对看到的小伙们有用，不足之处，敬请执教，本篇到此结束，谢谢观看！