十二、Hive 函数

作者：IvanCodes
日期：2025年5月1日
专栏：Hive教程

在数据处理的广阔天地中，我们常常需要对数据进行转换、计算、清洗或提取特定信息。Hive 提供了强大的内置运算符和丰富的内置函数库，它们就像魔法师手中的魔法棒，能帮助我们灵活高效地操控数据，挖掘其深层价值。

思维导图

一、Hive 内置运算符概览

在深入函数之前，我们先快速回顾一下 Hive 支持的常见内置运算符，这些是构成表达式的基本组件：

1. 算术运算符：+, -, *, /, %, DIV
2. 关系运算符：=, <>, !=, <, >, <=, >=, IS NULL, IS NOT NULL, BETWEEN, IN, NOT IN, LIKE, RLIKE, REGEXP
3. 逻辑运算符：AND ( && ), OR ( || ), NOT ( ! )
4. 位运算符：&, |, ^, ~
5. 复杂类型构造器：MAP(), STRUCT(), ARRAY(), NAMED_STRUCT()
6. 复杂类型访问运算符：A[key], A.col

二、Hive 内置函数详解

我们可以通过 SHOW FUNCTIONS; 查看所有可用函数，DESC FUNCTION [EXTENDED] ; 查看特定函数详情。

1. 数值函数 (Mathematical Functions)

• round(DOUBLE a): 四舍五入为BIGINT。

SELECT round(3.14159); -- 输出: 3

• round(DOUBLE a, INT d): 四舍五入到小数点后d位。

SELECT round(3.14159, 2); -- 输出: 3.14

• floor(DOUBLE a): 不大于a的最大整数。

SELECT floor(3.7); -- 输出: 3

• ceil(DOUBLE a) 或 ceiling(DOUBLE a): 不小于a的最小整数。

SELECT ceil(3.1); -- 输出: 4

• abs(DOUBLE a): 绝对值。

SELECT abs(-5.5); -- 输出: 5.5

• pow(DOUBLE a, DOUBLE p) 或 power(DOUBLE a, DOUBLE p): a的p次方。

SELECT pow(2, 3); -- 输出: 8.0

• sqrt(DOUBLE a): 平方根。

SELECT sqrt(16); -- 输出: 4.0

• rand() 或 rand(INT seed): 0到1之间的随机数。

SELECT rand(); -- 输出: (一个随机小数)

• bin(BIGINT a): 二进制字符串。

SELECT bin(10); -- 输出: 1010

• hex(BIGINT a) 或 hex(STRING a): 十六进制字符串。

SELECT hex(255); -- 输出: FF

• conv(BIGINT num, INT from_base, INT to_base): 进制转换。

SELECT conv('A', 16, 10); -- 输出: 10

2. 字符串函数 (String Functions)

• length(STRING a): 字符串长度。

SELECT length('hello'); -- 输出: 5

• concat(STRING|BINARY a, STRING|BINARY b...): 连接字符串。

SELECT concat('Hi, ', 'Hive'); -- 输出: Hi, Hive

• concat_ws(STRING separator, STRING a, STRING b...): 带分隔符连接。

SELECT concat_ws('-', 'A', 'B', 'C'); -- 输出: A-B-C

• lower(STRING a) 或 lcase(STRING a): 转小写。

SELECT lower('HELLO'); -- 输出: hello

• upper(STRING a) 或 ucase(STRING a): 转大写。

SELECT upper('world'); -- 输出: WORLD

• trim(STRING a): 去两端空格。

SELECT trim('  Hive  '); -- 输出: Hive

• substring(STRING a, INT start[, INT len]): 取子串。

SELECT substring('HelloWorld', 1, 5); -- 输出: Hello

• replace(STRING a, STRING old, STRING new): 替换子串。

SELECT replace('banana', 'na', 'PA'); -- 输出: baPAPA

• instr(STRING str, STRING substr): 子串首次出现位置。

SELECT instr('apple-banana-orange', 'banana'); -- 输出: 7

• split(STRING str, STRING pat): 按正则分割，返回数组。

SELECT split('a,b,c', ','); -- 输出: ["a","b","c"]

• lpad(STRING str, INT len, STRING pad): 左填充。

SELECT lpad('hi', 5, '*'); -- 输出: ***hi

• rpad(STRING str, INT len, STRING pad): 右填充。

SELECT rpad('hi', 5, '*'); -- 输出: hi***

• regexp_extract(STRING subject, STRING pattern, INT index): 正则提取。

SELECT regexp_extract('user_123_name', 'user_(\\d+)_name', 1); -- 输出: 123

• regexp_replace(STRING initial_string, STRING pattern, STRING replacement): 正则替换。

SELECT regexp_replace('100-200', '-', ':'); -- 输出: 100:200

3. 日期函数 (Date Functions)

• current_date(): 当前日期。

SELECT current_date(); -- 输出: (类似 2023-10-27)

• current_timestamp(): 当前日期时间。

SELECT current_timestamp(); -- 输出: (类似 2023-10-27 10:30:00.123)

• unix_timestamp(): 当前Unix时间戳。

SELECT unix_timestamp(); -- 输出: (当前秒级时间戳)

• unix_timestamp(STRING date[, STRING pattern]): 日期转Unix时间戳。

SELECT unix_timestamp('2023-10-27', 'yyyy-MM-dd'); -- 输出: (对应时间戳)

• from_unixtime(BIGINT unixtime[, STRING format]): Unix时间戳转日期字符串。

SELECT from_unixtime(1698381000, 'yyyy/MM/dd HH:mm'); -- 输出: 2023/10/27 10:30

• to_date(STRING timestamp): 提取日期部分。

SELECT to_date('2023-10-27 10:30:00'); -- 输出: 2023-10-27

• date_format(STRING/TIMESTAMP/DATE ts, STRING fmt): 格式化日期。

SELECT date_format(current_date(), 'yyyy年MM月dd日'); -- 输出: (类似 2023年10月27日)

• year(STRING date), month(STRING date), day(STRING date): 提取年/月/日。

SELECT year('2023-10-27'), month('2023-10-27'); -- 输出: 2023, 10

• date_add(STRING/TIMESTAMP/DATE startdate, INT days): 日期加天数。

SELECT date_add('2023-10-27', 3); -- 输出: 2023-10-30

• date_sub(STRING/TIMESTAMP/DATE startdate, INT days): 日期减天数。

SELECT date_sub('2023-10-27', 3); -- 输出: 2023-10-24

• datediff(STRING enddate, STRING startdate): 日期天数差。

SELECT datediff('2023-10-30', '2023-10-27'); -- 输出: 3

4. 条件函数 (Conditional Functions)

• if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull): IF判断。

SELECT if(1 > 0, 'Yes', 'No'); -- 输出: Yes

• CASE WHEN a THEN b [WHEN c THEN d]* [ELSE e] END: 标准CASE WHEN。

SELECT
CASE
WHEN score >= 90 THEN 'A'
WHEN score >= 80 THEN 'B'
ELSE 'C'
END AS grade
FROM (SELECT 85 AS score) t; -- 输出: B

• COALESCE(T v1, T v2, ...): 返回首个非NULL值。

SELECT COALESCE(NULL, 'Default1', 'Default2'); -- 输出: Default1

• NVL(T value, T default_value): value非NULL则返回value，否则返回default_value。

SELECT NVL(NULL, 'Is Null'); -- 输出: Is Null

5. 类型转换函数 (Type Conversion Functions)

• cast(expr AS type): 强制类型转换。

SELECT cast('123' AS INT) + cast('7' AS INT); -- 输出: 130

6. 聚合函数 (Aggregate Functions) (常与 GROUP BY 联用)

• count(*) 或 count(expr) 或 count(DISTINCT expr): 计数。

SELECT count(*) FROM my_table;
SELECT count(DISTINCT user_id) FROM user_logs;

• sum(col) 或 sum(DISTINCT col): 求和。

SELECT sum(sales_amount) FROM sales_data;

• avg(col) 或 avg(DISTINCT col): 平均值。

SELECT avg(score) FROM student_scores;

• min(col): 最小值。

SELECT min(price) FROM products;

• max(col): 最大值。

SELECT max(temperature) FROM weather_records;

7. 集合函数 (Collection Functions) (处理ARRAY, MAP, STRUCT)

• size(MAP m) 或 size(ARRAY a): 返回Map或Array的大小。

SELECT size(array(1, 2, 3)); -- 输出: 3
SELECT size(map('a', 1, 'b', 2)); -- 输出: 2

• array_contains(ARRAY a, value): 判断Array是否包含指定值。

SELECT array_contains(array('apple', 'banana'), 'apple'); -- 输出: true

• map_keys(MAP m): 返回Map的所有键组成的Array。

SELECT map_keys(map('name', 'Alice', 'age', 30)); -- 输出: ["name","age"] (顺序可能不同)

• map_values(MAP m): 返回Map的所有值组成的Array。

SELECT map_values(map('name', 'Alice', 'age', 30)); -- 输出: ["Alice","30"] (顺序可能不同)

• sort_array(ARRAY a): 对Array进行排序。

SELECT sort_array(array(3, 1, 2)); -- 输出: [1,2,3]

8. 表生成函数 (Table-Generating Functions - UDTF)

