定义：
UDF(User-Defined-Function)，用户自定义函数对数据进行处理。
UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求。
UDAF(User Defined Aggregation Function)用户自定义聚合函数，操作多个数据行，产生一个数据行。
用法：
1、UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。
2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点：
a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
b）需要实现evaluate函。
c）evaluate函数支持重载。
hive的本地模式：
大多数的Hadoop job是需要hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据的。不过，有时hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间会明显被缩短。
如此一来，对数据量比较小的操作，就可以在本地执行，这样要比提交任务到集群执行效率要快很多。
配置如下参数，可以开启Hive的本地模式：
hive> set hive.exec.mode.local.auto=true;(默认为false)
当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式：
1.job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
2.job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
3.job的reduce数必须为0或者1
hive 中窗口函数row_number,rank,dense_ran,ntile分析函数的用法
示例数据：
2 a 123 b 134 b 125 a 146 a 157 a 138 b 119 a 1610 b 1711 a 14
sql语句：
select id,
name,
sal,
rank()over(partition by name order by sal desc ) rp,
dense_rank() over(partition by name order by sal desc ) drp,
row_number()over(partition by name order by sal desc) rmp
from f_test
结果：
10 b 17 1 1 1 3 b 13 2 2 2 4 b 12 3 3 3 8 b 11 4 4 4 9 a 16 1 1 1 6 a 15 2 2 2 11 a 14 3 3 3 5 a 14 3 3 4 7 a 13 5 4 5 2 a 12 6 5 6 1 a 10 7 6 7
ntile
ntile(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
ntile不支持rows between，比如 ntile(2) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and current row)
如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布
比如需求为:求sal前50%的人
select * from ( select id, name, sal, NTILE(2) over(partition by name order by sal desc ) rn from f_test ) t where t.rn=1
Hive已定义函数介绍：
1、字符串长度函数：length
语法: length(string A)
返回值: int
举例：
hive> select length(‘abcedfg’) from dual; 7
2、字符串反转函数：reverse
语法: reverse(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的反转结果
举例：
hive> select reverse(‘abcedfg’) from dual; gfdecba
3、字符串连接函数：concat
语法: concat(string A, string B…)
返回值: string
说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串
举例：
hive> select concat(‘abc’,'def’,'gh’) from dual; abcdefgh
4、带分隔符字符串连接函数：concat_ws
语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
返回值: string
说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符
举例：
hive> select concat_ws(‘,’,'abc’,'def’,'gh’) from dual; abc,def,gh
5、字符串截取函数：substr,substring
语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start)
返回值: string
说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串
举例：
hive> select substr(‘abcde’,3) from dual; cde hive> select substring(‘abcde’,3) from dual; cde hive> select substr(‘abcde’,-1) from dual; （和ORACLE相同） e
6、类型转换
类型转换：case
select cast(1 as float); --1.0 select cast('2016-05-22' as date); --2016-05-22
字符串转大写函数：upper,ucase
字符串转小写函数：lower,lcase
语法: lower(string A) lcase(string A)
返回值: string
说明：返回字符串A的小写格式
举例：
hive> select lower(‘abSEd’) from dual; absed hive> select lcase(‘abSEd’) from dual; absed
7、左右去除空格函数
左边去空格函数：ltrim
右边去空格函数：rtrim
8、正则表达式替换函数：regexp_replace
语法: regexp_replace(string A, string B, string C)
返回值: string
说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符
举例：
hive> select regexp_replace(‘foobar’, ‘oo|ar’, ”) from dual; fb
9、正则表达式解析函数：regexp_extract
语法: regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
返回值: string
说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。注意，在有些情况下要使用转义字符
举例：
hive> select regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, 1) from dual; the hive> select regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, 2) from dual; bar hive> select regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, 0) from dual; foothebar
10、URL解析函数：parse_url，parse_url_tuple（UDTF）
语法: parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])，parse_url_tuple功能类似parse_url()，但它可以同时提取多个部分并返回
返回值: string
说明：返回URL中指定的部分。partToExtract的有效值为：HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO.
