Hive入门详解（三）

内置函数UDF和内置运算符

• 取随机数rand()
  select rand() from t_product;

• 求a的阶乘
  factorial(INT a)
  select factorial(10) from t_product;

• 求最大值
  greatest(T v1, T v2, …)
  select greatest(10,123,53,34,1,23,502,120) from t_product;

• 求最小值
  least(T v1, T v2, …)
  select least(10,123,53,34,1,23,502,120) from t_product;

• 数学常量e
  select e() from t_product;

• 数学常量pi
  select pi() from t_product;

• 返回当前时间
  select current_date from t_product;

• 如果列中有null值，则返回默认值
  nvl(T value, T default_value)
  select id,nvl(name, ‘无名氏’) from t_product;

• 对于值的不同判断，取不同的值
  CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END
  如果a=b就返回c,a=d就返回e，否则返回f
  如CASE 4 WHEN 5 THEN 5 WHEN 4 THEN 4 ELSE 3 END 将返回4
  select CASE id WHEN 1 THEN ‘正品’ ELSE ‘山寨’ END,name from t_product;

• 判断某个文件中是否包含某个字符串
  in_file(string str, string filename)
  select in_file(‘start’,’/home/briup/test’) from t_product;

• 通过某个符号切割字符串
  split(string str, string pat)
  select split(‘hello,world,briup’, ‘,’) from t_product;

• 截取字符串
  substr(string|binary A, int start, int len)
  select substr(‘ceo-larry’, 0, 3) from t_product;

• 在某字符串中查找某个子串第一次出现的位置,位置从1开始
  instr(string str, string substr)
  select instr(‘ceo-larry’, ‘la’) from t_product;

• 将第一个字符串中的,符合第二个字符串的部分,替换成第三个字符串
  translate(string|char|varchar input, string|char|varchar from, string|char|varchar to)
  select translate(‘hello briup’, ‘briup’, ‘imut’) from t_product;

• 比较两个字符串，不同的字符个数
  levenshtein(string A, string B)
  select levenshtein(‘hello’, ‘worldd’) from t_product;

• 把array中的字符用某个符号拼接起来
  concat_ws(string SEP, array)
  select concat_ws(‘#’, split(‘hello,world,briup’, ‘,’)) from t_product;

自定义函数UDF

1. 写一个java类extends UDF，定义某个逻辑
2. 打成jar包上传到hive所在的节点
3. 在hive中创建一个函数，和jar中的自定义类建立关联
   • 导入包
     add jar /home/hadoop/udf.jar
   • 建立关联
     create temporary function getArea as ‘com.briup.udf.MyUDF’;
   • 查看自定义函数
     show functions;
   • 使用自定义函数
     select id,name,tel,getArea(tel) from t_student_udf;

JDBC连接hive

1. 修改配置文件hdfs-site.xml

   <property>  
   <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
   <value>true</value>  
   </property>

2. 修改配置文件core-site.xml

   <property>
   <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
   <value>*</value>
   </property>
   <property>
   <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
   <value>*</value>
   </property>

注：以上两个属性的第三位指的是hive所在机器的用户名

1. 开启hive服务保持持续运行
   hive –service hiveserver2 &
2. 编写代码测试连接

   public class JDBCTest {
       public static void main(String[] args) throws Exception {
           Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
           Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hadoop1:10000/db1803","hadoop","hadoop");
           System.out.println(conn);
           Statement stat = conn.createStatement();
           String hql = "create table t_student_jdbc(id int,name string,tel string)" +
                   " row format delimited" +
                   " fields terminated by ','" +
                   " stored as textfile";
           stat.execute(hql);
           stat.close();
           conn.close();
       }
   }

最后更新： 2018年10月08日 18:25

原始链接： https://www.lousenjay.top/2018/09/16/Hive入门详解（三）/

Lousen Jay