一文搞懂所有的Hive时间函数

1、查看内置函数和函数使用方法

• 查看函数： show functions + 函数名称；
• 查看函数的描述：desc function + 函数名称。

hive> desc function next_day;
OK
next_day(start_date, day_of_week) - Returns the first date which is later than start_date and named as indicated.
Time taken: 0.004 seconds, Fetched: 1 row(s)

2、常用时间函数

2.1、获取当前格式化日期：current_date()

hive> select current_date();
OK
2021-07-19
Time taken: 0.045 seconds, Fetched: 1 row(s)

2.2、获取当前格式化时间：current_timestamp()

hive> select current_timestamp();
OK
2021-07-19 14:15:56.822
Time taken: 0.052 seconds, Fetched: 1 row(s)

2.3、获取当前unix时间戳：unix_timestamp()

hive> select unix_timestamp();
OK
1626665638
Time taken: 11.868 seconds, Fetched: 1 row(s)

2.4、把unix时间戳转化为格式化时间：from_unixtime()

hive> select from_unixtime(1626665638,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
OK
2021-07-19 11:33:58
Time taken: 0.111 seconds, Fetched: 1 row(s)

注：from_unixtime() 第一个参数为数值类型，第二个参数为所需时间格式。

2.5、把当前时间戳转化为格式化时间

hive> select from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
OK
2021-07-19 11:47:09
Time taken: 0.089 seconds, Fetched: 1 row(s)

3、计算时间函数

3.1、取当前格式化时间的前30天

hive> select from_unixtime(unix_timestamp('2021-07-19','yyyy-MM-dd')-30*86400,'yyyy-MM-dd');
OK
2021-06-19
Time taken: 0.673 seconds, Fetched: 1 row(s)

3.2、year、month、day、hour、minute、second：年、月、日、时、分、秒

3.2.1、year（年）

spark-sql> select year('2021-08-11');
2021
Time taken: 2.693 seconds, Fetched 1 row(s)

3.2.2、month（月）

spark-sql> select month('2021-08-11');
8
Time taken: 3.502 seconds, Fetched 1 row(s)

3.2.3、day（日）

spark-sql> select day('2021-08-11');
11
Time taken: 0.73 seconds, Fetched 1 row(s)

3.2.4、hour（时）

spark-sql> select hour('2021-08-11 10:34');
10
Time taken: 0.787 seconds, Fetched 1 row(s)

3.2.5、minute（分）

spark-sql> select minute('2021-08-11 10:34');
34
Time taken: 0.079 seconds, Fetched 1 row(s)

3.2.6、second（秒）

spark-sql> select second('2021-08-11 10:34:40');
40
Time taken: 0.666 seconds, Fetched 1 row(s)

3.3、取格式化时间的前一天（n天）：date_add()、date_sub()

hive> select date_sub('2021-07-19',1);
OK
2021-07-18
Time taken: 0.052 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive> select date_add('2021-07-19',-1);
OK
2021-07-18
Time taken: 0.051 seconds, Fetched: 1 row(s)

3.4、取格式化时间的后一天（n天）：date_add()、date_sub()

hive> select date_add('2021-07-19',1);
OK
2021-07-20
Time taken: 4.623 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive> select date_sub('2021-07-19',-1);
OK
2021-07-20
Time taken: 0.046 seconds, Fetched: 1 row(s)

3.5、当前格式化时间（含时分秒）转化为年月日：to_date()

hive> select to_date('2021-07-19 13:34:12');
OK
2021-07-19
Time taken: 0.092 seconds, Fetched: 1 row(s)

注： to_date() 默认转化格式为yyyy-MM-dd

3.6、对日期进行格式化：date_format()

spark-sql> select date_format('2021-08-11 10:45:40','yyyy-MM-dd');
2021-08-11
Time taken: 3.999 seconds, Fetched 1 row(s)

注： 比to_date()函数稍微灵活一点。

3.7、日期转周（当前日期是一年的第几周）：weekofyear()

spark-sql> select weekofyear('2021-08-11');
32
Time taken: 0.098 seconds, Fetched 1 row(s)

3.8、日期转天（当前日期是一年的第几天）：dayofyear()

spark-sql> select dayofyear('2021-08-11');
223
Time taken: 0.649 seconds, Fetched 1 row(s)

3.9、当前时间的前一个月或者后一个月：add_months()

hive> select add_months('2021-07-19',1);
OK
2021-08-19
Time taken: 0.045 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive> select add_months('2021-07-19',-1);
OK
2021-06-19
Time taken: 0.146 seconds, Fetched: 1 row(s)

3.10、获取两个时间的天数差值：datediff()

hive> select datediff('2021-07-20','2021-07-19');
OK
1
Time taken: 0.052 seconds, Fetched: 1 row(s)

注： 默认只做天数的差值，较大的在前结果为正数，较大的在后结果为负数。

3.11、获取指定时间的下一个星期几：next_day()

hive> select next_day('2021-07-20','su');
OK
2021-07-25
Time taken: 0.081 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive> select next_day('2021-07-20','SU');
OK
2021-07-25
Time taken: 2.113 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive> select next_day('2021-07-20','SUN');
OK
2021-07-25
Time taken: 0.057 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive> select next_day('2021-07-20','SUNDAY');
OK
2021-07-25
Time taken: 0.569 seconds, Fetched: 1 row(s)

注： next_day()第二个参数支持小写、大写、缩写（su/sun/sunday）。

3.12、获取当月第一天：trunc()

hive> select trunc('2021-07-20','MM');
OK
2021-07-01
Time taken: 0.043 seconds, Fetched: 1 row(s)

3.13、获取当年第一天：trunc()

hive> select trunc('2021-06-20','YY');
OK
2021-01-01
Time taken: 0.042 seconds, Fetched: 1 row(s)