该函数的用法如下: selectconcat_ws(',',collect_list(column_name))asstring_columnfromtable_name 1. 2. 其中,collect_list函数用于将某一列的值收集为一个列表,,表示列表中元素的分隔符,as string_column用于指定生成的字符串列的名称。 代码示例 假设我们有一个表employee,包含了员工的姓名和部门信息,如下...
使用«interface»HiveSQL+array_to_string(array)+string_to_array(string)User+submitQuery()+checkResult() 解决方案 为了解决上述问题,我们可以采取以下步骤: 使用concat_ws函数:该函数可以有效地将数组转换为以特定分隔符分开的字符串。 示例代码:以下是一个具体的操作示例: SELECTconcat_ws(',',your_list_...
concat_ws('-', collect_list(cast(scoreasstring)))fromtable_namegroupbyclass; 三、cast转换类型 cast将某个列转换为指定类型。 cast(valuesastype)cast(scoreasstring)-- int to string 四、collect_set 与 collect_list 常与group by结合使用,将一个字段元素形成一个集合(元素去重,类似于Python中的 set ...
1). 使用collect_list()组装 ARRAY<string>字段select name,collect_list(subord) subordinates from test.emp group by name; name subordinates u001 ["sub002","sub003","sub001"]2). 使用collect_list()组装 ARRAY<STRUCT<stree:string,city:string,state:string,zip:int>>字段select name,collect_set(na...
apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF,处理并返回基本数据类型,int、string、boolean、double等; apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF,可处理并返回复杂数据类型,如Map、List、Array等,同时支持嵌套; 2. UDF相关语法 UDF使用需要将编写的UDF类编译为jar包添加到Hive中,根据需要创建临时函数或永久函数。
SKEWED_COL_NAMES||SKEWED_COL_VALUE_LOC_MAP||SKEWED_STRING_LIST||SKEWED_STRING_LIST_VALUES||SKEWED_VALUES||SORT_COLS||TABLE_PARAMS||TAB_COL_STATS||TBLS||TBL_COL_PRIVS||TBL_PRIVS||TXNS||TXN_COMPONENTS||TYPES||TYPE_FIELDS||VERSION|+---+53rowsinset(0.00sec) 在目录/home/hadoop/apache-...
create table t15(json_raw string) row format delimited; 创建t15.txt文件,内容如下: 代码语言:txt AI代码解释 {"name":"tom","age":"10"} {"name":"jerry","age":"11"} 加载数据到t15表: 代码语言:txt AI代码解释 load data local inpath '/home/hadoop/temp/202010/25/015.txt' into table ...
# 登录容器dockerexec-it hive-hiveserver2 bash# 登录hive客户端beeline-u jdbc:hive2://hive-hiveserver2:10000 -n hadoop# 建表CREATEEXTERNALTABLEexternal_table1(column1 STRING,column2INT,column3DOUBLE)ROWFORMAT DELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LINESTERMINATEDBY'\n'STOREDASTEXTFILE ...
ListSink 采用可视化工具得到stage依赖图及各个stage的执行计划。 执行计划的理解: 根据层级,从最外层开始,包含两大部分: stage dependencies: 各个stage之间的依赖性 stage plan: 各个stage的执行计划(物理执行计划) stage plan中的有一个Map Reduce,一个MR的执行计划分为两部分: ...
CREATETABLEemployee(id int,name string,salary int)STOREDASORCTBLPROPERTIES('transactional'='true');INSERTINTOemployeeVALUES(1,'Jerry',5000),(2,'Tom',8000),(3,'Kate',6000); INSERT 语句会在一个事务中运行。它会创建名为delta的目录,存放事务的信息和表的数据。