Hive sql常用函数

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'];