查找系统自带函数：
show functions;
排序：
ORDER BY :
全局排序，只有一个reducer，
ASC（ascend）升序（默认）；
DESC（descend）降序
SORT BY ：
每个MapReduce内部排序
对于大规模的数据集 order by 的效率非常低，在很多情况下，并不需要全局排序，这时就可以使用 sort by
DISTRIBUTE BY：
分区排序
系统内置函数
查看系统自带的函数：show functions;
显示自带的函数的用法：desc functions 方法名；
详细显示自带的函数的用法：desc functions extended 方法名；
常用内置函数：
空字段赋值：
NVL: 给值为Null的数据赋值，它的格式是NVL(value , default_value)。它的功能是如果value为NULL，则NVL函数返回default_value的值，否则返回value的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。
行转列：
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；
将两个字段以 ，进行连接返回一个字段以base为字段名输出：
CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
select
t1.base,
concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
(select
name,
concat(constellation, ",", blood_type) base
from
person_info) t1
group by
t1.base;
列转行：
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
建表：
create table movie_info(
movie string,
category string)
row format delimited fields terminated by " ";
load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info;加载数据
查询用法：
select m.movie, tbl.cate from movie_info m
lateral view
explode(split(category, ",")) tbl as cate;
窗口函数：
OVER()：指定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,default_val)：往前第n行数据
LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序窗口的行分发到指定数据的组中，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。
Rank:
RANK() 排序相同时会重复，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
自定义函数：
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
聚集函数，多进一出
类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
一进多出
如lateral view explore()