Hive SQL 正则表达式多个匹配的取值
在日常数据处理中，我们经常会遇到需要从文本中提取符合特定规则的信息的情况。而正则表达式是一种强大的工具，能够帮助我们实现这一目标。在Hive SQL中，我们可以使用正则表达式来完成对文本数据的匹配和提取，进而解决实际的数据处理问题。
问题背景
假设我们有一个包含大量商品信息的数据表，其中的每一行记录都包含了商品的名称和价格。我们希望根据商品名称中的关键词来对商品进行分类，并统计每个分类下的商品数量。
解决方案
- 创建示例数据表
首先，我们需要创建一个示例数据表，用来模拟实际的商品信息数据。假设我们的数据表名为product，包含两个字段：name表示商品名称，price表示商品价格。我们可以使用如下的Hive SQL语句来创建这个示例数据表：
CREATE TABLE product (
name STRING,
price DOUBLE
);
INSERT INTO product VALUES
('iPhone 12 Pro', 999.99),
('Nike Air Max', 129.99),
('iPad Pro', 799.99),
('Adidas Superstar', 89.99),
('MacBook Pro', 1999.99),
('Samsung Galaxy', 599.99),
('Sony PlayStation', 499.99),
('Canon EOS', 899.99);
- 使用正则表达式进行匹配和分类
接下来，我们可以使用正则表达式来匹配商品名称中的关键词，并进行分类统计。假设我们希望根据商品名称中是否包含关键词iPhone、iPad、MacBook来将商品分为不同的分类。我们可以使用如下的Hive SQL语句来实现这个目标：
SELECT
CASE
WHEN name RLIKE 'iPhone|iPad' THEN 'Apple'
WHEN name RLIKE 'MacBook' THEN 'Apple Laptop'
ELSE 'Other'
END AS category,
COUNT(*) AS count
FROM product
GROUP BY category;
上述SQL语句中，我们使用了RLIKE关键词来进行正则表达式的匹配，|表示或关系。根据匹配结果，我们使用CASE语句对商品进行分类，并使用COUNT(*)函数来统计每个分类下的商品数量。
结果展示
最后，我们可以将分类结果以饼状图的形式展示出来，更直观地了解商品分类的分布情况。
pie
title 商品分类分布
"Apple": 3
"Apple Laptop": 1
"Other": 4
根据上述结果，我们可以看到在示例数据中，共有3个商品属于"Apple"分类，1个商品属于"Apple Laptop"分类，另外4个商品属于"Other"分类。
总结
本文介绍了如何在Hive SQL中使用正则表达式来解决实际的数据处理问题。通过对商品名称的正则匹配和分类统计，我们可以更好地理解和分析商品数据。同时，通过使用饼状图展示分类结果，我们能够更直观地了解商品分类的分布情况。希望本文能够帮助读者更好地应用Hive SQL和正则表达式来解决类似的数据处理问题。