• explode(ARRAY a): 将数组每个元素转为一行。

SELECT explode(array('A', 'B')) AS item;
-- 输出:
-- A
-- B

• explode(MAP m): 将Map每个键值对转为一行两列。

SELECT explode(map('key1', 'val1')) AS (my_key, my_value);
-- 输出:
-- key1  val1

• posexplode(ARRAY a): 类似 explode(array)，额外输出元素在数组中的位置(从0开始)。

SELECT posexplode(array('X', 'Y')) AS (pos, val);
-- 输出:
-- 0  X
-- 1  Y

• inline(ARRAY> a): 将结构体数组展开，每个结构体的字段成为独立的列。

-- 假设table t有列 arr_struct: ARRAY>
-- 且某行 arr_struct 值为 [named_struct('name','Tom','age',20), named_struct('name','Jerry','age',18)]
-- SELECT inline(arr_struct) FROM t;
-- 输出 (对于该行会产生两行结果):
-- Tom   20
-- Jerry 18

9. 数据脱敏函数 (Data Masking/Anonymization - 通过组合或UDF实现)

Hive 内置的直接、专用的脱敏函数较少。通常通过组合现有字符串函数来实现，或者编写用户自定义函数 (UDF) 来完成复杂的脱敏逻辑。

• 示例：部分屏蔽手机号 (组合字符串函数)

-- 假设 phone_number 是 '13812345678'
SELECT concat(substring(phone_number, 1, 3), '****', substring(phone_number, 8)) AS masked_phone
FROM (SELECT '13812345678' AS phone_number) t;
-- 输出: 138****5678

• 示例：屏蔽邮箱用户名 (组合字符串函数)

-- 假设 email 是 '[email protected]'
SELECT concat(
    substring(email, 1, 1), -- 第一个字符
    '****',                  -- 屏蔽符
    substring(email, locate('@', email) - 1, 1), -- @前一个字符
    substring(email, locate('@', email)) -- @及之后的部分
) AS masked_email
FROM (SELECT '[email protected]' AS email) t;
-- 输出: u****[email protected] (这是一个简化示例，更复杂的正则UDF效果更好)

对于更复杂或通用的脱敏需求（如身份证号、银行卡号按规则屏蔽，或基于角色的动态脱敏），通常推荐开发 UDF。

10. 用户自定义函数 (拓展)

当内置函数无法满足特定的业务逻辑时，Hive 允许用户使用 Java (或其他语言，但Java最常见) 编写自己的函数。

• UDF (User-Defined Function): 一对一或多对一函数，输入一行中的一个或多个值，输出一个值。

  • 例如，创建一个 to_uppercase(string_col) 函数，将输入字符串转为大写（虽然已有内置upper）。
  • 创建和使用步骤 (简要)：
    1. 编写 Java 类继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF。
    2. 实现 evaluate() 方法。
    3. 将 Java 项目打成 JAR 包。
    4. 在 Hive 中注册 JAR 包: ADD JAR /path/to/your.jar;
    5. 创建临时或永久函数: CREATE TEMPORARY FUNCTION my_upper AS 'com.example.MyUpperUDF';
    6. 使用函数: SELECT my_upper(name) FROM my_table;

• UDAF (User-Defined Aggregate Function): 多对一函数，类似 SUM(), COUNT()，对分组数据进行聚合。编写 UDAF 相对复杂。

• UDTF (User-Defined Table-Generating Function): 一对多函数，类似 explode()，输入一行，输出多行。

练习题

1. 将字符串 “hive is great” 中的所有空格替换为下划线 _。
2. 计算日期 “2023-01-15” 之后45天的日期。
3. 有一个用户评分表 ratings (user_id INT, score INT)，如果用户评分低于60则标记为 “不及格”，否则标记为 “及格”。写出查询。
4. 将字符串 “ID:123,Name:Alice,Age:30” 按逗号分割，然后对每个部分按冒号分割，提取出 Name 的值 “Alice”。
5. 有一个字段 tags 其值为 ARRAY 类型，如 ['TagA', 'TagB', 'TagC']。检查该数组是否包含 ‘TagB’。
6. 将一个包含用户月消费金额的数组 monthly_spend ARRAY (例如 [100, 150, 120]) 展开成多行，每行显示一个月的消费金额。
7. 假设有一个字段 ip_address 存储IP地址字符串，请使用内置函数（如果可能）将其最后一个点之后的部分替换为 ‘XXX’ (例如 ‘192.168.1.100’ -> ‘192.168.1.XXX’)。如果内置函数难以实现，请描述UDF的思路。
8. 将 Unix 时间戳 1672531200 (代表 2023-01-01 00:00:00 UTC) 格式化为 “YYYY年MM月DD日 HH时mm分ss秒” 的形式。
9. 从字符串 “apple,banana,orange,apple” 中提取出所有不重复的水果名称，并计算不重复水果的数量。
10. 如何使用 COALESCE 函数处理一个可能为NULL的 middle_name 字段，如果它为NULL，则在拼接全名时用空字符串代替？例如，first_name, middle_name, last_name。

