Hivesql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"];
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