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Apache Hive学习教程

news 来源：原创 2025/9/15 1:37:18

什么是Hive？

Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。
Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。
Hive由Facebook实现并开源。

为什么使用Hive？

使用Hadoop MapReduce直接处理数据所面临的问题，人员学习成本太高需要掌握java语言，MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
使用Hive处理数据的好处：

1）操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）

2）避免直接写MapReduce，减少开发人员的学习成本

3）支持自定义函数，功能扩展很方便

4）背靠Hadoop， 擅长存储分析海量数据集

Hive和Hadoop关系

从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：存储数据的能力、分析数据的能力
Apache Hive作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过Hive并不是自己实现了上述两种能力，而是借助Hadoop。

Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据 。
这样突然发现Hive没啥用，不过是套壳Hadoop罢了。其实不然，Hive的最大的魅力在于用户专注于编写HQL， Hive帮您转换成为MapReduce程序完成对数据的分析。、

Apache Hive架构、组件

用户接口

包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储

通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
Driver 驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器

完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。
执行引擎

Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎。

Apache Hive安装部署

Apache Hive元数据

元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为 描述数据的数据 （data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。

1. Hive Metadata

Hive Metadata即Hive的元数据。
包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性，字段顺序类型等元信息。
元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、或者第三方如MySQL等。

2. Hive Metastore

Metastore即元数据服务。Metastore服务的作用是管理metadata元数据，对外暴露服务地址，让各种客户端通过连接metastore服务，由metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。
有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。某种程度上也保证了hive元数据的安全。

3. metastore配置方式

metastore服务配置有3种模式：内嵌模式、本地模式、远程模式。
区分3种配置方式的关键是弄清楚两个问题：1）Metastore服务是否需要单独配置、单独启动？2）Metadata是存储在内置的derby中，还是第三方RDBMS,比如MySQL。

4. metastore远程模式

在生产环境中，建议用远程模式来配置Hive Metastore。在这种情况下，其他依赖hive的软件都可以通过 Metastore访问hive。由于还可以完全屏蔽数据库层，因此这也带来了更好的可管理性/安全性。

Apache Hive部署实战

安装前准备

由于Apache Hive是一款基于Hadoop的数据仓库软件，通常部署运行在Linux系统之上。因此不管使用何种方式配置Hive Metastore，必须要先保证服务器的基础环境正常，Hadoop集群健康可用。
服务器基础环境

集群时间同步、防火墙关闭、主机Host映射、免密登录、JDK安装
Hadoop 集群健康可用

启动Hive之前必须先启动Hadoop集群。特别要注意，需等待HDFS安全模式关闭之后再启动运行Hive 。

Hive不是分布式安装运行的软件，其分布式的特性主要借由Hadoop完成。包括分布式存储、分布式计算。

Hadoop与Hive整合

因为Hive需要把数据存储在HDFS上，并且通过MapReduce作为执行引擎处理数据；
因此需要在Hadoop中添加相关配置属性，以满足Hive在Hadoop上运行。
修改Hadoop中core-site.xml，并且Hadoop集群同步配置文件，重启生效。



< property >

< name >hadoop.proxyuser.root.hosts</ name >

< value >*</ value >

</ property >

< property >

< name >hadoop.proxyuser.root.groups</ name >

< value >*</ value >

</ property >

具体安装配置见文件如下：

Hive3安装

Mysql安装

卸载Centos7自带的mariadb

[root@node3 ~]# rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64

[root@node3 ~]# rpm -e mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64 --nodeps
[root@node3 ~]# rpm -qa|grep mariadb                            
[root@node3 ~]#

安装mysql

mkdir /export/software/mysql

#上传mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 到上述文件夹下  解压
tar xvf mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

#执行安装
yum -y install libaio

[root@node3 mysql]# rpm -ivh mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 

warning: mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm: Header V3 DSA/SHA1 Signature, key ID 5072e1f5: NOKEY
Preparing...                          ################################# [100%]
Updating / installing...1:mysql-community-common-5.7.29-1.e################################# [ 25%]2:mysql-community-libs-5.7.29-1.el7################################# [ 50%]3:mysql-community-client-5.7.29-1.e################################# [ 75%]4:mysql-community-server-5.7.29-1.e################                  ( 49%)

mysql初始化设置

#初始化
mysqld --initialize

#更改所属组
chown mysql:mysql /var/lib/mysql -R

#启动mysql
systemctl start mysqld.service

#查看生成的临时root密码
cat  /var/log/mysqld.log

[Note] A temporary password is generated for root@localhost: o+TU+KDOm004

修改root密码授权远程访问设置开机自启动

[root@node2 ~]# mysql -u root -p
Enter password:     #这里输入在日志中生成的临时密码
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 3
Server version: 5.7.29

