Hive sql常用函数

archive 2020-06-12

1.获取当前日期 如2020-13-22

current_date() 或者current_date
获取当前时间from_unixtime(unix_timestamp()) -->返回格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss
      :current_timestamp()                  -->返回格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss.xxx

2.时间戳转为日期

from_unixtime(时间戳,string format=yyyy-MM-dd HH:mm:ss)   //实际写出来不需要带string,只是表明格式
--时间戳为10位,H为24小时计数,h为12小时计数
--string format:默认标准格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
--其他格式写法多种多样 yyyy-MM-dd HH:mm
--yyyy-MM-dd HH
--yyyy-MM-dd
--yyyyMMdd
--yyyy/MM/dd

3.日期转为时间戳

unix_timestamp(string date=当前时间)   //实际写出来不需要带string,只是表明格式
--默认为获取当前时间戳:unix_timestamp()
--date的格式必须是标准格式:"yyyy-MM-dd HH:mm:ss",如不符合返回null

4.时间间隔计算  --(理解:date difference日期差异)

datediff(string enddate,string startdate)
--计算方式为:enddate-startdate
--结果为天数

5.保留年月日

to_date("标准时间格式")
--结果为如:2020-03-22

6.单独年,月,日

year(format_date)
month(format_date)
day(format_date)
-- format_date格式至少包含年月日
-- 如year("2020-03-22")
-- year("2020-03-22 12:23")

7.日期增加函数

date_add(string startdate,intdays)
--如:date_add("2020-03-11",10) -->2020-03-21

8.日期减少函数

date_sub(string startdate,intdays)
--如:date_add("2020-03-11",10) -->2020-03-01

9.截取字符串

substr(str,pos,len)
-- 常用于截取字符串时间
-- pos从1开始算,不是0

10.条件函数:case when

--如:select case when age<20 then "20岁以下"
when age>=20 and age<30 then "20~30岁"
when age>=30 and age<40 then "30~40岁"
else "40岁以上" end as age_type,
count (distinct user_id) user_num
from user_info
group by ...;

11.if函数

if(条件表达式,结果1,结果2) :当条件为真-->结果1,否则结果2
--如:select if (level>5,"高","低") [as level_type] from...

12.对json字符串和map类型的处理

get_json_object(string json_string,string path)
string json_string:列名
string path:用$.key取值
--如:字段: extra1(string): {"systemtype":"ios","education":"master","marriage_status":"1","phone brand":"iphone X"}
--字段: extra2(map<string,string>): {"systemtype":"ios","education":"master","marriage_status":"1","phone brand":"iphone X"}
对于json类型:
例如:
SELECT get_json_object(extra1, ‘$.phonebrand‘) as phone_brand,
count(distinct user_id) user_num
FROM user_info
GROUP BY get_json_object(extra1, ‘$.phonebrand‘);

对于map类型:
例如:select extra2[‘phonebrand‘] as phone_brand,
count(distinct user_id) user_num
FROM user_info
GROUP BY extra2[‘phonebrand‘];
 
 

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