大数据开发之Spark SQL/Hive实用函数分享

2021/10/21 19:13:02

编程Tag： SQL Date timestamp Spark hive -- 12 2020 salary

本文主要是介绍大数据开发之Spark SQL/Hive实用函数分享，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

字符串函数
1. concat

对字符串进行拼接：concat(str1, str2, ..., strN) ，参数：str1、str2...是要进行拼接的字符串。

-- return the concatenation of str1、str2、..., strN
-- SparkSQL
select concat('Spark', 'SQL');

2. concat_ws

在拼接的字符串中间添加某种分隔符：concat_ws(sep, [str | array(str)]+)。

参数1：分隔符，如 - ；参数2：要拼接的字符串（可多个）

-- return the concatenation of the strings separated by sep
-- Spark-SQL
select concat_ws("-", "Spark", "SQL");

3. encode

设置编码格式：encode(str, charset)。

参数1：要进行编码的字符串 ；参数2：使用的编码格式，如UTF-8

-- encode the first argument using the second argument character set
select encode("HIVE", "UTF-8");

4. decode

转码：decode(bin, charset)。

参数1：进行转码的binary ；参数2：使用的转码格式，如UTF-8

-- decode the first argument using the second argument character set
select decode(encode("HIVE", "UTF-8"), "UTF-8");

5. format_string / printf

格式化字符串：format_string(strfmt, obj, ...)

-- returns a formatted string from printf-style format strings
select format_string("Spark SQL %d %s", 100, "days");

6. initcap / lower / upper

initcap：将每个单词的首字母转为大写，其他字母小写。单词之间以空白分隔。

upper：全部转为大写。

lower：全部转为小写。

-- Spark Sql
select initcap("spaRk sql");


-- SPARK SQL
select upper("sPark sql");


-- spark sql
select lower("Spark Sql");

7. length

返回字符串的长度。

-- 返回4
select length("Hive");

8. lpad / rpad

返回固定长度的字符串，如果长度不够，用某种字符进行补全。

lpad(str, len, pad)：左补全

rpad(str, len, pad)：右补全

注意：如果参数str的长度大于参数len，则返回的结果长度会被截取为长度为len的字符串

-- vehi
select lpad("hi", 4, "ve");


-- hive
select rpad("hi", 4, "ve");


-- spar
select lpad("spark", 4, "ve");

9. trim / ltrim / rtrim

去除空格或者某种字符。

trim(str) / trim(trimStr, str)：首尾去除。

ltrim(str) / ltrim(trimStr, str)：左去除。

rtrim(str) / rtrim(trimStr, str)：右去除。

-- hive
select trim(" hive ");


-- arkSQLS
SELECT ltrim("Sp", "SSparkSQLS") as tmp;

10. regexp_extract

正则提取某些字符串

-- 2000
select regexp_extract("1000-2000", "(\\d+)-(\\d+)", 2);

11. regexp_replace

正则替换

-- r-r
select regexp_replace("100-200", "(\\d+)", "r");

12. repeat

repeat(str, n)：复制给定的字符串n次

-- aa
select repeat("a", 2);

13. instr / locate

返回截取字符串的位置。如果匹配的字符串不存在，则返回0

-- returns the (1-based) index of the first occurrence of substr in str.


-- 6
select instr("SparkSQL", "SQL");


-- 0
select locate("A", "fruit");

14. space

在字符串前面加n个空格

select concat(space(2), "A");

15. split

split(str, regex)：以某字符拆分字符串 split(str, regex)

-- ["one","two"]
select split("one two", " ");

16. substr / substring_index

-- k SQL
select substr("Spark SQL", 5);


-- 从后面开始截取，返回SQL
select substr("Spark SQL", -3);


-- k
select substr("Spark SQL", 5, 1);


-- org.apache。注意：如果参数3为负值，则从右边取值
select substring_index("org.apache.spark", ".", 2);

17. translate

替换某些字符为指定字符

-- The translate will happen when any character in the string matches the character in the `matchingString`
-- A1B2C3
select translate("AaBbCc", "abc", "123");

JSON函数
1. get_json_object

-- v2
select get_json_object('{"k1": "v1", "k2": "v2"}', '$.k2');

2. from_json

select tmp.k from  (
select from_json('{"k": "fruit", "v": "apple"}','k STRING, v STRING', map("","")) as tmp
);

这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时，就可以直接使用a.k这种方式了，会简化很多。

3. to_json

-- 可以把所有字段转化为json字符串，然后表示成value字段
select to_json(struct(*)) AS value;