Copyright (c) 2000, 2020, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

mysql> 


#更新root密码  设置为hadoop
mysql> alter user user() identified by "root";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


#授权
mysql> use mysql;

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;

mysql> FLUSH PRIVILEGES; 

#mysql的启动和关闭 状态查看 （这几个命令必须记住）
systemctl stop mysqld
systemctl status mysqld
systemctl start mysqld

#建议设置为开机自启动服务
[root@node2 ~]# systemctl enable  mysqld                             
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/mysqld.service to /usr/lib/systemd/system/mysqld.service.

#查看是否已经设置自启动成功
[root@node2 ~]# systemctl list-unit-files | grep mysqld
mysqld.service                                enabled

Centos7 干净卸载mysql 5.7

#关闭mysql服务
systemctl stop mysqld.service

#查找安装mysql的rpm包
[root@node3 ~]# rpm -qa | grep -i mysql      
mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64
mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64
mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64
mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64

#卸载
[root@node3 ~]# yum remove mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64 mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64 mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64 mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64

#查看是否卸载干净
rpm -qa | grep -i mysql

#查找mysql相关目录 删除
[root@node1 ~]# find / -name mysql
/var/lib/mysql
/var/lib/mysql/mysql
/usr/share/mysql

[root@node1 ~]# rm -rf /var/lib/mysql
[root@node1 ~]# rm -rf /var/lib/mysql/mysql
[root@node1 ~]# rm -rf /usr/share/mysql

#删除默认配置 日志
rm -rf /etc/my.cnf 
rm -rf /var/log/mysqld.log

Hive的安装

上传安装包解压
```
tar zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
```

解决Hive与Hadoop之间guava版本差异

cd /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/

修改配置文件

hive-env.sh

cd /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
mv hive-env.sh.template hive-env.sh

vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

hive-site.xml

vim hive-site.xml

<configuration>
<!-- 存储元数据mysql相关配置 -->
<property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://node1:3306/hive3?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
</property>

<property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value>
</property>

<property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>root</value>
</property>

<!-- H2S运行绑定host -->
<property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>node1</value>
</property>

<!-- 远程模式部署metastore metastore地址 -->
<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node1:9083</value>
</property>

<!-- 关闭元数据存储授权  --> 
<property><name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name><value>false</value>
</property>
</configuration>

上传mysql jdbc驱动到hive安装包lib下
```
mysql-connector-java-5.1.32.jar
```

初始化元数据

cd /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/

bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
#初始化成功会在mysql中创建74张表

在hdfs创建hive存储目录（如存在则不用操作）

hadoop fs -mkdir /tmp
hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hadoop fs -chmod g+w /tmp
hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

==启动hive==

1、启动metastore服务

#前台启动  关闭ctrl+c
/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore

#前台启动开启debug日志
/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console  

#后台启动 进程挂起  关闭使用jps+ kill -9
nohup /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore &

2、启动hiveserver2服务

  nohup /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service hiveserver2 &
#注意 启动hiveserver2需要一定的时间  不要启动之后立即beeline连接 可能连接不上

3、beeline客户端连接

/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/beeline

        beeline> ! connect jdbc:hive2://node1:10000
        beeline> root
        beeline> 直接回车

Apache Hive客户端使用

使用任何一种工具连接即可

HQL语法

1. 建库、删库语句

在Hive中，默认的数据库叫做default，存储数据位置位于HDFS的/user/hive/warehouse下。
用户自己创建的数据库存储位置是/user/hive/warehouse/database_name.db下。

-- 建库语句

CREATE ( DATABASE | SCHEMA ) [ IF NOT EXISTS ] database_name

[ COMMENT database_comment]

[ LOCATION hdfs_path]

[ WITH DBPROPERTIES ( property_name =property_value, ...)];

-------------------------------------------------------------------------------------------

COMMENT：数据库的注释说明语句

LOCATION：指定数据库在HDFS存储位置，默认/user/hive/warehouse/dbname.db

WITH DBPROPERTIES：用于指定一些数据库的属性配置。

-- 删库

DROP ( DATABASE | SCHEMA ) [ IF EXISTS ] database_name [ RESTRICT | CASCADE ];

-------------------------------------------------------------------------------------------

默认行为是RESTRICT，这意味着仅在数据库为空时才删除它。

要删除带有表的数据库（不为空的数据库），我们可以使用CASCADE 。

2. 建表语句

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.] table_name

(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... )

[COMMENT table_comment]

[ ROW FORMAT DELIMITED … ];

-----------------------------------------------------

蓝色字体 是建表语法的关键字，用于指定某些功能。

[ ] 中括号的语法表示可选。

建表语句中的语法顺序要和语法树中顺序保持一致。

最低限度必须包括的语法为： CREATE TABLE table_name (col_name data_type);

1）数据类型

Hive数据类型指的是表中列的字段类型；
整体分为两类：原生数据类型（primitive data type）和复杂数据类型（complex data type）。
最常用的数据类型是字符串String和数字类型Int。

2）指定分隔符

ROW FORMAT DELIMITED语法用于指定字段之间等相关的分隔符，这样Hive才能正确的读取解析数据。
或者说只有分隔符指定正确，解析数据成功，我们才能在表中看到数据。
LazySimpleSerDe是Hive默认的，包含4种子语法，分别用于 指定字段之间 、集合元素之间、map映射 kv之间、换行的分隔符号。
在建表的时候可以根据数据的特点灵活搭配使用。

Hive建表时如果没有row format语法指定分隔符，则采用默认分隔符；
默认的分割符是'\001'，是一种特殊的字符，使用的是ASCII编码的值，键盘是打不出来的。
在vim编辑器中，连续按下Ctrl+v/Ctrl+a即可输入'\001' ，显示^A
在一些文本编辑器中将以SOH的形式显示：

3）txt文件跟表数据的映射

建表成功之后，在Hive的默认存储路径下就生成了表对应的文件夹；
把表数据文件上传到对应的表文件夹下，使用sql查询语句就可以查出来了。

3. show语法

--1 、显示所有数据库 SCHEMAS 和 DATABASES 的用法功能一样

show databases;

show schemas;

--2 、显示当前数据库所有表

show tables;

SHOW TABLES [ IN database_name] ; -- 指定某个数据库

--3 、查询显示一张表的元数据信息

desc formatted t_team_ace_player ;

4. DML语法

1）load加载数据

所谓加载是指：将数据文件移动到与Hive表对应的位置，移动时是纯复制、移动操作。

纯复制、移动指在数据load加载到表中时，Hive不会对表中的数据内容进行任何转换，任何操作。

LOAD DATA [ LOCAL ] INPATH 'filepath' [ OVERWRITE ] INTO TABLE tablename;

-------------------------------------------------------------------------

语法规则之 filepath

filepath 表示待移动数据的路径。可以指向文件（在这种情况下，Hive将文件移动到表中），也可以指向目录（在这种情况下，Hive将把该目录中的所有文件移动到表中）。

filepath文件路径支持下面三种形式，要结合LOCAL关键字一起考虑：

1. 相对路径，例如：project/data1

2. 绝对路径，例如：/user/hive/project/data1

3. 具有schema的完整URI ，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1

语法规则之 LOCAL

指定 LOCAL ，将在本地文件系统中查找文件路径并复制。

1. 若指定相对路径，将相对于用户的当前工作目录进行解释；

2. 用户也可以为本地文件指定完整的URI-例如： file:///user/hive/project/data1 。

没有指定 LOCAL 关键字。

1. 如果filepath指向的是一个完整的URI，会直接使用这个URI；

2. 如果没有指定schema，Hive会使用在hadoop配置文件中参数fs.default.name指定的（不出意外，都是HDFS，且是移动）

注意： 如果对HiveServer2服务运行此命令， 本地文件系统 指的是 Hiveserver2服务所在机器的本地Linux文件系统，不是Hive客户端所在的本地文件系统。

