hive sql手机号正则表达式剔除不规则数据

因前端没有验证手机号的规则,后端数据处理时剔除掉不规则的手机号
例如:13000000000、14000000000、15011111111等

目前规则是前三位符合中国手机号的规则。
后8位不为同一数字。

hive sql

SELECT phone_number
FROM your_table
WHERE phone_number RLIKE '^((13[0-9])|(14[0-9])|(15[0-35-9])|(16[2567])|(17[0-8])|(18[0-9])|(19[89]))\\d{8}$' 
AND NOT phone_number RLIKE '(\\d)\\1{7}';

在上述查询中,"your_table" 是存储手机号码的表名,"phone_number" 是存储手机号码的列名。

^ 和 $ 表示匹配字符串的开头和结尾。

(
<think>好的,我需要帮助用户找到在Hive中使用正则表达式匹配手机号的方法。首先,我应该回忆Hive中处理正则表达式的常用函数。用户提到的可能是`RLIKE`或者`REGEXP_EXTRACT`之类的函数。 接下来,手机号的格式在中国通常是11位数字,以特定号段开头,比如13x、14x、15x、17x、18x、19x等。所以正则表达式需要覆盖这些情况。常见的模式可能是`^1[3-9]\d{9}$`,但可能需要更精确,比如分开不同的号段,例如`1(3\d|4[5-9]|5[0-3,5-9]|6[2567]|7[0-8]|8\d|9[89])\d{8}$`,不过实际应用中可能简化处理,因为号段会变化。 然后,考虑Hive中如何使用。例如,在`WHERE`子句中使用`RLIKE`进行过滤,或者在`SELECT`中使用`REGEXP_EXTRACT`提取匹配的部分。用户可能需要验证手机号字段是否符合格式,或者提取有效号码。 还要注意Hive正则表达式是基于Java的正则表达式,所以语法要符合Java的标准。比如转义字符可能需要双反斜杠,但在Hive的字符串中可能需要写成四个反斜杠,不过实际测试中可能有所不同,需要确认。 另外,参考用户提供的引用,特别是引用[1]中的正则例子,他们使用了`\d{1,3}`匹配IP地址,类似的,手机号可以用`\d`表示数字。但要注意Hive是否支持`\d`,或者是否需要写成`[0-9]`。可能需要测试确认,但通常Hive支持`\d`。 最后,给出示例用法,比如创建表时指定正则,或者在查询中使用`RLIKE`,并提醒用户注意号段的更新以及数据清洗的其他步骤,如去除空格或特殊字符。可能还需要提到使用`REGEXP_REPLACE`来处理数据中的无关字符。</think>在Hive中使用正则表达式匹配手机号,可以通过以下步骤实现: --- ### 1. 手机号正则表达式设计 中国手机号规则: - 11位数字 - 以1开头 - 第二位为3-9(根据最新号段调整) - 常用正则表达式: ```sql ^1[3-9]\\d{9}$ -- 基础版(覆盖主流号段) ^1(3\\d|4[5-9]|5[0-35-9]|6[2567]|7[0-8]|8\\d|9[89])\\d{8}$ -- 精确版(分号段验证) ``` --- ### 2. Hive正则函数用法 #### (1) 数据验证(WHERE子句) ```sql SELECT * FROM user_table WHERE phone_number RLIKE '^1[3-9]\\d{9}$'; -- 匹配有效手机号[^1] ``` #### (2) 数据提取(SELECT子句) ```sql SELECT REGEXP_EXTRACT(raw_data, '(1[3-9]\\d{9})', 1) AS phone FROM log_table; -- 从文本中提取手机号[^3] ``` #### (3) 数据清洗(CREATE TABLE) ```sql CREATE TABLE clean_data AS SELECT REGEXP_REPLACE(contact_info, '[^0-9]', '') AS purified_phone -- 去除非数字字符 FROM raw_data WHERE contact_info RLIKE '1[3-9]\\d{9}'; -- 过滤有效号码[^1] ``` --- ### 3. 注意事项 1. 转义处理:Hive正则表达式需要双重转义,如`\\d`表示数字 2. 性能优化:大数据量时建议先进行初步过滤再使用正则 3. 号段更新:定期更新正则表达式以适应新号段(如19x号段) ---
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