Hive【Hive（五）函数-高级聚合函数、炸裂函数】

高级聚合函数

多进一出（多行输入，一个输出）

普通聚合函数：count、sum ...

1）collect_list（）：收集并形成 list 集合，结果不去重

select sex,collect_list(job)
from employee
group by sex;
--女	["行政","研发","行政","前台"]
--男	["销售","研发","销售","前台"]

2）collect_set（）：收集并形成 set 集合，结果去重

select sex,collect_set(job)
from employee
group by sex;
--女	["行政","研发","前台"]
--男	["销售","研发","前台"]

案例

1）每个月的入职人数以及姓名

select month(replace(hire_date,'/','-')) as month,count(*) cnt,collect_list(name) as name_list
from employee
group by month(replace(hire_date,'/','-'));

运行结果：

month  cnt  name_list
4	    2	["宋青书","周芷若"]
6	    1	["黄蓉"]
7	    1	["郭靖"]
8	    2	["张无忌","杨过"]
9	    2	["赵敏","小龙女"]

炸裂函数（UDTF）

接受一行数据，输出一行或多行数据。

TF（Table-Genrating Functions），表生成函数，也就是说这个函数的结果是一张表。

1、常用 UDTF - explode（array<T> a）

explode（array<T> a）接受一个数组类型的参数，它会把这一个数组炸裂成一个列（多行）。

语法

select explode(array("a","b","c"))as item;
-- item
-- a
-- b
-- c

2、常用 UDTF - explode（Map<K,V> m）

返回多行2列（key，value）。

语法

注意：不加别名时，它默认的字段也是 key 和 value，我们自定义多个字段名时需要加括号。

select explode(map('hadoop','1','spark',2)) as (key,value);
-- key  value
-- hadoop 1
-- spark 2

3、常用 UDTF - posexplode（array<T> a）

接受一个数组 array ，pos 的意思是 position ，也就是数组的下标。它返回多行两列，一列为 pos（索引），一列是 val（值）。

select posexplode(array('a','b','c'));
-- pos val
-- 0    a
-- 1    b
-- 2    c

4、常用 UDTF - inline（array<struct<f1:T1,...,fn:Tn>> a）

它接受一个结构体数组，返回多行多列，列数=结构体的属性数量。

注意：每个结构体的属性数量必须一致。

select inline(array(named_struct("id",1,"name","zs","age",15),named_struct("id",2,"name","ls","age",17),named_struct("id",3,"name","ww","age",23))) as (id,name,age);

运行结果：

Lateral View（常用）

Lateral View 通常与UDTF 配合使用。它可以将UDTF应用到源表的每行数据，UDTF会将每行数据转换为一行或多行，Lateral View会将源表中每行的输出结果与该行连接起来，形成一个虚拟表。

数据准备

create table movie_info(movie string,     --电影名称category string   --电影分类
)
row format delimited fields terminated by "\t";insert overwrite table movie_info
values ("《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");

函数演示

selectmovie,category_name
from
movie_info
lateral view
explode(split(category,",")) movie_info_tmp as category_name;

运行结果：

select cate,count(*)
from (select movie,catefrom (select movie,split(category,',') catesfrom movie_info)t1 lateral view explode(cates) tmp as cate
)t2
group by cate;

运行结果：