2）insert插入数据

使用标准的insert语句插入数据超级慢，推荐使用load加载数据。也可以使用insert语法把数据插入到指定的表中，最常用的配合是把查询返回的结果插入到另一张表中。

insert+select：

1. 需要保证查询结果列的数目和需要插入数据表格的列数目一致。

2. 如果查询出来的数据类型和插入表格对应的列数据类型不一致，将会进行转换，但是不能保证转换一定成功，转换失败的数据将会为NULL。

INSERT INTO TABLE tablename select_statement1 FROM from_statement;

----------------------------------------------------------------------------------------------

--step1: 创建一张源表 student

drop table if exists student ;

create table student ( num int , name string , sex string , age int , dept string )

row format delimited

fields terminated by ',' ;

-- 加载数据

load data local inpath '/root/hivedata/students.txt' into table student ;

--step2 ：创建一张目标表只有两个字段

create table student_from_insert ( sno int , sname string );

-- 使用 insert+select 插入数据到新表中

insert into table student_from_insert select num , name from student ;

select *

from student_insert1 ;

3）常规语法

ALL 、DISTINCT

-- 返回所有匹配的行

select state from t_usa_covid19 ;

-- 相当于

select all state from t_usa_covid19 ;

-- 返回所有匹配的行去除重复的结果

select distinct state from t_usa_covid19 ;

-- 多个字段 distinct 整体去重

select distinct county , state from t_usa_covid19 ;

WHERE

在WHERE表达式中，可以使用Hive支持的任何函数和运算符，但聚合函数除外。

聚合操作

-- 统计美国总共有多少个县 county

select count ( county ) from t_usa_covid19 ;

-- 统计美国加州有多少个县

select count ( county ) from t_usa_covid19 where state = "California" ;

-- 统计德州总死亡病例数

select sum ( deaths ) from t_usa_covid19 where state = "Texas" ;

-- 统计出美国最高确诊病例数是哪个县

select max ( cases ) from t_usa_covid19 ;

GROUP BY

-- 根据 state 州进行分组统计每个州有多少个县 county

select count ( county ) from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" group by state ;

-- 想看一下统计的结果是属于哪一个州的

select state , count ( county ) from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" group by state ;

-- 再想看一下每个县的死亡病例数，我们猜想很简单呀

把 deaths 字段加上返回

真实情况如何呢？

select state , count ( county ) , deaths from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" group by state ;

-- 很尴尬 sql 报错了 org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException:Line 1:27 Expression not in GROUP BY key 'deaths'

-- 为什么会报错？？ group by 的语法限制

-- 结论：出现在 GROUP BY 中 select_expr 的字段：要么是 GROUP BY 分组的字段；要么是被聚合函数应用的字段。

--deaths 不是分组字段报错

--state 是分组字段可以直接出现在 select_expr 中

-- 被聚合函数应用

select state , count ( county ) , sum ( deaths ) from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" group by state ;

HAVING

在SQL中增加HAVING子句原因是，WHERE关键字无法与聚合函数一起使用。

HAVING子句可以让我们筛选分组后的各组数据,并且可以在Having中使用聚合函数，因为此时where，group by 已经执行结束，结果集已经确定。

--6 、 having

-- 统计 2021-01-28 死亡病例数大于 10000 的州

select state , sum ( deaths ) from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" and sum ( deaths ) > 10000 group by state ;

--where 语句中不能使用聚合函数语法报错

-- 先 where 分组前过滤，再进行 group by 分组，分组后每个分组结果集确定再使用 having 过滤

select state , sum ( deaths ) from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" group by state having sum ( deaths ) > 10000 ;

-- 这样写更好即在 group by 的时候聚合函数已经作用得出结果 having 直接引用结果过滤不需要再单独计算一次了

select state , sum ( deaths ) as cnts from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" group by state having cnts> 10000 ;

HAVING 与 WHERE 区别

having是在分组后对数据进行过滤
where是在分组前对数据进行过滤
having后面可以使用聚合函数
where后面不可以使用聚合函数

ORDER BY

-- 根据确诊病例数升序排序查询返回结果

select * from t_usa_covid19 order by cases ;

-- 不写排序规则默认就是 asc 升序

select * from t_usa_covid19 order by cases asc;

-- 根据死亡病例数倒序排序查询返回加州每个县的结果

select * from t_usa_covid19 where state = "California" order by cases desc;

LIMIT

-- 没有限制返回 2021.1.28 加州的所有记录

select * from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" and state = "California" ;

-- 返回结果集的前 5 条

select * from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" and state = "California" limit 5 ;

