hivesql 正则
hive 正则 取出某一特定字符串后的连续数字
1. 介绍Hive正则表达式Apache Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，提供了对大规模数据集的查询和分析。
Hive内置了对正则表达式的支持，可以通过正则表达式来提取文本中的特定信息。
2. Hive正则表达式用法在Hive中，可以使用正则表达式来提取文本中满足特定模式的内容。
使用正则表达式可以实现对文本的高效匹配和提取信息的功能。
3. 取出某一特定字符串后的连续数字如果需要从文本中取出某一特定字符串后的连续数字，可以使用Hive 正则表达式来实现。
下面是一个示例：假设有一个文本字符串如下："ABCxxxDEFxxxGHI"如果需要取出字符串"DEF"之后的连续数字，可以使用正则表达式来实现。
具体步骤如下：首先使用正则表达式函数`regexp_extract`来匹配字符串，并提取出符合规则的内容：```sqlSELECT regexp_extract("ABCxxxDEFxxxGHI", "DEF([0-9]+)", 1) AS result;```这样就可以从文本中取出"DEF"之后的连续数字，结果为"xxx"。
4. 其他常见用法除了上述示例外，Hive正则表达式还可以实现各种其他用途，如检测文本中是否包含特定模式、替换文本中的指定内容等。
在实际使用中，可以根据具体需求来灵活运用正则表达式。
5. 总结通过Hive正则表达式，可以方便地实现对文本中特定内容的提取和匹配。
在处理大规模数据集时，正则表达式的高效匹配和提取功能能够极大地提升数据处理的效率和灵活性。
熟练掌握Hive正则表达式的用法对于数据处理工作具有重要意义。
尊敬的读者，接下来我们将继续深入探讨Hive正则表达式的更多用法和技巧，并且会介绍一些常见的正则表达式模式，以及如何在Hive中应用这些模式来提取特定的字符串。
hive正则表达式解析
hive正则表达式解析Hive是一个用于大数据处理的开源框架，它提供了SQL-like语言来处理各种数据源。
在Hive中，正则表达式是一种强大的工具，可用于解析和处理文本数据。
本文将介绍Hive正则表达式的基本语法、应用场景和解析技巧。
一、基本语法Hive的正则表达式由三个部分组成：正则表达式模式、替换文本和特殊字符集。
模式是用来匹配文本的规则，替换文本是当匹配成功后要替换的内容，特殊字符集是一些需要特殊处理的字符。
基本语法示例：* 匹配一个数字：\d+* 匹配一个单词：\w+* 匹配一个字符：.* 替换文本：替换成*二、应用场景1. 文本过滤：通过正则表达式过滤出符合特定规则的文本。
例如，过滤出包含特定关键词的文本。
2. 模式匹配：将文本按照特定模式进行匹配，提取出符合模式的文本或数据。
3. 替换文本：将匹配到的文本替换成指定的内容。
三、解析技巧1. 预编译正则表达式：使用预编译的正则表达式可以提高性能，因为它会将模式存储在内存中，避免重复编译。
2. 捕获组：使用捕获组可以提取匹配到的文本片段。
例如，匹配一个电话号码，可以将其分为号码和区号两个部分。
3. 忽略大小写：使用忽略大小写的模式可以匹配大小写不同的文本。
4. 多行模式：使用多行模式可以匹配跨越多行的文本。
5. 贪婪匹配：默认情况下，正则表达式使用贪婪匹配，即尽可能多地匹配字符。
可以通过在特殊字符前加上“?”来变为非贪婪匹配，即尽可能少地匹配字符。
四、示例解析假设有一组文本数据，其中包含一些数字和字母组成的字符串，现在需要提取出其中的数字和字母，可以使用正则表达式进行解析。
1. 使用正则表达式提取数字：\d+例如：提取字符串"abc123def456"中的数字"123"和"456"。
可以使用Hive SQL如下：SELECT REGEXP_extract('abc123def456', '\\d+', 1) AS extracted_numbers;输出结果为："[123, 456]"2. 使用正则表达式提取字母：\w+例如：提取字符串"abc123def456"中的字母"abc"和"def"。
hive 正则函数
hive 正则函数一、概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL查询和数据分析功能，支持大规模数据处理。
在Hive中，正则表达式是非常重要的一种函数，可以用来匹配文本、提取关键字等。
二、Hive中的正则函数1. regexp_replace(string A, string B, string C)：将字符串A中符合正则表达式B的部分替换为C。
2. regexp_extract(string A, string B, int C)：从字符串A中提取符合正则表达式B的第C个匹配项。
3. regexp_like(string A, string B)：判断字符串A是否符合正则表达式B。
4. rlike：同regexp_like。
5. regexp_instr(string A, string B)：返回字符串A中符合正则表达式B的第一个匹配项在字符串A中的位置。
6. regexp_substring(string A, string B)：返回字符串A中符合正则表达式B的第一个匹配项。
三、使用示例1. 替换字符将“hello world”中所有空格替换为“-”：SELECT regexp_replace("hello world", "\\s+", "-");2. 提取关键字从“2019-01-01 12:34:56”中提取日期：SELECT regexp_extract("2019-01-01 12:34:56", "(\\d{4}-\\d{2}-\\d{2})", 1);3. 判断是否符合条件判断“abc123”是否为数字字母组合：SELECT regexp_like("abc123", "^[a-zA-Z0-9]+$");4. 匹配位置获取“hello world”中“world”的起始位置：SELECT regexp_instr("hello world", "world");5. 提取匹配项从“abc123def456”中提取数字：SELECT regexp_substring("abc123def456", "\\d+");四、注意事项1. 正则表达式必须用双引号括起来。
