1，排序处理

1.1cluster by排序

，在Hive中使用order by排序时是全表扫描，且仅使用一个Reduce完成。
在海量数据待排序查询处理时，可以采用【先分桶再排序】的策略提升效率。此时，
就可以使用cluster by语法。
cluster by语句可以指定根据某字段将数据进行分桶，在桶内再根据这个字段进行正序排序
通俗地说，就是根据一个字段来排序，先分桶再排序。[分桶虚拟，自动处理]
cluster by语句的语法：

select * from 表名 cluster by 字段名; # 正序排序

– 程序中动态设定reduce值
set mapreduce.job.reduces = 桶数;
– 查看reduce值
set mapreduce.job.reduces;
当然了，若数据量较小（比如小于TB），Hive处理不占优势。

-- 查看reduce值
set mapreduce.job.reduces; -- 默认值是-1
set mapreduce.job.reduces = -1;
-- order by
select *
from tb_student
order by score; -- 数据量小: 效率高, 没有分桶操作
-- cluster by
select
*
from tb_student
cluster by score; -- 海量数据查询: 排序效率高
-- 看运行时间
-- 1.先直接测试order by与cluster by操作: 排序效果一样; 2.设定桶数,
看运行时间

当要先分桶再排序处理时，可以使用hive的cluster by
一般地，cluster by仅对字段做正序排序，即升序。

1.2distribute by+sort by排序

先分组，再排序的使用

select * from 表名 distribute by 字段名 sort by 字段名;

说明：
（1）distribute by表示先按字段名执行分组；
（2）sort by用于在分组内负责对某字段进行排序；
（3）当且仅当distribute by与sort by字段名一致时，等同于cluster by效果。
创建分桶表设定排序字段

create [external] table 表名(
字段名 字段类型 [comment '注释'],
字段名 字段类型 [comment '注释'],
...
)
[clustered by (字段名) sorted by (字段名) into 分桶数 buckets]
[row format delimited
fields terminated by '指定分隔符'];

2.排序操作：
①order by 普通排序
②over(order by ^) 窗口函数
③cluster by 先分桶在排序
④distribute by+ sort by 先分表后排序
⑤clustered by + sorted by 创建分桶表+自动排序

-- 1
select
*
from tb_student
distribute by gender
sort by score;
-- 3
create table tb_bucket_student(
id int,
name string,
gender string,
score double
)
clustered by (gender) sorted by (score) into 3 buckets
row format delimited
fields terminated by ",";
show tables ;
-- 4
-- 5
load data inpath "/itheima/student_data.txt" into table
tb_bucket_student;
-- 导入数据: hdfs
select * from tb_bucket_student;

（1）distribute by+sort by语句配合一起使用时，就是先分后排序的思想观
念；
（2）注意：当要提升对海量数据的访问效率时，一般可以对表进行分区或分
桶。

2.正则表达式

使用场景：在网站注册新用户时，对用户名、手机号等的验证就使用了正则表达式。
在Hive中，可以使用RLIKE进行正则匹配

select *|字段名1,字段名2,... from 表名 where 字段名 rlike "正则内容";

select
*
from tb_orders
where
userAddress rlike ".*广东省.*"
and
totalMoney > 5000;
-- 5
select
*
from tb_orders
where userAddress rlike ".*省 .*市 .*区.*";

正则就是一段特殊的字符串，而正则语法规范，需要多实践、多思考，才能更加熟练化。

3，union与CTE语法

3.1union联合

连接查询的特点是多个表进行【横向】合并在一起！
也可以完成纵向合并或追加数据操作。
union联合可用于将多个SELECT语句的结果集，组合形成单个完全结果集。
一起看看union联合，语法：

select 语句1
union [ all | distinct ]
select 语句2
[ union select 语句 ...];

说明：
（1）union all不对数据内容进行去重，默认使用union all；
（2）union distinct可实现数据去重，但必须添加distinct关键字；
（3）每个select语句返回的列数量、名称必须一致，否则，将引发字段架构错误。

-- 显示所有
select * from tb_course1
union all
select * from tb_course2;
select * from tb_course1 union select * from tb_course2; --
默认去重
-- 去掉重复
select * from tb_course1
union distinct
select * from tb_course2;-- 先联合, 再根据条件筛选数据
select
*
from
(select * from tb_course1
union all
select * from tb_course2) temp_course
where name in ("周杰轮", "王力鸿");
-- where name="周杰轮" or name="王力鸿";