-- 返回结果集从第 1 行开始共 3 行

select * from t_usa_covid19 where count_date = "2021-01-28" and state = "California" limit 2 , 3 ;

-- 注意第一个参数偏移量是从 0 开始的

执行顺序

在查询过程中执行顺序： from > where > group （含聚合） > having >order > select ；

1. 聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行

2. where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)

结合下面SQL：

-- 执行顺序

select state , sum ( deaths ) as cnts from t_usa_covid19

where count_date = "2021-01-28"

group by state

having cnts> 10000

limit 2 ;

4）JOIN关联查询

inner join内连接

内连接 是最常见的一种连接，它也被称为普通连接，其中inner可以省略： inner join == join ；

只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被留下来。

--1 、 inner join

select e. id , e. name , e_a. city , e_a. street

from employee e inner join employee_address e_a

on e. id =e_a. id ;

-- 等价于 inner join=join

select e. id , e. name , e_a. city , e_a. street

from employee e join employee_address e_a

on e. id =e_a. id ;

-- 等价于隐式连接表示法

select e. id , e. name , e_a. city , e_a. street

from employee e , employee_address e_a

where e. id =e_a. id ;

left join 左连接

left join中文叫做是左外连接(Left Outer Join)或者左连接，其中outer可以省略，left outer join是早期的写法。
eft join的核心就在于left左。左指的是join关键字左边的表，简称左表。
通俗解释：join时以左表的全部数据为准，右边与之关联；左表数据全部返回，右表关联上的显示返回，关联不上的显示null返回。

--2 、 left join

select e. id , e. name , e_conn. phno , e_conn. email

from employee e left join employee_connection e_conn

on e. id =e_conn. id ;

-- 等价于 left outer join

select e. id , e. name , e_conn. phno , e_conn. email

from employee e left outer join employee_connection e_conn

on e. id =e_conn. id ;

5）Hive 函数概述及分类标准

概述

Hive内建了不少函数，用于满足用户不同使用需求，提高SQL编写效率：

1. 使用 show functions 查看当下可用的所有函数；

2. 通过 describe function extended funcname 来查看函数的使用方式。

分类标准

Hive的函数分为两大类： 内置函数 （Built-in Functions）、 用户定义函数 UDF （User-Defined Functions）：

1. 内置函数可分为：数值类型函数、日期类型函数、字符串类型函数、集合函数、条件函数等；

2. 用户定义函数根据输入输出的行数可分为3类：UDF、UDAF、UDTF。

用户定义函数 UDF 分类标准

根据函数输入输出的行数：

UDF （User-Defined-Function）普通函数，一进一出

UDAF （User-Defined Aggregation Function）聚合函数，多进一出

UDTF （User-Defined Table-Generating Functions）表生成函数，一进多出

UDF 分类标准扩大化

UDF分类标准本来针对的是用户自己编写开发实现的函数。 UDF分类标准可以扩大到Hive的所有函数中：包括内置

函数和用户自定义函数。

因为不管是什么类型的函数，一定满足于输入输出的要求，那么从输入几行和输出几行上来划分没有任何问题。

千万不要被UD（User-Defined）这两个字母所迷惑，照成视野的狭隘。

比如Hive官方文档中，针对聚合函数的标准就是内置的UDAF类型

内置函数

内置函数（ build-in ）指的是Hive开发实现好，直接可以使用的函数,也叫做内建函数。

 官方文档地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF

 内置函数根据应用归类整体可以分为8大种类型，我们将对其中重要的，使用频率高的函数使用进行详细讲解。

-------------------------------------------常用内置函数----------------------------------------------

------------String Functions 字符串函数 ------------

select length ( "itcast" ) ;

select reverse ( "itcast" ) ;

select concat ( "angela" , "baby" ) ;

-- 带分隔符字符串连接函数： concat_ws(separator, [string | array(string)]+)

select concat_ws ( '.' , 'www' , array ( 'itcast' , 'cn' )) ;

-- 字符串截取函数： substr(str, pos[, len]) 或者 substring(str, pos[, len])

select substr ( "angelababy" , - 2 ) ; --pos 是从 1 开始的索引，如果为负数则倒着数

select substr ( "angelababy" , 2 , 2 ) ;

-- 分割字符串函数 : split(str, regex)

select split ( 'apache hive' , ' ' ) ;

