参数配置

• 三种方式：
  1. 配置文件 （全局有效 默认 hive-default.xml 自定义配置会覆盖默认配置）
  2. 命令行参数 （对hive启动实例有效 bin/hive --hiveconf）
  3. 参数声明 （对hive连接的当前session有效 set）
  • 注意： 系统级别的参数，只能使用2和1，这些参数读取在session建立之前，例如log4j

优先级： 3>2>1

• hive shell 命令行
  bin/hive 命令
  -i 初始化hql文件
  -e 从命令行执行指定的hql
  -f 执行hql脚本
  -v 输出执行的hql语句

内嵌函数

• 概念： 可以通过show functions语句来查看到的函数

• 内嵌函数分类：

  1. 内置函数
     1. 数学函数
        e.g: round, floor, ceil, rand, sin ,asin ,cos, acos ,abs
     2. 字符函数
        e.g: length, reverse, concat ,concat_ws, substr, upper, lower, trim, ltrim ,rtrim regexp_replace ,regexp_extract ,parse_url ,get_json_object ,split ,find_in_set ,instr
     3. 收集函数
        e.g:
     4. 转换函数
        e.g: cast
     5. 日期函数
        e.g:
        1. from_unixtime 将时间戳转换为标准日期格式，用于取年月日，做分组
        2. unix_timestamp 将标准日期转换为时间戳格式，用于计算时间差
        to_date ,year ,month, day, hour ,minute ,second ,weekofyear ,datediff ,date_add ,date_sub
     6. 条件函数
        e.g: IF COALESCE CASE WHEN THEN
  2. 聚合函数
     e.g:
  3. 表生产函数
     e.g: explode, parse_url_tuple ,json_tuple

自定义函数

• 自定义函数分类:
  1. UDF 普通函数 一进一出
     步骤：
     1. 继承UDF类，并重载evaluate方法
     2. 将自定义类打成jar包，并上传到服务器
     3. 将jar包使用 hive命令 add jar xxx.jar 添加到classpath
     4. 创建临时函数与开发好的java class 关联 （create temporary function 函数名 as '类全 路径名'）
     5. 使用自定义函数
  2. UDAF 聚合函数 多进一处
     步骤： 继承UDAF类，重写iterate方法
     方法： init，iterate（迭代计算，真正实现聚合的方法，返回最终结果），terminatePartial（局部 聚合的方法，分布式计算中会调用，得到局部聚合结果），merge（实现聚合的方法，本质上要调 用iterate）
  3. UDTF 表生成函数 一进多出
     步骤： 继承UDTF类，重写process方法
     方法： initialize（初始化），process（真正实现转换的方法），close（关闭资源的方法）
     注意： udtf只能直接在select语句中使用，不能嵌套使用，不能与cluster by/group by/sort by/distribute by 一起使用，可以与order by 共用，查询结果是一张表，不可以和其他字段一 起使用，一般配合lateral view 使用；tableA lateral view explode() as a,b,c
     e.g:
     1. explode()函数，它是一个可以将map或者array类型的字段展开的函数，array中一个元素一条数据，map中一个kv一条数据，

反射函数

• 反射函数：reflect(类路径，方法名，参数1，参数2，...)
  1. 该函数可以支持在sql中调用java中自带函数，可以是一个实例对象的方法，也可以是静态类的方法，但是该方法必须返回的是一个基础类型，或者是hive能识别的序列化类型

窗口函数

• 场景：当业务需要即显示聚合之后的数据，又要显示聚合之前的数据时，便引入了窗口函数

• 意义：窗口函数又叫olap函数/分析函数，窗口函数兼具有分组和排序两种功能，带rows between 的也叫windows子句

• 语法： over(partition by xxx order by xxxx)

• 功能实现：

  1. 聚合函数（） + over(partition by xxx order by xxxx)
     e.g: SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN、LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE
     lag: 取每个分区内某列前n个值
     lead: 取每个分区内某列后n个值
     first_value: 取每个分区内某列第一个值
     last_value: 取每个分区内某列最后一个值
  2. 排序函数（） + over(partition by xxx order by xxxx)
     e.g: ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE

• 补充:

  • partition by，是按照某一列进行分区，这一列值相同的行会放到一起
    如果不指定rows between 默认为从分区内的起点到当前行
    如果不指定order by，则将分组内所有值累加，分组内排序，指定order by 则默认从起点到当前行

  • 举例： 聚合函数（col） over(partition by xxx order by xxx rows between 指定范围) as col_n

  • 指定范围： rows between num_line preceding and num_line following
    -- preceding 往前
    -- following 往后
    -- current row 当前行
    -- unbounded 无边界

  • 排序函数:
    1. row_number(): 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列， 1 2 3 4 5
    2. rank():生成分组内数据项的排名，排名相等会在名次中留下空位， 1 2 3 3 5
    3. dense_rank():生成分组内数据项的排名，排名相等不会在名次中留下空位， 1 2 3 3 4

  • 比率函数:
    1.ntile():将每个分区内排序后的结果均分成N份，如果不能均分，会优先分配数字小的

数仓分层结构及意义

• 数据源: 一般有（业务数据库数据，爬虫数据，数据流数据，日志数据，文档数据）
• ETL: 一个过程，用于数据的预处理，不属于分层结构
• ODS: 操作数据层/原数据层，临时存储层， 刚经过etl预处理的过滤之后的数据，一般以ods_tb命名
• DWD: 详细数据层，此层数据为ods层数据进行进一步etl转换和补全后得到的数据，构建宽表，一致，准确，干净
• DWS: 汇总数据层，将dwd层中构建的宽表，根据每个主题中的业务拆分不同的分析模型子表，后期在主题中实现分析应用
• ADS: 数据应用层，web前端展示直接读取的数据源，一般有（数据挖掘，数据分析，即席查询，报表展示）
• 意义：
  1. 减少数据之间的耦合性；如果不分层的话，源数据业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大
  2. 用空间换时间；同过分层来拆分数据清洗的过程，通过大量预处理和各个层次的步骤分析来简化清洗的过程

数据仓库的特性

• 面向主题： 区别于数据库的面向业务，主题是各个子业务系统数据库的一个数据综合体，即对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象；例如保险行业中，车险，财险，寿险是各个业务，如果分析保险行业发展，则这些保险数据综合起来是一个保险主题

• 集成性： 因为面向主题的特性，数据仓库中的数据都是由各个子业务系统的数据集合而来，

• 非易失性：也叫不可更新性，因为数据仓库时面向分析，支持企业决策的，所以不需要像传统数据库那样保证数据的实时更新，只需要保存过去的数据，用来反映过去一段时间以来历史数据的规律和内容即可，规律是客观存在的，不需要人为加以干预，所以只需要保证数仓中历史数据的加载和更新即可，不需要对数仓中的数据进行频繁的修改和删除；

• 时变性： 数据是历史的，需要保持更新以便更好的服务企业决策，但由于企业业务的各种发展和变化，数据在过去的时间内也会不断地产生变化，进入数仓的数据也会呈现各种不同的变化