Add one-skill
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Xin Wang
@@ -0,0 +1,334 @@
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# Hive SQL 语法参考
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## 数据类型
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| 类型 | 说明 | 示例 |
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|------|------|------|
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| TINYINT | 1字节整数 | level TINYINT |
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| SMALLINT | 2字节整数 | age SMALLINT |
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| INT | 4字节整数 | count INT |
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| BIGINT | 8字节整数 | id BIGINT |
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| FLOAT | 4字节浮点 | score FLOAT |
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| DOUBLE | 8字节浮点 | price DOUBLE |
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| DECIMAL(p,s) | 定点数 | amount DECIMAL(18,2) |
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| BOOLEAN | 布尔 | active BOOLEAN |
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| STRING | 变长字符串 | name STRING |
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| VARCHAR(n) | 变长字符串（限长） | code VARCHAR(50) |
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| CHAR(n) | 定长字符串 | flag CHAR(1) |
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| DATE | 日期 | birth_date DATE |
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| TIMESTAMP | 时间戳（纳秒精度） | created_at TIMESTAMP |
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| BINARY | 二进制 | data BINARY |
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| ARRAY\<type\> | 数组 | tags ARRAY\<STRING\> |
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| MAP\<k,v\> | 映射 | props MAP\<STRING,STRING\> |
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| STRUCT\<f1:t1,...\> | 结构体 | user STRUCT\<id:INT,name:STRING\> |
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| UNIONTYPE\<t1,t2,...\> | 联合类型 | value UNIONTYPE\<INT,STRING\> |
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---
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## 时间函数
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```sql
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-- 当前时间
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current_date() -- 当前日期
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current_timestamp() -- 当前时间戳
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unix_timestamp() -- 当前 Unix 时间戳（秒）
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-- 格式转换
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date_format(date_col, 'yyyy-MM-dd') -- 日期格式化
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date_format(timestamp_col, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') -- 时间格式化
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to_date(string_col) -- 字符串转日期
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to_date(string_col, 'yyyy-MM-dd') -- 字符串转日期（带格式）
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from_unixtime(timestamp) -- Unix 时间戳转字符串
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from_unixtime(timestamp, 'yyyy-MM-dd') -- 带格式转换
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-- 日期计算
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date_add(date_col, 7) -- 加7天
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date_sub(date_col, 7) -- 减7天
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add_months(date_col, 3) -- 加3个月
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datediff(end_date, start_date) -- 日期差（天数）
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months_between(date1, date2) -- 月份差
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-- 日期提取
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year(date_col) -- 年
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month(date_col) -- 月
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day(date_col) -- 日
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dayofmonth(date_col) -- 月中第几天
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dayofweek(date_col) -- 周几 (1=周日, 7=周六)
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hour(timestamp_col) -- 时
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minute(timestamp_col) -- 分
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second(timestamp_col) -- 秒
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quarter(date_col) -- 季度 (1-4)
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weekofyear(date_col) -- 年中第几周
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last_day(date_col) -- 月末日期
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trunc(date_col, 'MM') -- 月初日期
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||||
trunc(date_col, 'YY') -- 年初日期
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-- Unix 时间戳
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unix_timestamp(date_col) -- 转 Unix 时间戳
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unix_timestamp(string_col, 'yyyy-MM-dd') -- 指定格式转换
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from_unixtime(timestamp) -- Unix 时间戳转字符串
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```
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## 字符串函数
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```sql
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-- 常用函数
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concat(str1, str2, ...) -- 字符串拼接
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concat_ws('-', str1, str2, ...) -- 用分隔符拼接
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lower(str) -- 转小写
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||||
upper(str) -- 转大写
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||||
trim(str) -- 去两端空格
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ltrim(str) -- 去左空格
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||||
rtrim(str) -- 去右空格
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||||
length(str) -- 字符串长度
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||||
substring(str, pos, len) -- 截取字符串（pos从1开始）
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||||
substr(str, pos, len) -- 同 substring
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||||
left(str, len) -- 取左边len个字符
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||||
right(str, len) -- 取右边len个字符
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||||
reverse(str) -- 反转字符串
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||||
repeat(str, n) -- 重复n次
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space(n) -- 生成n个空格
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-- 查找与替换
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instr(str, substr) -- 查找子串位置
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locate(substr, str, pos) -- 从pos位置查找
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||||
replace(str, old, new) -- 替换
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regexp_extract(str, pattern, idx) -- 正则提取
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||||
regexp_replace(str, pattern, replacement) -- 正则替换
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||||
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||||
-- 分割
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split(str, delimiter) -- 分割成数组