（1）union可以用于将多个SELECT结果集合并，但要注意结果集的字段名、类型等架构要一致；
当使用union语句完成自动去除数据重复值时，记得设定为union distinct

3.2CTE语法

CTE（Common Table Expressions的缩写）公用表表达式，表示临时结果集。
CTE是一个在查询中，定义的临时命名结果集，并可在from子句中使用它。语法：

with 别名 as
(select查询语句)
[别名 as (select查询语句), ...]
select查询语句;

说明：
（1）每个CTE仅被定义一次，可被引用任意次，但是一旦此查询语句结束，cte
就失效；
（2）注意，CTE表达式仅在单个语句的执行范围内定义，并取别名。[from前置]

with stu as (
select * from tb_student
)
select * from stu;
-- 3
-- 先取别名, 引用, 再过滤
with stu as (
select * from tb_student
)
select * from stu where stu.gender="男"; // 好理解
with stu as (
select * from tb_student
)
select * from stu where gender="男";

with语句可以配合union一起使用
为了便于掌握union关键字，我们会发现：当union联合多表时，可以当成是一张完整数据表

4. 抽样、虚拟列

4.1抽样tablesample

解决的问题：
当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，就可以抽取部分数据来进行处理，则显得尤为重要。
我们已知晓，在大数据体系且是真实的企业环境中，很容易出现超大数据容量的表，比如体积达到TB/PB级别。

对这种表一个简单的SELECT * 都会非常的慢，
哪怕LIMIT 10想要看10条数据，
我们发现，有可能也会走MapReduce计算流程。
这种时间等待是漫长且不合适的......

Hive支持抽样，需要使用tablesample语法：

select * from 表名 tablesample (bucket x out of y [on colname字段名|rand()]);

说明：（1）y表示桶的数量，比如设定为值5，则表示5桶；
（2）x是要抽样的桶编号，桶编号从1开始计算，colname字段名表示抽样的列（也就是按照那个字段分桶）；
（3）使用rand()表明在整个行中抽取样本而不是单个列；
（4）翻译为：按照colname字段名分成y桶，抽取其中的第x桶。

select
*
from tb_orders
-- tablesample ( bucket 1 out of 6 on userName); -- 数据倾斜
tablesample ( bucket 2 out of 6 on userName); -- 数据倾斜
-- 3
select
*
from tb_orders
tablesample ( bucket 4 out of 5 on orderNo);
-- 4
select
*
from tb_orders
tablesample ( bucket 2 out of 10 on rand());

当要快速从海量数据表中采样部分数据量，可以使用tablesample()；函数；
（2）使用部分数据采样形式，能提升获取局部数据量的效率，便于在调试海量数据的程序时使用。

4.2虚拟列

虚拟列表示未在表中真正存在的字段，在创建分区表中，分区列就是虚拟列的一个体现！
为了将Hive中的表进行分区（partition），这对每日增长的海量数据存储而言，是非常有用的。
为了保证HiveQL的高效运行，强烈推荐在where语句后，使用虚拟列（分区列）作为限定。[拿Web日志举例说明。]

2，Hive中有3个可用的虚拟列：

（1）INPUT__FILE__NAME
显示数据行所在的具体文件
（2）BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE
显示数据行所在文件的偏移量
（3）ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK # 没提示, 且默认不开启-需设置参数
[单独说明]
显示数据所在HDFS块的偏移量
# 偏移量指的是获取数据时，指针所在位置

对于 ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK 虚拟列，要设置参数：

-- 查看数据在HDFS块的偏移量设置是否开启
set hive.exec.rowoffset;
-- 设置开启
set hive.exec.rowoffset=true;
-- 若要关闭, 则需要重新设置为false-- 若要关闭, 则需要重新设置为false
set hive.exec.rowoffset=false;
-- 5
use sz41db_bucket;
show tables ;
select
*,
INPUT__FILE__NAME,
BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE
from bucket_id_course;

（1）简单地说，虚拟列就是Hive内置在查询语句中的几个特殊标记，可直接取用
（2）当要在查询结果中显示数据文件名信息，可以使用 INPUT__FILE__NAME虚拟列。

5，Hive基础函数

了解Hive函数有哪些分类？
在Hive中，有一些能直接被调用使用，比如类似于current_database()调用方式：
Hive的函数，可分为两大类：

（1）内置函数（Built-in Functions）
数学函数
日期函数
字符串函数
条件函数
类型转换函数
数据脱敏函数
（2）用户定义函数（User-Defined Functions）
UDF（User Defined Functions）用户定义功能函数
UDAF（User Defined Aggregate Functions）用户定义聚合函数
UDTF（User Defined Table-generating Functions）用户定义表生成函数

内置函数属于Hive基础函数、用户定义函数属于Hive进阶函数。

-- 查看可用的所有函数
show functions;
-- 查看函数的使用方式
desc function extended 函数名;

当要查看某函数如何使用时，可以使用desc function extended 函数名语句查看帮助信息

在Hive中，当要使用函数时, 语法为[select 函数名(xx);]。

5.1]数学函数

rand() 获取一个完全随机数，取值范围0-1。 double
round(x [, y]) 取整/设置小数精度(四舍五入)。 double

select round(3.141592654,2);
select round(3.141592654);
-- 3
select rand()*100;
select round(rand()*100);

当要保留浮点数后几位小数时，推荐使用round()函数
一般地，数学函数主要是用于处理各类数值型内容项

5.2日期函数

select current_date();
desc function extended year; -- 有用
select year(`current_date`());
select year(`current_timestamp`());
select year("2023-11-14");
-- desc function extended month;
select month(current_date());
select day(current_date());
desc function extended hour;
select hour(current_timestamp());
select minute(current_timestamp());
select second(current_timestamp());

（2）通常情况下，当要处理时间日期时，要想到Hive中常用的日期函数。

5.3字符串函数

在Hive中，常用的字符串函数有：

-- 1
select concat("hello","WORLD");
select concat_ws("=","hello","WORLD");
-- 1-10-100-20
select split("1-10-100-20","-");
select split("1-10-100-20","-")[0];
-- 2
-- Hello Heima
select length("Hello Heima");
select lower("Hello Heima");
select upper("Hello Heima");
-- 3
-- 2022-08-22 17:28:01
-- 通过日期函数year()
select year("2022-08-22 17:28:01");
-- 截取
select substr("2022-08-22 17:28:01",0,3); // 无法截取到结束位end
select substr("2022-08-22 17:28:01",0,4);
-- select substring()
-- 分割, 提取
select split("2022-08-22 17:28:01","-")[0];

字符串函数通常用于处理string、varchar等字符串类型的数据结果。

5.4条件函数、转换类型

1,类型转换函数有：
cast(expras) 将expr值强制转换为给定类型type。例如，cast(‘1’ as int会将字符串 ‘1’ 转换为整数。

select current_database();
-- if
select if(1=1,"男","女");
select if(1=0,"男","女"); -- 等号 =; 后期编程语言中, 等号==
-- isnull
select isnull(null);
select isnull("hello"); -- 没约束, 判断
-- isnotnull
select isnotnull(null);
select isnotnull("hello");
select nvl(null,18); -- 没有年龄值, 则默认为18岁
select nvl(20,18);
-- cast
select cast("100" as int);
select cast(12.14 as string); -- double
select cast("hello" as int);
-- 1700096276154
select cast(1700096276154/1000 as int); -- 1700096276 秒[10位数]-格式

强制类型转换在Hive中不一定成功，若不成功，则会返回null值。

5.5 数据脱敏函数

我们知道，当把元数据存储在MySQL中，需要将元数据中敏感部分（如身份证、电话号码等）进行脱敏处理，再供用户使用
通俗地说，就是进行掩码处理，或者加密处理。

select mask_hash("123ABC");
select mask("123ABC");
select mask("AB12aa"); -- XXnnxx
-- 2
select mask_first_n("AA11nn8989AAAAAAA",4);
select mask_last_n("AA11nn8989AAAAAAA",4);
select mask_show_first_n("it66ABCDE",3);
select mask_show_last_n("it66ABCDE",3);

，要做数据脱敏操作，可以根据mask单词看DataGrip的快捷提示，并选择使用某个。

5.6其他函数

select hash("123456"); -- hash 哈希算法(散列算法) = 哈希码
select md5("123456"); -- e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
32位/不可逆的 动态值绑定了结果?
select sha1("123456"); --
7c4a8d09ca3762af61e59520943dc26494f8941b
-- 3
select length("e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e");
select length("7c4a8d09ca3762af61e59520943dc26494f8941b");
-- 4 转换日期格式 转换为年月日 1700096276154
desc function date_format;
desc function from_unixtime;
-- a.把毫秒转换为秒, int
select cast(1700096276154/1000 as int);
-- b.使用函数即可
select from_unixtime(cast(1700096276154/1000 as int),"yyyyMM-dd");
select year(from_unixtime(cast(1700096276154/1000 as int),"yyyy-MM-dd"));

