hive中的udf时间函数用法

1  from_unixtime函数  用法为将时间戳转换为时间格式

语法: from_unixtime(bigint unixtime[, string format])   返回值为string

例如  hive>select from_unixtime(1326988805,'yyyyMMddHH') from test;

如果为字段转换的话,则为 select from_unixtime(time,'yyyyMMddHH') from test;

字段time如果为string类型,应该转换为int类型  select from_unixtime(cast(time as int),'yyyyMMddHH') from test;

2  

获取当前UNIX时间戳函数: unix_timestamp

语法: unix_timestamp()

返回值: bigint

说明: 获得当前时区的UNIX时间戳

举例:

hive> select unix_timestamp() from dual;

1323309615

日期转UNIX时间戳函数: unix_timestamp

语法: unix_timestamp(string date)

返回值: bigint

说明: 转换格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss“的日期到UNIX时间戳。如果转化失败,则返回0。

举例:

hive> select unix_timestamp(’2011-12-07 13:01:03′) from dual;

1323234063

指定格式日期转UNIX时间戳函数: unix_timestamp

语法: unix_timestamp(string date, string pattern)

返回值: bigint

说明: 转换pattern格式的日期到UNIX时间戳。如果转化失败,则返回0。

举例:

hive> select unix_timestamp(’20111207 13:01:03′,’yyyyMMdd HH:mm:ss’) from dual;

1323234063

日期时间转日期函数: to_date

语法: to_date(string timestamp)

返回值: string

说明: 返回日期时间字段中的日期部分。

举例:

hive> select to_date(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

2011-12-08

日期转年函数: year

语法: year(string date)

返回值: int

说明: 返回日期中的年。

举例:

hive> select year(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

2011

hive> select year(’2012-12-08′) from dual;

2012

日期转月函数: month

语法: month (string date)

返回值: int

说明: 返回日期中的月份。

举例:

hive> select month(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

12

hive> select month(’2011-08-08′) from dual;

8

日期转天函数: day

语法: day (string date)

返回值: int

说明: 返回日期中的天。

举例:

hive> select day(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

8

hive> select day(’2011-12-24′) from dual;

24

日期转小时函数: hour

语法: hour (string date)

返回值: int

说明: 返回日期中的小时。

举例:

hive> select hour(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

10

日期转分钟函数: minute

语法: minute (string date)

返回值: int

说明: 返回日期中的分钟。

举例:

hive> select minute(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

3

日期转秒函数: second

语法: second (string date)

返回值: int

说明: 返回日期中的秒。

举例:

hive> select second(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

1

日期转周函数: weekofyear

语法: weekofyear (string date)

返回值: int

说明: 返回日期在当前的周数。

举例:

hive> select weekofyear(’2011-12-08 10:03:01′) from dual;

49

日期比较函数: datediff

语法: datediff(string enddate, string startdate)

返回值: int

说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。

举例:

hive> select datediff(’2012-12-08′,’2012-05-09′) from dual;

213

日期增加函数: date_add

语法: date_add(string startdate, int days)

返回值: string

说明: 返回开始日期startdate增加days天后的日期。

举例:

hive> select date_add(’2012-12-08′,10) from dual;

2012-12-18

日期减少函数: date_sub

语法: date_sub (string startdate, int days)

返回值: string

说明: 返回开始日期startdate减少days天后的日期。

举例:

hive> select date_sub(’2012-12-08′,10) from dual;

2012-11-28

### Hive中自定义UDF函数的创建与使用 #### 创建临时UDF函数Hive中可以通过`CREATE TEMPORARY FUNCTION`语句来注册并使用自定义的UDF(User Defined Function)。此命令允许用户将Java类作为自定义函数引入到查询中。例如: ```sql CREATE TEMPORARY FUNCTION myudf AS 'com.master.HiveUDF.MyUDF'; ``` 上述SQL语句表示将名为`myudf`的临时函数映射至指定的Java类路径`com.master.HiveUDF.MyUDF`[^1]。 对于另一个例子,也可以这样声明: ```sql CREATE TEMPORARY FUNCTION getlen AS 'MyNewUDFDemo'; ``` 这里展示了另一种方式,其中`getlen`被绑定到了`MyNewUDFDemo`这个类上[^2]。 #### 使用已创建的UDF函数 一旦成功注册了一个新的UDF之后,在任何SELECT查询里都可以调用它。比如下面的例子演示了如何利用之前定义好的`myudf`处理`t_user`表中的`name`字段的数据: ```sql SELECT myudf(name) FROM t_user; ``` 这条指令会把每一行记录里的`name`列传递给`myudf()`方法执行相应的转换操作后再输出结果集。 另外需要注意的是如果我们的业务场景涉及到更复杂的结构化或者半结构化的数据类型如JSON字符串时,则可能还需要借助专门设计用来解析这类特殊格式输入值的高级版UDFs实例——即GetJsonObject以及GetJsonArray这两个工具类所提供的功能[^5]。 #### 关于适用范围的选择考量因素 当面对一些只需要简单变换即可完成的任务需求时候选用普通的标准内置算子往往已经足够满足日常开发工作所需;然而针对某些特定领域内的独特计算规则则不得不依赖外部扩展机制来自由定制专属解决方案此时便体现出编写个性化插件的重要性所在。而UDF正好提供了这样一个灵活便捷的技术手段让开发者能够快速实现预期目标同时保持良好的可维护性和复用价值不过其局限之处在于难以应对过于繁琐耗时的操作流程因为这可能会显著影响整体性能表现因此建议仅限于那些相对轻量级易于表达清楚逻辑关系的小型算法单元上去应用该特性[^4]。 ```java // 示例 Java 类 MyUDF.java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class MyUDF extends UDF { public Text evaluate(Text input){ if(input == null){ return null; } String result = "Processed_" + input.toString(); return new Text(result); } } ``` 以上是一个非常基础版本的UDF实现样例代码片段展示怎样继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec包下的抽象基类并通过覆写evaluate()成员函数达成具体业务目的最终形成可供后续环节直接引用的标准组件形式供实际项目工程采纳实施部署运行测试验证优化迭代等一系列完整生命周期管理活动开展下去直至达到理想效果为止[^3]。
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