hive sql regexp用法
hive sql regexp用法Hive SQL中的正则表达式（regexp）是一种强大的工具，可用于在数据中进行模式匹配和挖掘。
在Hive中使用regexp函数可以根据自定义的模式来筛选和操作数据。
使用正则表达式进行数据查询和筛选是非常有用的。
下面我将介绍一些Hive SQL中regexp函数的用法和示例：1. 简单匹配:使用regexp_like函数可以轻松地检查某个字段是否匹配某个特定的模式。
例如，要筛选出所有以"apple"开头的单词，可以使用以下语句：SELECT * FROM table_name WHERE regexp_like(column_name, '^apple.*');2. 多个匹配条件:使用管道符（|）可以在正则表达式中指定多个匹配条件。
例如，要筛选以"apple"或"banana"开头的单词，可以使用以下语句：SELECT * FROM table_name WHERE regexp_like(column_name,'^(apple|banana).*');3. 模式提取:使用regexp_extract函数可以从字符串中提取符合指定模式的子字符串。
例如，要从一个包含日期的字符串中提取出年份，可以使用以下语句：SELECT regexp_extract(column_name, '(\d{4})-', 1) AS year FROM table_name;4. 替换和修改:使用regexp_replace函数可以将字符串中符合指定模式的部分替换为新的值。
例如，要将字符串中的所有空格替换为下划线，可以使用以下语句：SELECT regexp_replace(column_name, ' ', '_') AS new_string FROM table_name;5. 匹配特定字符集:使用中括号（[]）可以指定一个字符集，在正则表达式中匹配这个字符集中的任意一个字符。
Hive常用的SQL命令操作
Hive常⽤的SQL命令操作创建表hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);创建表并创建索引字段dshive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);显⽰所有表hive> SHOW TABLES;按正条件（正则表达式）显⽰表，hive> SHOW TABLES '.*s';表添加⼀列hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);添加⼀列并增加列字段注释hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');更改表名hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;删除列hive> DROP TABLE pokes;元数据存储将⽂件中的数据加载到表中hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;加载本地数据，同时给定分区信息hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');加载DFS数据，同时给定分区信息hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');The above command will load data from an HDFS file/directory to the table. Note that loading data from HDFS will result in moving the file/directory. As a result, the operation is almost instantaneous.SQL 操作按先件查询hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';将查询数据输出⾄⽬录hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';将查询结果输出⾄本地⽬录hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;选择所有列到本地⽬录hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100;hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a;hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a;hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(1) FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a;hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;将⼀个表的统计结果插⼊另⼀个表中hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;JOINhive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;将多表数据插⼊到同⼀表中FROM srcINSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;将⽂件流直接插⼊⽂件hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';This streams the data in the map phase through