Hive中的HASH函数用于将任意长度的字符串或二进制数据映射为一个固定长度的整数值，其语法如下：

HASH(str)

其中，str是要进行哈希计算的字符串或二进制数据。

Hive中的哈希函数采用的是MurmurHash算法，这是一种非常高效的哈希算法。该算法将输入数据分为若干个块，每个块都进行哈希计算，最终将所有块的哈希值合并起来得到最终的哈希值。

由于哈希函数的特性，相同的输入数据每次计算得到的哈希值都是相同的，因此HASH函数可以用于对数据进行快速的去重或分组。

下面举一个简单的例子来说明HASH函数的使用。假设有如下一张表：

+----+--------+
| id | name |
+----+--------+
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 3 | Alice |
| 4 | Carol |
| 5 | Bob |
+----+--------+

如果我们想要按照姓名进行分组，并计算每个分组中记录的数量，可以使用如下的HiveQL语句：

SELECT name, COUNT(*) FROM my_table GROUP BY name;

这个查询语句将会产生如下的结果：

+--------+--------+
| name | count |
+--------+--------+
| Alice | 2 |
| Bob | 2 |
| Carol | 1 |
+--------+--------+

在执行上述查询语句时，Hive会自动调用HASH函数对每个姓名进行哈希计算，并将具有相同哈希值的姓名放入同一个分组中，最终对每个分组进行统计计算。

免责申明：

本文系转载，版权归原作者所有，如若侵权请联系我们进行删除！

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://fs80.cn/4w2atu

《数栈V6.0产品白皮书》下载地址：https://fs80.cn/cw0iw1

想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack