这篇文章将为大家详细讲解有关hive有哪些聚合函数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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★聚合函数
count，sum，min，max，avg

var_pop(col)    返回指定列的方差

var_samp(col)    返回指定列的样本方差

stddev_pop(col)    返回指定列的偏差（标准差）    stddev_pop = stddev

stddev_samp(col)    返回指定列的样本偏差（标准差）

covar_pop(col1, col2)    两列数值协方差
    如果两个变量的变化趋势一致，那么两个变量之间的协方差就是正值；
    如果两个变量的变化趋势相反，那么两个变量之间的协方差就是负值；
    如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0
    
covar_samp(col1, col2)    两列数值样本协方差

corr(col1, col2)    返回两列数值的相关系数（偏差协方）

percentile(BIGINT col, p)    返回数值区域的百分比数值点。0<=P<=1,否则返回NULL,不支持浮点型数值。
    第p百分位数，大约有p%的数据项的值比第p百分位数小
    
percentile(BIGINT col, array(p1 [, p2]…))
    返回类型也为array，其中为对应的百分位数
    
percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 近似中位数函数（percentile的近似值）
    参数B控制内存消耗的近似精度，B越大，结果的准确度越高。默认为10,000。
    当col字段中的distinct值的个数小于B时，结果为准确的百分位数
    
percentile_approx(DOUBLE col, array(p1 [, p2]…) [, B]) 

histogram_numeric(col, b) 直方图，
    使用b个非均匀间隔的箱子计算组内数字列的柱状图（直方图），
    输出的数组大小为b，double类型的(x,y)表示直方图的中心和高度
    返回值: array [{"x":100.0,"y":1.0}]
    select inline(histogram_numeric(cast(a.amount as int),10)) from a
    
collect_set(col) 返回消除了重复元素的数组
collect_list(col) 返回允许重复元素的数组

ntile(INTEGER x) 该函数将已经排序的分区分到x个桶中，并为每行分配一个桶号

★内置 Table-Generating函数（UDTF）
explode(ARRAY)    参数列为数组类型，将数组数据中的每个元素做为一行返回

explode(MAP) 将输入map中的每个键值对转换为两列，一列为key，另一列为value，然后返回新行

explode(array a) 对于数组a中的每个元素，该函数产生包含该元素的行

json_tuple(jsonStr, k1, k2, ...) 参数为一组键k1，k2……和JSON字符串，返回值的元组。
    该方法比 get_json_object 高效，因为可以在一次调用中输入多个键
    
parse_url_tuple(url, p1, p2, ...) 该方法同parse_url() 相似，但可以一次性提取URL的多个部分，
    有效的参数名称为： HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, USERINFO, QUERY:
    
posexplode(ARRAY) 行为与参数为数组的explode方法相似，但包含项在原始数组中的位置，返回(pos,value)的二元组

stack(INT n, v_1, v_2, ..., v_k) 将v_1, ..., v_k 分为n行，每行包含n/k列，n必须为常数

 ●在SELECT中不允许再有其他表达式：不支持SELECT pageid, explode(adid_list) AS myCol...
 ●UDTF不能够嵌套使用：不支持SELECT explode(explode(adid_list)) AS myCol...
 ●不支持GROUP BY /CLUSTER BY / DISTRIBUTE BY / SORT BY

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