时间函数
1. current_date / current_timestamp

获取当前时间

select current_date;


select current_timestamp;

2. 从日期时间中提取字段/格式化时间
1）year、month、day、dayofmonth、hour、minute、second

-- 20
select day("2020-12-20");

2）dayofweek(1 = Sunday, 2 = Monday, ..., 7 = Saturday)、dayofyear

-- 7
select dayofweek("2020-12-12");

3）weekofyear(date)

/**
   * Extracts the week number as an integer from a given date/timestamp/string.
   *
   * A week is considered to start on a Monday and week 1 is the first week with more than 3 days,
   * as defined by ISO 8601
   *
   * @return An integer, or null if the input was a string that could not be cast to a date
   * @group datetime_funcs
   * @since 1.5.0
   */
  def weekofyear(e: Column): Column = withExpr { WeekOfYear(e.expr) }


-- 50
select weekofyear("2020-12-12");

4）trunc

截取某部分的日期，其他部分默认为01。第二个参数: YEAR、YYYY、YY、MON、MONTH、MM

-- 2020-01-01
select trunc("2020-12-12", "YEAR");


-- 2020-12-01
select trunc("2020-12-12", "MM");

5）date_trunc

参数：YEAR、YYYY、YY、MON、MONTH、MM、DAY、DD、HOUR、MINUTE、SECOND、WEEK、QUARTER

-- 2012-12-12 09:00:00
select date_trunc("HOUR" ,"2012-12-12T09:32:05.359");

6）date_format

按照某种格式格式化时间

-- 2020-12-12
select date_format("2020-12-12 12:12:12", "yyyy-MM-dd");

3. 日期时间转换

1）unix_timestamp

返回当前时间的unix时间戳。

select unix_timestamp();


-- 1609257600
select unix_timestamp("2020-12-30", "yyyy-MM-dd");

2）from_unixtime

将unix epoch（1970-01-01 00:00:00 UTC）中的秒数转换为以给定格式表示当前系统时区中该时刻的时间戳的字符串。

select from_unixtime(1609257600, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

3）to_unix_timestamp

将时间转化为时间戳。

-- 1609257600
select to_unix_timestamp("2020-12-30", "yyyy-MM-dd");

4）to_date / date

将时间字符串转化为date。

-- 2020-12-30
select to_date("2020-12-30 12:30:00");
select date("2020-12-30");

5）to_timestamp

将时间字符串转化为timestamp。

select to_timestamp("2020-12-30 12:30:00");

6）quarter

从给定的日期/时间戳/字符串中提取季度。

-- 4
select quarter("2020-12-30");

4. 日期、时间计算

1）months_between(end, start)

返回两个日期之间的月数。参数1为截止时间，参数2为开始时间

-- 3.94959677
select months_between("1997-02-28 10:30:00", "1996-10-30");

2）add_months

返回某日期后n个月后的日期。

-- 2020-12-28
select add_months("2020-11-28", 1);

3）last_day(date)

返回某个时间的当月最后一天

-- 2020-12-31
select last_day("2020-12-01");

4）next_day(start_date, day_of_week)

返回某时间后the first date基于specified day of the week。

参数1：开始时间。

参数2：Mon、Tue、Wed、Thu、Fri、Sat、Sun。

-- 2020-12-07
select next_day("2020-12-01", "Mon");

5）date_add(start_date, num_days)

返回指定时间增加num_days天后的时间

-- 2020-12-02
select date_add("2020-12-01", 1);

6）datediff(endDate, startDate)

两个日期相差的天数

-- 3
select datediff("2020-12-01", "2020-11-28");

7）关于UTC时间

-- to_utc_timestamp(timestamp, timezone) - Given a timestamp like '2017-07-14 02:40:00.0', interprets it as a time in the given time zone, and renders that time as a timestamp in UTC. For example, 'GMT+1' would yield '2017-07-14 01:40:00.0'.


select to_utc_timestamp("2020-12-01", "Asia/Seoul") ;


-- from_utc_timestamp(timestamp, timezone) - Given a timestamp like '2017-07-14 02:40:00.0', interprets it as a time in UTC, and renders that time as a timestamp in the given time zone. For example, 'GMT+1' would yield '2017-07-14 03:40:00.0'.


select from_utc_timestamp("2020-12-01", "Asia/Seoul");