----------- Date Functions 日期函数 -----------------

-- 获取当前日期 : current_date

select current_date () ;

-- 获取当前 UNIX 时间戳函数 : unix_timestamp

select unix_timestamp () ;

-- 日期转 UNIX 时间戳函数 : unix_timestamp

select unix_timestamp ( "2011-12-07 13:01:03" ) ;

-- 指定格式日期转 UNIX 时间戳函数 : unix_timestamp

select unix_timestamp ( '20111207 13:01:03' , 'yyyyMMdd HH:mm:ss' ) ;

--UNIX 时间戳转日期函数 : from_unixtime

select from_unixtime ( 1618238391 ) ;

select from_unixtime ( 0 , 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' ) ;

-- 日期比较函数 : datediff 日期格式要求 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' or 'yyyy-MM-dd'

select datediff ( '2012-12-08' , '2012-05-09' ) ;

-- 日期增加函数 : date_add

select date_add ( '2012-02-28' , 10 ) ;

-- 日期减少函数 : date_sub

select date_sub ( '2012-01-1' , 10 ) ;

----Mathematical Functions 数学函数 -------------

-- 取整函数 : round 返回 double 类型的整数值部分（遵循四舍五入）

select round ( 3.1415926 ) ;

-- 指定精度取整函数 : round(double a, int d) 返回指定精度 d 的 double 类型

select round ( 3.1415926 , 4 ) ;

-- 取随机数函数 : rand 每次执行都不一样返回一个 0 到 1 范围内的随机数

select rand () ;

-- 指定种子取随机数函数 : rand(int seed) 得到一个稳定的随机数序列

select rand ( 3 ) ;

-----Conditional Functions 条件函数 ------------------

-- 使用之前课程创建好的 student 表数据

select * from student limit 3 ;

--if 条件判断 : if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)

select if ( 1 = 2 , 100 , 200 ) ;

select if ( sex = ' 男 ' , 'M' , 'W' ) from student limit 3 ;

-- 空值转换函数 : nvl(T value, T default_value)

select nvl ( "allen" , "itcast" ) ;

select nvl ( null, "itcast" ) ;

-- 条件转换函数 : CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END

select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end;

select case sex when ' 男 ' then 'male' else 'female' end from student limit 3 ;

案例：

Apache Hive学习教程

什么是Hive？ Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL）&…...

编程日记 2025/9/15 1:37:18

学习笔记六——Rust 切片全解析

这篇文章不是告诉你“切片是啥”，而是让你真正理解并学会用切片，同时还会把你最容易卡壳的 {:?}、char_indices() 等都讲清楚！ 📚 文章目录切片到底是什么？能不能通俗一点？切片的本质：它其实…...

编程日记 2025/9/15 18:00:29

Apache Doris SelectDB 技术能力全面解析

Apache Doris 是一款开源的 MPP 数据库，以其优异的分析性能著称，被各行各业广泛应用在实时数据分析、湖仓融合分析、日志与可观测性分析、湖仓构建等场景。Apache Doris 目前被 5000 多家中大型的企业深度应用在生产系统中，包含互联网、金融、…...

编程日记 2025/9/11 22:45:54

设计模式 Day 8：策略模式（Strategy Pattern）完整讲解与实战应用

🔄 前情回顾：Day 7 重点回顾在 Day 7 中，我们彻底讲透了观察者模式： 它是典型的行为型模式，核心理念是“一变多知”，当一个对象状态变化时，自动通知所有订阅者。我们通过 RxCpp 实现了工业…...

编程日记 2025/9/13 0:08:14

HarmonyOS-ArkUI V2装饰器-@Once

前文，关于Param的使用： HarmonyOS-ArkUIV2装饰器-Param：组件外部输入-CSDN博客 Once装饰器是一个需要配合Param装饰器一块使用的的装饰器。它的特性是，仅仅在变量进行初始化的时候，接受一个外部传来的值进行初始化&am…...

编程日记 2025/9/10 7:59:45

前端Node.js的包管理工具npm指令

‌npm（Node Package Manager）是Node.js的包管理工具，主要用于安装、更新、删除和管理JavaScript包。以下是前端开发中常用的npm命令及其用途‌： 基本命令 npm提供了一系列命令行工具，用于执行各种包管理操作。以下是一…...

编程日记 2025/9/8 1:29:36

本地搭建直播录屏应用并实现使用浏览器远程控制直播间录屏详细教程

 本文主要介绍如何在 Windows 系统电脑本地部署直播录屏工具 Bililive-go，并结合 cpolar 内网穿透工具实现远程访问本地 Bililive-go 服务 web 界面管理录屏任务。相信很多小伙伴都喜欢看直播，不过如果一旦临时有事看不了直播&#xff0c…...

编程日记 2025/9/12 4:37:32

Hydra Columnar：一个开源的PostgreSQL列式存储引擎

Hydra Columnar 是一个 PostgreSQL 列式存储插件，专为分析型（OLAP）工作负载设计，旨在提升大规模分析查询和批量更新的效率。 Hydra Columnar 以扩展插件的方式提供，主要特点包括： 采用列式存储&#xff0c…...

编程日记 2025/9/12 6:42:58

OpenGL学习笔记（assimp封装、深度测试、模板测试）

目录模型加载Assimp网格模型及导入深度测试深度值精度深度缓冲的可视化深度冲突模板测试物体轮廓 GitHub主页：https://github.com/sdpyy1 OpenGL学习仓库:https://github.com/sdpyy1/CppLearn/tree/main/OpenGLtree/main/OpenGL):https://github.com/sdpyy1/CppL…...

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自动化备份全网服务器数据平台

1.项目说明 1.1概述该项目共分为2个子项目，由环境搭建和实施备份两部分组成该项目旨在复习巩固系统服务部署使用、shell编程等知识，旨在让学生增加知识面，提高项目实习经历，充实简历 1.2项目组织方式及时间时间&#xff1a…...

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Trea CN多多与主流AI编程工具万字解析

Trea CN多多与主流AI编程工具万字解析 （含数学建模、架构图、开发流程可视化） 一、数学建模：代码生成效率量化模型 1.1 全链路效率公式 T total N ⋅ ( 1 λ C S ) T check (1) T_{\text{total}} N \cdot \left( \frac{1}{\lambda} \…...

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Django从零搭建卖家中心注册页面实战

在电商系统开发中，卖家中心是一个重要的组成部分，而用户注册与登陆则是卖家中心的第一步。本文将详细介绍如何使用Django框架从零开始搭建一个功能完善的卖家注册页面，包括前端界面设计和后端逻辑实现。一、项目概述我们将创建一个名为sel…...

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如何进行预算考核

✅ 一、预算考核体系总体架构模块内容说明考核内容1. 预算目标/指标完成情况2. 预算编制/执行情况双轮驱动，目标 + 执行双考核考核对象高层、中层、基层、后台支持分层分类考核考核周期月度（滚动）+ 季度（校验）+ 年度（决算）提高适应性和准确性考核工具指标体系、差错率评…...

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django相关面试题

django相关面试题 1.django的生命周期 2.django中的orm查询如何自定义方法 3.django中的中间件的作用 4.django中间件，request进来经过哪些中间件，顺序是怎么样的 5.django中的csrf是什么 6.django每访问一次数据库都会创建一个连接吗 7.uwsgi gunicorn…...

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【Java面试系列】Spring Cloud微服务架构中的分布式事务实现与性能优化详解 - 3-5年Java开发必备知识

【Java面试系列】Spring Cloud微服务架构中的分布式事务实现与性能优化详解 - 3-5年Java开发必备知识引言在微服务架构中，分布式事务是一个不可避免的挑战。随着业务复杂度的提升，如何保证跨服务的数据一致性成为面试中的高频问题。本文将从基础到进…...

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PostgreSQL 17深度解析（从17.0-17.4）

PostgreSQL 17自2024年9月发布以来，持续通过小版本迭代增强功能、优化性能并修复安全漏洞。本文将从17.0到17.4的每个版本切入，深度解析其新增特性、技术原理、性能提升及实践价值，帮助开发者、DBA及架构师全面掌握PostgreSQL 17的演进脉络。一、PostgreSQL 17.0：基石奠定…...

编程日记 2025/8/27 19:40:55

Now, I start my JaPan【Tokyo】 life, 【I go out of my country{China}, the reason is I want learn more new computer technologies in foreign, also it could let me know more different culture.】I like the place and most persons in here. The JaPan culture have…...

编程日记 2025/8/31 5:17:49