1.条件判断
if(条件判断,true,false)
case when 条件1 then 条件2 then 值 else 默认 end 字段名称
2.parse_url解析url字符串
parse_url(url,url部分,具体字段)
url部分：HOST，QUERY
3.map格式解析，列名[字段]
[uid -> 119024341,currPage -> indexpage,bannerType -> yueke,timestamp -> 1619440226820]这样格式的数据， 数据格式：map
props['presaleId'],key:value的解析形式
4.空值填充
nvl(a,b),如果a为空的时候，使用b进行填充， 适用于两个字段的判断和填充
coalesce(a,b,c)，分别判断a,b,c的空值情况，依次进行填充
5.get_json_object(context,'$.字段')
context字段类型是字符串
6.按关键字截取字符串
substring_index(str,delim,count)
说明：substring_index(被截取字段，关键字，关键字出现的次数)
例：select substring_index("blog.jlb51.net","l", 2)
结果：blog.j
(注：如果关键字出现的次数是负数 如-2 则是从后倒数，到字符串结束）
例：select substring_index("blog.jlb51.net","l", -2)
结果：http://og.jlb51.net
7.cache table 表名，进行缓存
8.同一行，取出多个字段中最大值（greatest）， 最小值（least）
sql语句,需要取出多个字段列中的最大值和最小值
9.explode会过滤空值的数据
10.udf
Spark官方UDF使用文档：Spark SQL, Built-in Functions
11.空值
表A需要筛选出a中不等于aaa的数据（a字段有空值）
错误：select * from A where a != 'aaa'（空值数据也被过滤了）
正确：select * from A where (a != 'aaa' or a is null)
12.ARRAY的相关操作
生成：collect_set(struct(a.lesson_id,b.lesson_title,b.lesson_type_id))
查询：where array_contains(字段，17(目标值))
13.修改表名
ALTER TABLE 原表 RENAME TO 目标表
14.first_value(),last_value
15.获取周几
date_format(字段(时间戳格式),'u')
16.struct字段类型
17.==
select 1=='1' true
select 1==1 true
select 1=='2' false
select 1=='jiang' 空 (\n)
18.case when a = 'xx' then 1
when a = 'yy' then 2
else 3 then 字段名
19.row_number() over(partition by trade_order_no order by )
20.not in
注意：当数据是空的时候，使用not in 会将空值排除
21.cache不仅可以提供计算效率，有时不适用还有造成数据错误
table1:
user_id 课程 时间 order_no
001 数学 20210701 20210701002
001 数学 20210701 20210701003
select *
,row_number() over(partition by user_id, 课程 order by 时间) px
from table1
as table1_order;
select *
from table1_order
where px = 1
as table1_part1;
select *
from table1 a
left anti join table1_part1 b on a.order_no = b.order_no -- 第一次
as table1_part2;
select * from table1_part1
union
select * from table1_part2
as result;
最后result的值，可能只有一条。
原因：table1_part1不cache住，会被计算两次，而之前的排序因时间相同，排序具有随机性，可能第一次排序20210701002的px为1，table1_part2为 20210701003；第二次计算时20210701003的px为1。 union去重之后，就只留下20210701003一条数据。这时候需要在table1_part1计算结束后，加cache,将结果锁住，防止再次计算。
原理参考：spark程序中cache的作用 + 实验 - 程序员大本营
22.union all结果顺序是随机的
a
union all
b
union all
c
结果可能是bca
23.2-null = null
涉及计算时，要将空值进行填充
24.行转列，列转行
行转列
collect_set(去重)/collect_list(不去重)
concat_ws(':',collect_set(字段))
列转行
一个字段的列转行：
SELECT stu_id,
stu_name,
ecourse
from student_score_new
lateral view explode(split(course,',')) cr ecourse -- 字段需要重新命名
多个字段的列转行：
SELECT stu_id,
stu_name,
ecourse,
escore,
from student_score_new
lateral view posexplode(split(course,',')) cr as a,ecourse
lateral view posexplode(split(score,',')) sc as b,ecourse
25.随机数
rand()生成[0,1)的小数
生成min到max到随机数，rand() * (max-min+1) + min
生成1，2，3随机数，rand()3 + 1
生成5，6，7，8随机数，rand()4+5
order by rand() limit 200 -- 随机取200条数据
26.cube
cube函数 多用来实现钻取查询
将一个group by中单一维度分组后进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL
27.grouping_id
标记出属于哪一类维度组合，相同的组合方式grouping_id的结果一样
28.rollup
以左侧维度为主聚合维度进行层级聚合，所有维度都为NULL时代表全部数据，rollup是cube的子集；可以快速实现由左及右的下钻分析。
29.lag
向上取数；lag(col,n,DEFAULT) 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）
30.lead
向下取数；lead(col,n,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）
31.ntile
对数据按照某一维度进行等比切片，如果数据不均匀，会优先补充上面分片的数据量
32.ROWS BETWEEN
ROWS BETWEEN是窗口子函数，借助该函数可限定累计的范围
select day, sid, pv, sum(pv) over(partition by sid order by day) pv1, sum(pv) over(partition by sid order by day ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) pv2 from VALUES('2020-04-04','a1',11), ('2020-04-03','d1',51), ('2020-04-02','d1',11), ('2020-04-01','d1',21), ('2020-04-04','d1',1) log(day, sid, pv)
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