★聚合函数
count，sum，min，max，avgjson
var_pop(col) 返回指定列的方差数组
var_samp(col) 返回指定列的样本方差app
stddev_pop(col) 返回指定列的误差（标准差） stddev_pop = stddev函数
stddev_samp(col) 返回指定列的样本误差（标准差）url
covar_pop(col1, col2) 两列数值协方差
若是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；
若是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；
若是X与Y是统计独立的，那么两者之间的协方差就是0
covar_samp(col1, col2) 两列数值样本协方差排序
corr(col1, col2) 返回两列数值的相关系数（误差协方）内存
percentile(BIGINT col, p) 返回数值区域的百分比数值点。0<=P<=1,不然返回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<double>，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]) 字符串
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<struct {‘x’,‘y’}> [{"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) 返回容许重复元素的数组get
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ast
★内置 Table-Generating函数（UDTF）
explode(ARRAY) 参数列为数组类型，将数组数据中的每一个元素作为一行返回
explode(MAP) 将输入map中的每一个键值对转换为两列，一列为key，另外一列为value，而后返回新行
explode(array<TYPE> a) 对于数组a中的每一个元素，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，由于能够在一次调用中输入多个键
parse_url_tuple(url, p1, p2, ...) 该方法同parse_url() 类似，但能够一次性提取URL的多个部分，
有效的参数名称为： HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, USERINFO, QUERY:<KEY>
posexplode(ARRAY) 行为与参数为数组的explode方法类似，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中不容许再有其余表达式：不支持SELECT pageid, explode(adid_list) AS myCol... ●UDTF不可以嵌套使用：不支持SELECT explode(explode(adid_list)) AS myCol... ●不支持GROUP BY /CLUSTER BY / DISTRIBUTE BY / SORT BY