练习题答案

1. 将字符串 “hive is great” 中的所有空格替换为下划线 _。

SELECT replace('hive is great', ' ', '_');

2. 计算日期 “2023-01-15” 之后45天的日期。

SELECT date_add('2023-01-15', 45);

3. 有一个用户评分表 ratings (user_id INT, score INT)，如果用户评分低于60则标记为 “不及格”，否则标记为 “及格”。写出查询。

SELECT user_id, score, if(score < 60, '不及格', '及格') AS status FROM ratings;
-- 或者使用 CASE WHEN
-- SELECT user_id, score, CASE WHEN score < 60 THEN '不及格' ELSE '及格' END AS status FROM ratings;

4. 将字符串 “ID:123,Name:Alice,Age:30” 按逗号分割，然后对每个部分按冒号分割，提取出 Name 的值 “Alice”。

SELECT split(kv[1], ':')[1] AS name_value
FROM (
    SELECT split('ID:123,Name:Alice,Age:30', ',') AS kv_array
) t
LATERAL VIEW explode(kv_array) exploded_table AS kv_pair_str
WHERE split(kv_pair_str, ':')[0] = 'Name';
-- 更简洁的方式如果知道Name总在第二个位置:
SELECT split(split('ID:123,Name:Alice,Age:30', ',')[1], ':')[1];

5. 有一个字段 tags 其值为 ARRAY 类型，如 ['TagA', 'TagB', 'TagC']。检查该数组是否包含 ‘TagB’。

SELECT array_contains(tags, 'TagB') FROM (SELECT array('TagA', 'TagB', 'TagC') AS tags) t;

6. 将一个包含用户月消费金额的数组 monthly_spend ARRAY (例如 [100, 150, 120]) 展开成多行，每行显示一个月的消费金额。

SELECT spend
FROM (SELECT array(100, 150, 120) AS monthly_spend) t
LATERAL VIEW explode(monthly_spend) exploded_table AS spend;

7. 假设有一个字段 ip_address 存储IP地址字符串，请使用内置函数（如果可能）将其最后一个点之后的部分替换为 ‘XXX’ (例如 ‘192.168.1.100’ -> ‘192.168.1.XXX’)。如果内置函数难以实现，请描述UDF的思路。
   使用内置函数比较复杂，需要多次使用 instr 和 substring 或 regexp_replace：

SELECT regexp_replace(ip_address, '\\.[^.]+$', '.XXX') AS masked_ip
FROM (SELECT '192.168.1.100' AS ip_address) t;
-- 或者更精确控制，找到最后一个点的位置
-- SELECT concat(substring(ip_address, 1, instr(reverse(ip_address), '.') * -1 + length(ip_address) -1), '.XXX') ... (这种方式更复杂且易错)

UDF思路：编写一个Java UDF，输入IP字符串。在Java中使用 lastIndexOf('.') 找到最后一个点的位置，然后使用 substring() 截取前面的部分，并拼接上 “.XXX”。

8. 将 Unix 时间戳 1672531200 (代表 2023-01-01 00:00:00 UTC) 格式化为 “YYYY年MM月DD日 HH时mm分ss秒” 的形式。

SELECT from_unixtime(1672531200, 'yyyy年MM月dd日 HH时mm分ss秒');

9. 从字符串 “apple,banana,orange,apple” 中提取出所有不重复的水果名称，并计算不重复水果的数量。

SELECT collect_set(fruit) AS unique_fruits, size(collect_set(fruit)) AS unique_fruit_count
FROM (
    SELECT explode(split('apple,banana,orange,apple', ',')) AS fruit
) t_fruits;

10. 如何使用 COALESCE 函数处理一个可能为NULL的 middle_name 字段，如果它为NULL，则在拼接全名时用空字符串代替？例如，first_name, middle_name, last_name。

SELECT concat_ws(' ', first_name, COALESCE(middle_name, ''), last_name) AS full_name
FROM (
    SELECT 'John' AS first_name, NULL AS middle_name, 'Doe' AS last_name
    UNION ALL
    SELECT 'Jane' AS first_name, 'M' AS middle_name, 'Smith' AS last_name
) t_names;
-- 对于 'John', NULL, 'Doe' 会输出 "John  Doe" (注意concat_ws对空字符串的处理)
-- 如果希望中间没有多余空格，可以这样：
-- SELECT trim(concat(first_name, ' ', COALESCE(concat(middle_name, ' '), ''), last_name)) AS full_name ...

更优雅的方式是针对 concat_ws 的特性，如果 COALESCE(middle_name, NULL) 结果是 NULL，concat_ws 会跳过它。但如果希望它是空字符串而不是被跳过（比如为了保持名字间的空格），上面的 COALESCE(middle_name, '') 是对的。