单纯的练习，是从尚硅谷大数据课程之Hive（2019新版）学的，反正我记录的都是我手敲过的。。。
1.空字段赋值
函数说明：
NVL：给值为null的数据赋值。格式是NVL(string1 , replace with)。如果string1为null，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值。如果两个参数都为null，则返回null
例如：
> select nvl(comm,0) from emp;
2.时间类
1.date_format 格式化时间
> select date_format('1985-5-23','yyyy-MM-dd');
2.date_add 时间跟天数相加
> select date_add('1985-5-23',6);
可以填负值
3.date_sub 时间跟天数相减
> select date_sub('1985-5-23',6);
4.datediff 两天相减
> select datediff('1985-05-23','1985-05-26');
3.CASE WHEN
1.数据准备
name dept_id sex
悟空 A 男
大海 A 男
松松 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女
2.需求
求出不同部门男女各多少人。结果要求：
A 2 1
B 1 2
3.创建本地emp_sex.txt导入数据
> create table emp_sex( name string, dept_id string, sex string) row format delimited fields terminated by '\t';
> load data local inpath '/opt/soft/files/emp_sex.txt' into table emp_sex;
4.按需求查数据
> select dept_id, sum (case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count, sum (case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count from emp_sex group by dept_id;
select dept_id, sum (sum(sex='男',1,0)) male_count, sum (sum(sex='女',1,0) female_count from emp_sex group by dept_id;
4.行转列
1.函数说明：
concat(string A/col,string B/col...)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串。
concat_ws(separator,str1,str2...)：它是一个特殊形式的concat()，第一个参数剩余参数之间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是null，返回值也会是null。这个函数会跳过分隔符参数后的任何null和空字符串。分隔符将会被加到被连接的字符串之间;
concat_set(col)：函数只接受基本数据类型，主要功能是将某字段的值进行去重，汇总，产生arry类型字段。
数据准备：
name constellation blood_type
孙悟空 白羊座 A
大海 射手座 A
松松 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
2.需求
星座血型一样的人归类到一起。结果要求：
射手座,A 大海|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 松松
3.创建本地数据constellation.txt
create table person_info( name string, constellation string, blood_type string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath "/opt/soft/files/constellation.txt" into table person_info;
4.查
select constellation_blood_type,concat_ws('|',collect_set(name)) from (select concat(constellation,',',blood_type) constellation_blood_type, name from person_info) t1 group by constellation_blood_type;
5.列转行
1.函数说明
EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用户和split，explode等UDTF一起使用，能将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以做数据的聚合。
2.需求
电影如下：
movie category
《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》 战争,动作,灾难
我们要把电影分类的数组数据展开，结果如下：
《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼》 战争
《战狼》 动作
《战狼》 灾难
3.创建本地
create table movie_info( > movie string, > category array<string>) > row format delimited fields terminated by '\t' > collection items terminated by ',';
load data local inpath "/opt/soft/files/movie.txt" into table movie_info;
4.查
select movie,category_name from movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
6.窗口函数
1.相关函数
OVER():指定的分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点，UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点。
LAG（col,n）：往前第n行数据。
LEAD(col,n)：往后n行数据。
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号，注意：n必须为int类型。
2.数据准备 需求
name orderdate cost
jack,2017-01-01,10
tony,2017-01-02,15
jack,2017-02-03,23
jack,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,46
jack,2017-04-06,42
tony,2017-01-07,50
jack,2017-01-08,55
mart,2017-04-08,62
mart,2017-04-09,68
neil,2017-05-10,12
mart,2017-04-11,75
neil,2017-06-12,80
mart,2017-04-13,94
3.需求
1.查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name,count(*) over() from business where substring(orderdate,1,7)='2017-04' group by name;
over()开窗函数，跟在聚合函数后面，等于开一部分数据集，专门给聚合函数使用
2.查询顾客的购买明细及月购买总额
select * ,sum(cost) over() from business;
3.上述场景，要将cost按照日期进行累加
select name,orderdate,sum(cost) over(distribute by name sort by orderdate) from business;
4.查询顾客上次的购买时间
select name,orderdate,cost,lag(orderdate,1,'1970-01-01') over(distribute by name sort by orderdate) from business;
7.RANK
1.函数说明
RANK() 排序相同会重复。总数不会变。
DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
数据：
孙悟空 语文 87
孙悟空 数学 95
孙悟空 英语 68
大海 语文 94
大海 数学 56
大海 英语 84
松松 语文 64
松松 数学 86
松松 英语 84
婷婷 语文 65
婷婷 数学 85
婷婷 英语 78
看效果：
select name,subject,score, rank() over(partition by subject order by score desc) rank1,
dense_rank() over(partition by subject order by score desc) rank2,
row_number() over(partition by subject order by score desc) rank3
from score;
结果：
rank效果
其他的结果就不展示了，因为我虚拟机搭的大数据集群是在是太慢了。。。
create语句和load也不详细写了
练习题
1.我们有如下用户访问数据
userId visitDate visitCount
u01 2019/1/21 5
u02 2019/1/23 6
u03 2019/1/22 8
u04 2019/1/20 3
u01 2019/1/23 6
u01 2019/2/21 8
u02 2019/1/23 6
u01 2019/2/22 4
要求使用SQL统计出每个用户的累计访问次数，如下表：
用户 月份 小计 累计
u01 2017-01 11 11
u01 2017-02 12 23
u02 2017-01 12 12
u03 2017-01 8 8
u04 2017-01 3 3
创建表：
create table action(userId string,visitDate string,visitCount int) row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/soft/files/visit.txt' into table action;
解：
select userId, mn, sum_visitCount, sum(sum_visitCount) over(partition by userId order by mn) from (select userId, mn, sum(visitCount) sum_visitCount from (select userId, date_format(regexp_replace(visitDate,'/','-'),"yyyy-MM") mn, visitCount from action)t1 group by userId,mn) t2;
效果：
hive习题1结果.png
这个题有点难搞嗷！！
2.京东
有50w个京东店铺，每个顾客访问任何一个店铺的任何一个商品时，都会产生一条访问日志，访问日志存储的表名为visit，访客用户id为user_id，被访问的店铺名称为shop。请统计：
数据：
u1 a
u2 b
u1 b
u1 a
u3 c
u4 b
u1 a
u2 c
u5 b
u4 b
u6 c
u2 c
u1 a
u2 a
u2 a
u3 a
u5 a
u5 a
u5 a
需求：
1.每个店铺UV（访客数）
2.每个店铺访问次数top3的访客信息。输出店铺名、访客id、访问次数。
建表：
create table visit(user_id string,shop string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/soft/files/jd.txt' into table visit;
解题：
Q1:
方法1：
select shop,count(distinct user_id) UV from visit group by shop;
方法2：（优）
select shop,count(*) UV from (select shop,user_id from visit group by shop,user_id)t1 group by shop;
结果：
hive习题2-1.png
Q2：
select shop, user_id, ct from (select shop, user_id, ct, row_number() over(partition by shop order by ct desc) rk from (select shop, user_id, count(*) ct from visit group by shop,user_id)t1) t2 where rk<=3
结果：
hive习题2-2.png
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