举例：
hive> select parse_url(‘http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1′, ‘HOST’) from dual; facebook.com hive> select parse_url_tuple('http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY:k1', 'QUERY:k2'); v1 v2
11、json解析函数：get_json_object
语法: get_json_object(string json_string, string path)
返回值: string
说明：解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。
举例：
hive> select get_json_object(‘{“store”: > {“fruit”:[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], > “bicycle”:{“price”:19.95,”color”:”red”} > }, > “email”:”amy@only_for_json_udf_test.net”, > “owner”:”amy” > } > ‘,’$.owner’) from dual; amy
12、集合查找函数: find_in_set
语法: find_in_set(string str, string strList)
返回值: int
说明: 返回str在strlist第一次出现的位置，strlist是用逗号分割的字符串。如果没有找该str字符，则返回0（只能是逗号分隔，不然返回0）
举例：
hive> select find_in_set(‘ab’,'ef,ab,de’) from dual; 2 hive> select find_in_set(‘at’,'ef,ab,de’) from dual; 0
13、行转列：explode （posexplode Available as of Hive 0.13.0）
说明：将输入的一行数组或者map转换成列输出
语法：explode(array (or map))
举例：
hive> select explode(split(concat_ws(',','1','2','3','4','5','6','7','8','9'),',')) from test.dual; 1 2 3 4 5 6 7 8 9
14、多行转换：lateral view
说明：lateral view用于和json_tuple，parse_url_tuple，split, explode等UDTF一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
举例：
假设我们有一张表pageAds，它有两列数据，第一列是pageid string，第二列是adid_list，即用逗号分隔的广告ID集合：
| string pageid | Array<int> adid_list |
| "front_page" | [1, 2, 3] |
| "contact_page" | [3, 4, 5] |
要统计所有广告ID在所有页面中出现的次数。
首先分拆广告ID：
SELECT pageid, adid
FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid;
执行结果如下：
| string pageid | int adid |
| "front_page" | 1 |
| "front_page" | 2 |
| "front_page" | 3 |
| "contact_page" | 3 |
| "contact_page" | 4 |
| "contact_page" | 5 |
解释一下，from后面是你的表名，在表名后面加lateral view explode。。。（你的行转列sql） ，还必须要起一个别名，我这个字段的别名为sp。然后再看看select后面的 s.*，就是原表的字段，我这里面只有一个字段，且为X
多个lateral view的sql类如：
select * from exampletable lateral view explode(col1) mytable1 as mycol1 lateral view explode(mycol1) mytable2 as mycol2;
15、union结果集合并
union将多个select语句的结果集合并为一个独立的结果集
create table dw_oute_numbs as select 'step1' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/item%' union select 'step2' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/category%' union select 'step3' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/order%' union select 'step4' as step,count(distinct remote_addr) as numbs from ods_click_pageviews where datestr='2013-09-20' and request like '/index%';
+---------------------+----------------------+--+ | dw_oute_numbs.step | dw_oute_numbs.numbs | +---------------------+----------------------+--+ | step1 | 1029 | | step2 | 1029 | | step3 | 1028 | | step4 | 1018 | +---------------------+----------------------+--+
抽取一行数据转换到新表的多列样例：
http_referer是获取的带参数请求路径，其中非法字符用做了转义，根据路径解析出地址，查询条件等存入新表中，
drop table if exists t_ods_tmp_referurl; create table t_ ods _tmp_referurl as SELECT a.*,b.* FROM ods_origin_weblog a LATERAL VIEW parse_url_tuple(regexp_replace(http_referer, """, ""), 'HOST', 'PATH','QUERY', 'QUERY:id') b as host, path, query, query_id;
复制表，并将时间截取到日：
drop table if exists t_ods_tmp_detail; create table t_ods_tmp_detail as select b.*,substring(time_local,0,10) as daystr, substring(time_local,11) as tmstr, substring(time_local,5,2) as month, substring(time_local,8,2) as day, substring(time_local,11,2) as hour From t_ ods _tmp_referurl b;