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||||
-- 其他
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initcap(str) -- 首字母大写
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lpad(str, len, pad) -- 左填充
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rpad(str, len, pad) -- 右填充
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hex(col) -- 转16进制
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unhex(str) -- 16进制转字符串
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```
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## 聚合函数
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```sql
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-- 基础聚合
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COUNT(*) -- 计数（含NULL行）
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COUNT(col) -- 计数（不含NULL）
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COUNT(DISTINCT col) -- 去重计数
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SUM(col) -- 求和
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AVG(col) -- 平均值
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MIN(col) -- 最小值
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MAX(col) -- 最大值
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-- 集合聚合
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collect_list(col) -- 返回数组（不去重）
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collect_set(col) -- 返回数组（去重）
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-- 统计函数
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variance(col) -- 方差
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var_pop(col) -- 总体方差
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||||
var_samp(col) -- 样本方差
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||||
stddev(col) -- 标准差
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||||
stddev_pop(col) -- 总体标准差
|
||||
stddev_samp(col) -- 样本标准差
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||||
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-- 近似函数
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||||
approx_count_distinct(col) -- 近似去重计数（大数据量优化）
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||||
-- 其他
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first(col) -- 第一个值
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||||
last(col) -- 最后一个值
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```
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## 条件表达式
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```sql
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-- CASE WHEN
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CASE
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WHEN condition1 THEN result1
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WHEN condition2 THEN result2
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ELSE default_result
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||||
END
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-- CASE 字段匹配
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CASE field
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WHEN value1 THEN result1
|
||||
WHEN value2 THEN result2
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||||
ELSE default_result
|
||||
END
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||||
-- COALESCE（取第一个非空值）
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COALESCE(col1, col2, default_value)
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-- NULLIF（相等返回NULL）
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NULLIF(col1, col2)
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||||
-- IF（简单条件）
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IF(condition, true_value, false_value)
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||||
-- NVL（空值替换）
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||||
NVL(col, default_value)
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||||
```
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---
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## 复杂类型操作
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||||
```sql
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-- ARRAY 操作
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||||
array(val1, val2, ...) -- 创建数组
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||||
array_contains(arr, val) -- 判断是否包含
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||||
element_at(arr, idx) -- 取元素（idx从1开始）
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||||
arr[idx] -- 取元素（idx从0开始）
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||||
size(arr) -- 数组长度
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||||
array_join(arr, delimiter) -- 数组转字符串
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||||
sort_array(arr) -- 排序
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||||
array_distinct(arr) -- 去重
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||||
-- 展开（LATERAL VIEW + explode）
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||||
-- 展开数组
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||||
SELECT id, tag
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||||
FROM table
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||||
LATERAL VIEW explode(tags) t AS tag;
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||||
-- 展开数组带索引
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||||
SELECT id, pos, tag
|
||||
FROM table
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||||
LATERAL VIEW posexplode(tags) t AS pos, tag;
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||||
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||||
-- 展开 Map
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||||
SELECT id, map_key, map_value
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||||
FROM table
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||||
LATERAL VIEW explode(props) m AS map_key, map_value;
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||||
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||||
-- MAP 操作
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||||
map(key1, val1, key2, val2) -- 创建 Map
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||||
str_to_map(str, delim1, delim2) -- 字符串转 Map
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||||
map_contains(map, key) -- 判断是否包含key
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||||
map_keys(map) -- 所有 key（返回数组）
|
||||
map_values(map) -- 所有 value（返回数组）
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||||
size(map) -- Map大小
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||||
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||||
-- STRUCT 操作
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||||
named_struct('name1', val1, 'name2', val2) -- 创建结构体
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||||
struct_col.field_name -- 访问结构体字段
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||||
```
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---
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## 分区表操作
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```sql
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||||
-- 创建分区表
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||||
CREATE TABLE target_table (
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id BIGINT,
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||||