the script /bin/cat (like hadoop streaming). Similarly - streaming can be used on the reduce side (please see the Hive Tutorial or examples)实际⽰例创建⼀个表CREATE TABLE u_data (userid INT,movieid INT,rating INT,unixtime STRING)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\t'STORED AS TEXTFILE;下载⽰例数据⽂件，并解压缩wget /system/files/ml-data.tar__0.gztar xvzf ml-data.tar__0.gz加载数据到表中LOAD DATA LOCAL INPATH 'ml-data/u.data'OVERWRITE INTO TABLE u_data;统计数据总量SELECT COUNT(1) FROM u_data;现在做⼀些复杂的数据分析创建⼀个 weekday_mapper.py: ⽂件，作为数据按周进⾏分割import sysimport datetimefor line in sys.stdin:line = line.strip()userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t')⽣成数据的周信息weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])使⽤映射脚本//创建表，按分割符分割⾏中的字段值CREATE TABLE u_data_new (userid INT,movieid INT,rating INT,weekday INT)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\t';//将python⽂件加载到系统add FILE weekday_mapper.py;将数据按周进⾏分割INSERT OVERWRITE TABLE u_data_newSELECTTRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)USING 'python weekday_mapper.py'AS (userid, movieid, rating, weekday)FROM u_data;SELECT weekday, COUNT(1)FROM u_data_newGROUP BY weekday;。
sql 正则
sql 正则sql 正则 1SQL中可以使用like %进行模糊匹配。
在一些稍复杂的查询场景中，sql也支持正则表达式的匹配，Mysql中使用REGEXP操作符进行正则表达式的匹配。
分类正则模式描述说明定位元字符^匹配开头$匹配结尾表达式的替换匹配和分组.匹配除“\n” 之外的任何单个字符[.\n]匹配任意单个字符[abc]匹配所包含的字符集合中的任意单个字符[^abc]匹配所包含的字符集合之外的任意单个字符(a b( )标记一个子表达式的开始和结束位置。
量词或重复操作符*匹配前面的子表达式零次或多次匹配 0 次或 1 次+匹配前面的子表达式一次或多次{n}n 是一个非负整数。
匹配确定的 n 次。
例如，‘o{2}’ 不能匹配分类正则模式描述说明“Bob” 中的‘o’，但是能匹配“food” 中的两个{n,m}m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。
最少匹配 n 次最多匹配 m 次预定义的POSIX 字符类[:alpha:]任何字母。
[:digit:]任何数字。
[:alnum:]任何字母和数字。
[:space:]任何白字符。
[:upper:]任何大写字母。
[:lower:]任何小写字母。
[:punct:]任何标点符号。
[:xdigit:]任何16进制的数字，相当于[0-9a-fA-F]。
2. 操作符运算优先级各种操作符的运算优先级\转义符(), (??, (?=), [] 圆括号和方括号*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m} 限定符^, $, anymetacharacter 位置和顺序|3. 各类正则表达式函数3.1 ORACLE中的支持正则表达式的函数主要有下面四个：•REGEXP_LIKE(匹配)•REGEXP_INSTR (包含)•REGEXP_REPLACE(替换)•REGEXP_SUBSTR(提取)例子：SELECT*from byh_userwhereREGEXP_LIKE(mobile,'^[1]{1}[345]{1}[[:digit:]]{9}$') 3.2 Hive正则匹配函数•（1）regexp_extract语法: regexp_extract(stringsubject, string pattern, int index)返回值: string 说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。
Hive SQL正则表达式
Hive SQL正则表达式Hive SQL正则表达式正则表达式是一种强大的工具，它可以在文本字符串中进行模式匹配和搜索。
在Hive SQL中，我们也可以使用正则表达式来进行字符串匹配和过滤。
本文将深入探讨Hive SQL中正则表达式的使用方法和一些常见的应用场景。
1. 正则表达式基础知识正则表达式由一系列字符和特殊字符组成，它可以用来定义一种模式或规则，以便在文本字符串中进行匹配和搜索。
在Hive SQL中，我们可以使用正则表达式进行模式匹配和字符串替换。
在Hive SQL中，我们使用“RLIKE”关键字来进行正则表达式匹配。
以下示例查询将返回所有名字以'A'开始的学生信息：SELECT * FROM students WHERE name RLIKE '^A';在上述示例中，正则表达式“^A”指定了以字母 'A' 开头的字符串。
