SELECT COUNT(DISTINCT sex_age.sex) AS sex_uni_cnt, COUNT(DISTINCT name) AS name_uni_cnt FROM employee; 注:如果COUNT和DISTINCT连用,Hive将忽略对reducer个数的设置(如:set mapred.reduce.tasks=20;), 仅会有一个reducer!此时reduce将成为瓶颈,这时我们可以使用子查询的方式解决该问题。 --- 对比 ---...
collect_set(col)函数只接受基本数据类型,它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总,产生array类型字段。 hive中常存在先通过group by对一字段去重后,还需要对另一字段也去重,这时候就需要collect_set()。 5.explode() explode()的功能是行转列.explode作用是处理map结构的字段 需要注意的是LATERAL VIEW explode(a...
(5) map_keys: 返回 map 中的 key (6) map_values: 返回 map 中的 value (7) array_contains: 判断 array 中是否包含某个元素 (8) sort_array: 将 array 中的元素排序 6) 聚合函数 (1) collect_list: 收集并形成 list 集合, 结果不去重 (2) collect_set: 收集并形成 set 集合, 结果去重 6.自...
select no,score from tablaa lateral view explode(score_set) xxx as score; 注:xxx代表虚表名称,不能缺少。 进一步深化上述代码解决统计一段时间的去重值,可写为: select no,collect_set(score) from tablaa lateral view explode(score_set) xxx as score group by no; 这样,将两个函数结合实现了行转列...
collect_set(字段):根据某个字段分组后,把分在一组的数据合并在一起,默认分隔符’,’ 这样,就实现了将列转行的功效,但是注意只限同列基本数据类型,函数只能接受一列参数。collect_set(col)函数只接受基本数据类型, 它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总,产生array类型字段。
hive函数--多行数据转化成map类型 最近工作中向别的部门提供接口数据时有这样的需求 将下面的表格形式的数据的后两列输出为map形式 即这个形式: 然后用这个函数处理: str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat_ws(':',a.寄件省份,cast(a.件量asstring)))as寄件省份件量分布 注意...
Hive中的列支持使用三类复杂的集合数据类型,即:array,map及struct,这些类型的名称是保留字,具体用法可参见该篇博文,里面有关于三类基本集合数据类型的操作实例,注:map中可嵌套array类型。 例如,定义表: create table example ( device_id string, login_ip array, user_info map> address struct ) row ...
,"b","c")astype_list,array(1,2,4)asval_list)selectstr_to_map(concat_ws(',',collect_set...
首先排序:row_number() over (partition by category order by cast(duration as int) desc) duration_rank,然后拼接concat_ws(',',collect_set(category)),但是得到的结果却是乱序的,产生这个问题的根本原因自然在MapReduce,如果启动了多于一个mapper/reducer来处理数据,select出来的数据顺序就几乎肯定与原始顺序不...
15. 集合去重数:collect_set16. 集合不去重函数:collect_list 十五、表格生成函数Table-Generating Functions (UDTF) 1. 数组拆分成多行:explode2. Map拆分成多行:explode 发布于 2021-05-11 15:43 内容所属专栏 大数据开发之HIVE篇 HIve基础知识的总结、工作中难点汇集、面试题集 订阅专栏...