常用的开窗函数

开窗函数格式通常满足：

function_name([argument_list])
OVER (
[PARTITION BY partition_expression,…]
[ORDER BY sort_expression, … [ASC|DESC]])

function_name: 函数名称，比如SUM()、AVG()

partition_expression：分区列

sort_expression：排序列

注意：以下举例涉及的表employee中字段含义：name（员工姓名）、dept_no（部门编号）、salary（工资）

1. cume_dist

如果按升序排列，则统计：小于等于当前值的行数/总行数(number of rows ≤ current row)/(total number of rows）。如果是降序排列，则统计：大于等于当前值的行数/总行数。用于累计统计。

举例：

1）统计小于等于当前工资的人数占总人数的比例 ，用于累计统计

SELECT
 name,
 dept_no,
 salary,
 cume_dist() OVER (ORDER BY salary) as cume
FROM employee;

2）按照部门统计小于等于当前工资的人数占部门总人数的比例

SELECT
 name,
 dept_no,
 salary,
 cume_dist() OVER (PARTITION BY dept_no ORDER BY salary) as cume_val
FROM employee;

2. lead(value_expr[,offset[,default]])

用于统计窗口内往下第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）。

举例：按照部门统计每个部门员工的工资以及大于等于该员工工资的下一个员工的工资

SELECT
 name,
 dept_no,
 salary,
 lead(salary, 1) OVER (PARTITION BY dept_no ORDER BY salary) as lead_val
FROM employee;

3. lag(value_expr[,offset[,default]])

与lead相反，用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）。

举例：按照部门统计每个部门员工的工资以及小于等于该员工工资的上一个员工的工资

SELECT
 name,
 dept_no,
 salary,
 lag(salary, 1) OVER (PARTITION BY dept_no ORDER BY salary) as lag_val
FROM employee;

4. first_value

取分组内排序后，截止到当前行，第一个值。

举例：按照部门统计每个部门员工工资以及该部门最低的员工工资

SELECT
 name,
 dept_no,
 salary,
 first_value(salary) OVER (PARTITION BY dept_no ORDER BY salary) as first_val
FROM employee;

5. last_value

取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值。

举例：按部门分组，统计每个部门员工工资以及该部门最高的员工工资

SELECT
 name,
 dept_no,
 salary,
 last_value(salary) OVER (PARTITION BY dept_no ORDER BY salary RANGE
    BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) as last_val
FROM employee;

注意:

last_value默认的窗口是RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，表示当前行永远是最后一个值，需改成RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING。

此外：

RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：为默认值，即当指定了ORDER BY从句，而省略了window从句 ，表示从开始到当前行（当前行永远是最后一个值）。

RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING：表示从当前行到最后一行。

RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING：表示所有行。

n PRECEDING m FOLLOWING：表示窗口的范围是[（当前行的行数）- n, （当前行的行数）+ m] row。

6. rank

对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续。比如查找具体条件的topN行。RANK() 排序为 (1,2,2,4)。

7. dense_rank

dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。​​大数据培训​​当出现名次相同时，则排名序号也相同。而下一个排名的序号与上一个排名序号是连续的。
DENSE_RANK() 排序为 (1,2,2,3)。

8. SUM/AVG/MIN/MAX

数据：

id        time                  pv
        2015-04-10      1
        2015-04-11      3
        2015-04-12      6
        2015-04-13      3
        2015-04-14      2
        2015-05-15      8
        2015-05-16      6

结果：

SELECT id,
       time,
       pv,
       SUM(pv) OVER(PARTITION BY id ORDER BY time) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
       SUM(pv) OVER(PARTITION BY id ORDER BY time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
       SUM(pv) OVER(PARTITION BY id) AS pv3,                                --分组内所有行
       SUM(pv) OVER(PARTITION BY id ORDER BY time ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4,   --当前行+往前3行
       SUM(pv) OVER(PARTITION BY id ORDER BY time ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5,    --当前行+往前3行+往后1行
       SUM(pv) OVER(PARTITION BY id ORDER BY time ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6   ---当前行+往后所有行  
FROM data;

9. 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。

10. ROW_NUMBER

从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。

比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次
ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，比如获取分组内排序第一的记录。

SparkSQL函数算子以上函数都是可以直接在SQL中应用的。

那么如果是在Spark SQL的DataFrame/DataSet的算子中调用，可以参考DataFrame/DataSet的算子以及org.apache.spark.sql.functions._下的函数：

 



这篇关于大数据开发之Spark SQL/Hive实用函数分享的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！


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