2. 常用的正则表达式元字符在正则表达式中，有一些特殊字符被称为元字符。
这些元字符具有特殊的含义，可以用来表示不同类型的字符或字符类。
以下是一些常用的正则表达式元字符：- ^：表示字符串的起始位置。
- $：表示字符串的结束位置。
- .：表示匹配除换行符以外的任意单个字符。
- *：表示匹配前面的元素零次或多次。
- +：表示匹配前面的元素一次或多次。
- ?：表示匹配前面的元素零次或一次。
- []：表示字符类。
它用来匹配方括号内的任意一个字符。
- \：表示转义字符，用于匹配特殊字符本身。
3. Hive SQL中的正则表达式函数除了“RLIKE”关键字外，Hive SQL还提供了一些内置函数来处理正则表达式。
- REGEXP：用于测试一个字符串是否与指定的正则表达式匹配。
以下示例查询将返回所有名字以大写字母开头的学生信息：SELECT * FROM students WHERE name REGEXP '^[A-Z]';- REGEXP_REPLACE：用于将匹配到的字符串替换为指定的内容。
hive 常用正则
hive 常用正则Hive是一个数据仓库解决方案，它是建立在Hadoop之上的。
Hive 提供了一种类SQL的查询语言，用于将结构化数据映射到Hadoop中，这样就可以使用Hive来查询、分析和处理数据了。
在Hive中，正则表达式是非常重要的一部分，因为它可以帮助我们更加高效地处理数据。
在本文中，我们将介绍Hive中的常用正则表达式，以及它们的用法和示例。
1. 字符类字符类用于匹配某个字符集中的任意一个字符。
在Hive中，字符类用方括号[]表示。
例如，[abc]表示匹配a、b或c中的任意一个字符。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP '[abc]';上述代码表示查询col列中包含a、b或c中的任意一个字符的行。
除了指定单个字符之外，字符类还可以使用范围指定多个字符。
例如，[a-z]表示匹配任何小写字母。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP '[a-z]';上述代码表示查询col列中包含任何小写字母的行。
2. 量词量词用于指定匹配的次数。
在Hive中，常用的量词有*、+和?。
*表示匹配前面的字符0次或多次。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP 'ab*c';上述代码表示查询col列中包含ab、acb、abbbbc等字符串的行。
+表示匹配前面的字符1次或多次。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP 'ab+c';上述代码表示查询col列中包含ab、abbbbc等字符串的行，但不包含acb等字符串。
表示匹配前面的字符0次或1次。
示例：SELECT * FROM table WHERE col REGEXP 'ab?c';上述代码表示查询col列中包含ac或abc字符串的行。
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hivesql 正则
HiveSQL则是基于HQL（HiveQL）的正则表达式功能，它能对Hive 中的数据进行快速筛选，精确提取需要的信息，极大地提高数据分析和处理的效率。
一、什么是HiveSQL正则
HiveSQL正则是一种基于HiveQL的正则语法，它能够有效的进行数据匹配，快速筛选出想要的信息。
它是基于HiveQL实现的正则表达式，可以对所有HiveQL类型的数据进行搜索，如
INT,FLOAT,STRING,BOOLEAN等。
HiveSQL正则表达式具有规则性，可以根据不同的搜索规则，有效的筛选出需要的数据。
二、HiveSQL正则的基本使用
1、搜索字符或字符串：使用*与字符串连接，如SELECT * FROM table WHERE colume LIKE%string%’，表示在列中搜索字符串；
2、搜索空值：可以使用IS NULL进行搜索，如SELECT * FROM table WHERE colume IS NULL，表示搜索该列的空值；
3、搜索数值：可以使用=，>,>=,<,<=等运算符来搜索指定的数值，如SELECT * FROM table WHERE colume > 5，表示搜索该列大于5的数值；
4、搜索复合条件：可以通过使用SELECT * FROM table WHERE colume > 5 AND colume< 10进行复合条件搜索，表示搜索满足该条件的数据；
5、正则表达式：正则表达式是一种文本模式匹配，能够根据文
本提供的搜索规则，快速筛选出指定的数据，如SELECT * FROM table WHERE colume RLIKE^Hive’，表示在列中搜索以Hive开头的文本。
三、HiveSQL正则的优点
1、HiveSQL正则表达式具有规则性，可以根据不同的搜索规则，快速的进行数据匹配，极大的提高数据分析和处理的效率；
2、HiveSQL正则可以有效的进行数据匹配，可以有效的筛选出需要的数据，比如以Hive开头的文本等，大大提高了精确搜索的能力；
3、HiveSQL正则支持HiveQL中的所有数据类型，例如
int,float,string,boolean等，更加灵活的进行数据筛选；
4、HiveSQL正则可以支持复合条件搜索，可以更方便的筛选出模板复杂的数据，更好的满足用户的需求。
四、HiveSQL正则的应用
1、在数据分析与处理中，HiveSQL正则非常有用，可以有效的进行数据筛选，提取出需要的信息；
2、可以在web服务中，使用HiveSQL正则与网页抓取相结合，快速提取网页信息；
3、在搜索引擎中，可以使用HiveSQL正则来高效的搜索特定的网页信息；
4、在智能客服中，可以使用HiveSQL正则来让客服的回答更准确，提高客户的体验。
综上所述，HiveSQL正则是一种强大的数据匹配工具，可以有效
的进行数据筛选，快速精准的提取需要的信息，极大的提高了数据分析与处理的效率，具有非常广泛的应用场景。