对于Hive函数的使用，若在应用中，还发现有新需求，可以通过查阅Hive函数资料来解决。

6.Hive高阶函数

用户自定义函数有：

用户定义函数（User-Defined Functions）
（1）UDF（User Defined Functions）用户定义功能函数
（2）UDTF（User Defined Table-generating Functions）用户定义表生成函数
（3）UDAF（User Defined Aggregate Functions）用户定义聚合函数

说明：
（1）最初，UDF、UDAF、UDTF这3个标准，是针对用户自定义函数分类的；
（2）目前，可以将这个分类标准直接扩大到Hive中的所有函数，包括内置函数和自定义函数

（1）UDF（User Defined Functions）用户定义功能函数
UDF函数可以理解为：普通函数。用于一进一出，即当输入一行数据时，则输出一行数据。比较常见的有split()分割函数。

select split("10-20-30-40","-");
-- 结果: ["10","20","30","40"]

（2）UDTF（User Defined Table-generating Functions）用户定义表生成函数
UDTF用于表生成函数。用于一进多出，即当输入一行时，则输出多行数据。比较常见的有：explode()。
（3）UDAF（User Defined Aggregate Functions）用户定义聚合函数
UDAF可表示为：聚合函数。用于多进一出，即当输入多行时，则输出一行数据。

6.1窗口函数

select
字段名, …
窗口函数() over([partition by xx order by xx [asc | desc]])
from 表名;
说明：
（1）窗口函数名可以是聚合函数，例如sum()、count()、avg()等，也可以是分
析函数；
（2）聚合函数有count()、sum()、avg()、min()、max()；
（3）分析函数有row_number、rank、dense_rank等；
（4）partition by用于分组、order by用于排序。
当要把某数据列添加到数据表时，可以使用窗口函数over()关键字

6.2json数据处理

JSON的全称是：JavaScript Object Notation，即JS对象标记法。在很多开发场景里，JSON数据传输很常见！
（1）数组（Array）用中括号[ ]表示；
（2）对象（0bject）用大括号{ }表示。
说明：在Hive中，没有json类的存在，一般使用string类型来修饰，叫做json字符串。

get_json_object(json_txt, path) 用于解析json字符串
说明：path参数通常可用于获取json中的数据内容，语法：“$.key”。

select
get_json_object(data,"$.device")
from json_device;
select
get_json_object(data,"$.device") device,
get_json_object(data,"$.deviceType") divece_type,
get_json_object(data,"$.signal") signal,
get_json_object(data,"$.time") int_time
from json_device;split(from_unixtime(cast(get_json_object(data,"$.time")/1000
as int),"yyyy/MM/dd"),"/")[0] year,

6.3 炸裂函数

explode()可用于表生成函数，一进多出，即当输入一行时，则输出多行数据。
通俗地说，就是可以使用explode()炸开数据。
explode(array | mapdata)
用于炸裂数据内容，并分开数据结果。
通常情况下，炸裂函数会与侧视图配合一起使用。
侧视图（lateral view）原理是：
（1）将UDTF的结果构建成一个类似于视图的表；
（2）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。
ateral view侧视图语法：

select ... from 表A 别名
lateral view
UDTF(xxx) 别名 as 列名1, 列名2, 列名3, ...;

create table table_nba(
team_name string,
champion_year array<string>
) row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '|';select * from tb_nba;
-- a.单独获取到冠军年份
select
explode(champion_year)
from tb_nba;
-- b.显示出来??
select
*,
explode(champion_year) //报错了
from tb_nba;-- 对year进行一个升序排序处理
select
*
from
(select
a.team_name,
b.year
from tb_nba a
lateral view
explode(champion_year) b as year) temp_nba
order by temp_nba.year;
select
*
from
(select
a.team_name,
b.year
from tb_nba a
lateral view
explode(champion_year) b as year) temp_nba
order by cast(temp_nba.year as int);

炸裂函数把数据炸开后，若在处理时遇到一些问题，可以考虑引入侧视图配合使用