with as

在Hive中，WITH AS是一种子查询的用法，用于在查询的开头定义一个临时表达式。它的语法结构如下:

hive">WITH [表达式名称] AS (
	子查询表达式
)

在这个结构中，[表达式名称]是用于引用临时表达式结果的名称，而子查询表达式则是一个有效的SELECT语句，它会返回结果集作为临时表。

案例（有一个名为orders的表，包含订单号和订单金额两列。我们可以使用WITH AS来创建一个临时表达式，计算每个订单的总金额，然后在后续的查询中使用它）：

hive">WITH order_totals AS (
	SELECT order_id, SUM(order_amount) AS total_amount
	FROM orders
	GROUP BY order_id
)
SELECT order_id, total_amount
FROM order_totals
WHERE total_amount > 1000;

在上述示例中，我们首先定义了一个名为order_totals的临时表达式，它使用了一个子查询来计算每个订单的总金额。然后，我们在后续的SELECT语句中使用order_totals来获取总金额大于1000的订单。这样，我们可以在一条查询语句中定义和引用临时表达式，使查询更简洁和易于理解。

当需要多个子查询语句时，每个语句之间可以使用逗号相连接，示例如下：

hive">with a as (select name,age,sno from table_A),
	 b as (select * from a where age >= 12 and age <=22),
	 c as (select * from b where sno = "0001")
select * from c where name = "zs"

cast

在Hive中，CAST是一种类型转换函数，用于将一个表达式或列转换为指定的数据类型。它的语法如下:

hive">CAST(表达式 AS 数据类型)

在这个结构中，表达式可以是一个具体的值、列名或者是一个函数的返回值。数据类型可以是Hive所支持的任何有效数据类型，如INT、STRING、BOOLEAN等。

案例（有一个名为orders的表，包含了两个列order_id和order_amount，其中order_amount的数据类型为字符串。我们可以使用CAST函数将order_amount转换为浮点数类型，然后进行求和的计算）:

hive">SELECT SUM(CAST(order_amount AS FLOAT))
FROM orders;

在上述示例中，我们通过CAST函数将order_amount列从字符串类型转换为浮点数类型（FLOAT），然后使用SUM函数计算转换后的列的总和。

需要注意的是，在进行类型转换时，要确保目标数据类型与源数据类型是兼容的，否则转换可能会失败或引发错误。另外，强制类型转换也可能会导致数据精度丢失或截断，所以要根据具体情况谨慎使用。

get_json_object

用于从一个JSON字符串中提取特定的JSON对象的值。它将一个JSON字符串和一个JSON路径作为输入，并返回与路径对应的JSON对象的值。JSON路径可以用来指定想要提取的JSON对象的位置，可以是对象的字段名、数组的索引或通配符。通过使用该函数，可以检索和操作JSON数据的特定部分，方便进行数据提取和分析。

hive">get_json_object(string json_string,string path)

案例（现有一个json对象为log_information，里面包含有time，name，age，birth等字段）：

hive">get_json_object(log_information,'$.time') as time

unix_timestamp

unix_timestamp是用来计算时间戳的。时间戳是一个表示特定时间的数字，通常是自1970年1月1日以来经过的秒数。unix_timestamp函数可以将指定的日期和时间转换为对应的时间戳。

hive">unix_timestamp(time,"yyyyMMddHHmmss") as timestamp

from_unixtime

from_unixtime函数是用来将时间戳转换为对应的日期和时间的。它接受一个时间戳作为参数，并将其转换为具有特定格式的日期和时间字符串。这个函数可用于将unix时间戳转换为可读的日期和时间格式，以便更好地理解和处理时间数据。

hive">from_unixtime(timestamp,"yyyy-MM-dd HH:mm:ss") as time

近期使用到的一些函数去处理一些数据，后续用到新的函数或SQL还会继续更新！！！