在PostgreSQL 和 Hive中生成日期序列

在PostgreSQL 和 Hive中生成日期序列

Postgresql实现日期序列

在postgresql中，有 generate_series(start_date, end_date, interval)函数来生成日期序列

select date(day) as day from generate_series('2020-05-22'::timestamp, current_date, '1 day'::interval) as day

Hive实现指定指定开始结束日期的日期序列

在Hive中，可以借助 posexplode(list)、datediff(end_date, start_date)来实现。 首先创建一个表名为calender，字段为day，类型为date，存入一个日期数值作为开始日期，比如2014-01-01。

CREATE TABLE default.calender (day DATE); INSERT INTO TABLE default.calender VALUES(to_date('2014-01-01T00:00'));

借助 datediff(end_date, start_date)、space(int_count)、split(list,seperator)、posexplode(list)生成n个空格，然后split成list，posexplode将行转多列，同时返回index和value。

select date_add(day,idx) as new_day from default.calender lateral view posexplode( split( space( datediff( current_date, to_date('2014-01-01T00:00:00') ) ), ' ') ) tt as idx, v;

中间过程解释： 比如：

select datediff('2020-06-30','2020-05-1'); -- 60 select split(space(datediff('2020-06-30','2020-05-1')),' ') -- 生成60个空格，然后split成list indexvalue0’ ’1’ ’2’ ’……59’ ’

Hive在日期序列表添加星期几

新增一列存放星期几

ALTER TABLE default.calender ADD COLUMNS(weekday STRING);

借助函数datediff，pmod就可以实现

datediff 是两个日期相减的函数 语法：`datediff(string enddate, string startdate)` 返回值: int 说明: 返回两个时间参数的相差天数。 pmod 是正取余函数 语法: `pmod(int a, int b),pmod(double a, double b)` 返回值: int double 说明: 返回正的a除以b的余数

选取一个日期为星期日的日期作为参照日期，这里我选取了2013-12-29 pmod(datediff( date, '2012-01-01'), 7) 返回值：int 0-6 0-6分别表示星期日-星期六

INSERT OVERWRITE TABLE default.calender select date_add(day,idx) as `date`, -- 0-6 分别代表星期日-星期六 case pmod(datediff(date_add(day,idx), to_date('2013-12-29T00:00:00')), 7) when 0 then '星期日' when 1 then '星期一' when 2 then '星期二' when 3 then '星期三' when 4 then '星期四' when 5 then '星期五' when 6 then '星期六' END as weekday from default.calender lateral view posexplode( split( space( datediff( to_date('2030-01-01T00:00:00') , to_date('2014-01-01T00:00:00') ) ), ' ') ) tt as idx, v;

补充：Hive实现缺失日期的补全

在统计一些daily的metrics的时候，通常使用group by，往往会存在某些日期没有数据从而导致最后的结果表的日期其实不是连续的齐全序列。

比如：

store_iddatecount12020-04-024522020-04-021022020-04-031012020-04-055022020-04-061012020-04-0850………

针对这种情况，需要进行以下步骤拆解：

按照store_id进行聚合，找出最小、最大日期此时，基于步骤1的CTE表进行基于每个store_id的最小、最大日期的日期序列补全 select t.store_id, date_add(t.min_date, idx) as `date` from store_with_min_max_usage_date t lateral view posexplode(split(space(datediff(t.max_date, t.min_date)),' ')) pe as idx, v 将步骤2的结果与之前的agg聚合结果表进行left join，对NULL用COALESCE(v, 0)进行缺失值替换。