本篇文章给大家谈谈hivesql日期函数，以及hivesql 日期函数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、hive学习记录
- 2、Hive学习笔记四:HiveSQL之DDL
- 3、以下哪些sql语句在hive中执行可以得到系统当前时间年月日
- 4、hivesql及窗口函数
- 5、HiveSQL分析函数实践详解
- 6、HiveSQL核心技能之窗口计算
hive学习记录
1、Hive学习记录概要Hive提供了丰富的SQL操作，如查看表结构与属性，切换数据库，统计值频，创建临时表，以及排序、分区等关键功能。
2、export HADOOP_HOME=hadoop-install-dir 在hdfs上为hive创建\tmp目录和/user/hive/warehouse(akahive.metastore.warehouse.dir) 目录，然后你才可以运行hive。在运行hive之前设置HiveHome。
3、Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。
4、本文你可以学习到：我们如果要对一组数据根据某个列去排名，一般会使用row_number()，但是如果我们要对某个列符合条件的才去row_number()进行排名，举个例子，现有一组数据：我们想对 score列大于300的数据进行排名（从1开始），小于等于300数据则填充默认值null。
5、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。Avro与Protobuf。Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
Hive学习笔记四:HiveSQL之DDL
1、Hive SQL学习笔记：深入理解DDL与表定义 Data Definition Language (DDL)是SQL语言的重要组成部分，专门用于对数据库对象进行创建、修改和删除操作。Hive中的核心DDL语句包括create， alter， drop等，它们用于构建数据结构的基础。在Hive中，数据类型主要分为原生和复杂类型。
2、以下是Hive常用SQL语法的概要：创建数据库：CREATE DATABASE name；查看表和数据库：show tables； show databases； show partitions table_name；DDL（数据定义语言）：如创建表结构，包括外部表、分区表和分桶表，以及定义存储格式和位置等。
3、Hive是一个强大的工具，它通过SQL语句将数据操作转化为MapReduce任务，使得大数据分析变得更加便捷。Hive的核心功能包括数据定义（DDL）和数据操作（DML）。DDL用于创建和管理数据存储结构，如创建内部表（存储在Hive底层数据库）和外部表（与原始数据保持映射关系）。外部表的特点是删除表不会影响原始数据。
以下哪些sql语句在hive中执行可以得到系统当前时间年月日
1、Hive SQL中的时间函数非常实用，能够处理各种日期和时间格式转换。
2、add_months：用于计算起始日期(startdate)减去指定月数后的日期，例如，要获取2020年12月17日上个月的年份，可以这样写：add_months(current_date， -1)。trunc：时间截取函数，例如配合add_months获取当月1日，即：trunc(add_months(current_date， -1)， month)。
3、获取当前日期在MySQL中，使用`CURRENT_DATE`或`NOW()`获取当前日期；Hive则使用`sysdate()`或`current_timestamp()`。 日期格式化无论是MySQL的`DATE_FORMAT()`还是Hive的`from_unixtime()`，都能将不标准的日期格式或字符串类型转换为所需格式。
hivesql及窗口函数
HiveSQL支持窗口函数。窗口函数是一种特殊的SQL函数，允许在数据集的特定窗口或子集上执行计算。这些函数通常在数据分析、报表生成和数据处理等场景中非常有用。解释：HiveSQL是Apache Hive中的SQL语言，用于处理存储在Hadoop分布式文件系统上的大规模数据集。
Hive SQL函数和窗口函数提供了强大的数据分析工具。你可以根据条件返回结果（如case when then else end），处理空值（nvl），使用通配符进行查询，以及对COUNT(*)与count(1)的性能差异进行理解。在优化SQL性能时，推荐选择COUNT(*)在无where子句的情况下，但避免在带有WHERE子句时频繁使用。
Hive SQL中的窗口函数在大数据处理中扮演着重要角 ，尤其在面试中常被考察。窗口函数，实质上是OLAP(在线分析处理)功能的一部分，用于对数据进行实时分析，如市场分析、财务报表生成等。窗口函数区分于普通聚合函数，前者对每个记录独立执行，而非聚合所有记录。
HiveSQL分析函数实践详解
1、HiveSQL分析函数实践详解 窗口函数是SQL中的重要工具，用于在特定数据窗口中进行分析，如在线分析处理(OLAP)。它们在市场分析、财务报表生成等场景中发挥作用，与普通聚合函数有显著区别，比如row_number()、percent_rank()等。基本用法涉及窗口定义，通过window_name、partition by、order by和rows指定。
2、窗口函数基础 - over()是窗口函数的核心，它通常与分析函数（如avg， sum， max， min）一起使用。窗口函数允许我们在一个特定的“窗口”内对数据进行操作，这个窗口可以根据partition by列分组，order by列排序，以及rows between定义范围。
3、此外，hive也支持熟悉map-reduce的开发者使用map-reduce程序对数据做更加复杂的分析。hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。
4、大数据平台和工具：我们将介绍市场上常见的大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等，以及它们的使用方法和最佳实践。学员将通过实际操作和项目实践来熟悉这些工具的使用。 大数据应用与案例分析：我们将分享一些真实世界的大数据应用案例，包括电商推荐系统、社交媒体分析、智能城市等领域。
5、Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。
6、在大数据培训班主要培训内容有：课程内容教学。不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。项目实战训练。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。
HiveSQL核心技能之窗口计算
1、在日常工作中，经常遇到 计算截止某月或某天的累计数值 ，在Excel可以通过函数来实现， 在HiveSQL里，可以利用窗口函数实现。
2、HiveSQL支持窗口函数。窗口函数是一种特殊的SQL函数，允许在数据集的特定窗口或子集上执行计算。这些函数通常在数据分析、报表生成和数据处理等场景中非常有用。解释：HiveSQL是Apache Hive中的SQL语言，用于处理存储在Hadoop分布式文件系统上的大规模数据集。
3、窗口函数是Hive SQL中的关键特性，它允许我们在数据分组的基础上进行分析，而不是简单地对整个数据集进行汇总。窗口函数通过`over()`子句定义窗口，包括分组(partition by)、排序(order by)和窗口范围(rows)三个元素。例如，`sum`函数在窗口内计算值，而非整个分组，以便于获取每个组的累加值。
4、在数据处理中，Hive SQL还支持创建分区表、外部表，以及使用分桶抽样查询进行抽样分析。窗口函数在Spark SQL中与Hive SQL相似，主要应用于TopN分析、分组排序和统计计算，与Flink窗口函数在应用场景上有所区别。总的来说，Hive SQL的强大功能涵盖了数据清洗、转换、聚合和排序，是数据处理和分析的重要工具。
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