name STRING,
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||||
amount DECIMAL(18,2)
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||||
)
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||||
PARTITIONED BY (day_id STRING)
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||||
STORED AS ORC;
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||||
-- 静态分区写入
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||||
INSERT OVERWRITE TABLE target_table
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||||
PARTITION (day_id = '${day_id}')
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||||
SELECT id, name, amount FROM source_table;
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||||
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||||
-- 动态分区写入
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||||
SET hive.exec.dynamic.partition = true;
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||||
SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
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||||
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||||
INSERT OVERWRITE TABLE target_table
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||||
PARTITION (day_id)
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||||
SELECT id, name, amount, day_id FROM source_table;
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||||
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||||
-- 分区管理
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||||
SHOW PARTITIONS target_table;
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||||
ALTER TABLE target_table ADD IF NOT EXISTS PARTITION (day_id = '2026-05-10');
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||||
ALTER TABLE target_table DROP IF EXISTS PARTITION (day_id = '2026-01-01');
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||||
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-- MSCK REPAIR（恢复分区元数据）
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||||
MSCK REPAIR TABLE target_table;
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```
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## 与 Spark SQL 的主要差异
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| 特性 | Spark SQL | Hive | 说明 |
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|------|-----------|------|------|
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| **LEFT SEMI JOIN** | ✅ 独立语法 | ✅ 支持（语义相同） | Hive 也可用 IN 子查询替代 |
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| **LEFT ANTI JOIN** | ✅ 独立语法 | ✅ 支持（语义相同） | Hive 也可用 NOT IN 替代 |
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| **CTE (WITH)** | ✅ 支持 | ✅ Hive 0.13+ 支持 | 都支持但 Hive 中推荐物化临时表 |
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| **INSERT OVERWRITE** | ✅ 支持 | ✅ 支持 | 写法一致 |
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| **MERGE INTO** | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | Hive 不支持 |
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| **UPDATE/DELETE** | ❌ 不支持 | 仅 ACID 表支持 | 普通 Hive 表不支持 |
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| **collect_list/set** | ✅ 支持 | ✅ 支持 | 完全一致 |
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| **LATERAL VIEW** | ✅ 支持 | ✅ 支持（Hive 原生） | Hive 首创的语法 |
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| **分桶 JOIN** | 可优化 | 可优化（SMB JOIN） | Hive 分桶优化更成熟 |
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| **日期格式** | `yyyy-MM-dd` | `yyyy-MM-dd` | 格式一致 |
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| **临时表** | CREATE TEMP TABLE | CREATE TEMPORARY TABLE | 关键字略有不同 |
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| **存储格式** | PARQUET/ORC | ORC/PARQUET/TEXTFILE | Hive 支持 TEXTFILE |
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| **分区发现** | 自动 | 需 MSCK REPAIR 或 ALTER | Hive 需手动恢复 |
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| **复杂类型** | 完整支持 | 完整支持 | 基本一致 |
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| **窗口函数** | ✅ 完整支持 | ✅ 完整支持 | 语法一致 |
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## SQL 生成规则
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### 通用规则（所有引擎统一）
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1. **禁止使用 CTE (WITH 子句)**，每个主要逻辑步骤必须物化为临时表
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2. **先 DROP 再 CREATE**：`DROP TABLE IF EXISTS ...; CREATE TABLE ... AS SELECT ...;`
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3. **禁止 `SELECT *`**，必须明确列出所有字段
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4. 多表查询时所有表必须使用简短别名
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5. 每个步骤前添加注释说明
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6. **谓词下推**：过滤条件前置，JOIN 时在 WHERE 中一并添加过滤
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7. 临时表命名：`${db_tmp_env}.tmp_{业务简称}_{步骤序号}`
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### Hive 特有规则
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1. 使用 `INSERT OVERWRITE TABLE ... PARTITION (...)` 写入目标表
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2. 动态分区需先 `SET hive.exec.dynamic.partition = true;`
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3. 分区列不能出现在表定义的列中（Hive 特有约束）
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4. 支持 `collect_list` / `collect_set` 聚合
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5. 支持 `LATERAL VIEW explode()` 展开数组
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6. 日期函数：`date_format()`, `to_date()`, `date_add()`, `add_months()`（和 Spark 一致）
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7. 时间范围筛选：
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```sql
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-- 日账期过滤
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WHERE day_id = '${day_id}'
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-- 最近N个月（月份格式 yyyyMM）
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WHERE month_id >= date_format(add_months(to_date('${month_id}', 'yyyyMM'), -N), 'yyyyMM')
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AND month_id < '${month_id}'
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```
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### SQL 脚本结构
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```sql
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-- =====================================================================
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-- @SqlName: hive-D-SQL-{表名}
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-- @Engine: hive
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-- ...（头注释）
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-- =====================================================================
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||||
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||||
-- Step01: {步骤描述}
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||||
DROP TABLE IF EXISTS ${db_tmp_env}.tmp_xxx_01;
|
||||
CREATE TABLE ${db_tmp_env}.tmp_xxx_01 AS
|
||||
SELECT ...;
|
||||
|
||||
-- Step02: {步骤描述}
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS ${db_tmp_env}.tmp_xxx_02;
|
||||
CREATE TABLE ${db_tmp_env}.tmp_xxx_02 AS
|
||||
SELECT ...;
|
||||
|
||||
-- 最后一步：写入目标表
|
||||
INSERT OVERWRITE TABLE ${db_eda_env}.target_table
|
||||
PARTITION (day_id = '${day_id}')
|
||||
SELECT ...;
|
||||
```
|
||||
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