六、交叉连接(cross join) 交叉连接的数据条数就是两个表的笛卡尔积(两表数据条数之积),交叉连接后的数据不存在配对关系,其sql甚至不需要指定连接规则。 select s.*,c.* from students s cross join class c; 1. 如图所示,交叉连接就是将右表的每一条数据分别拿出来,配对上左表的每一条数据,然后重复此...
这段代码将从my_source_table中选取元素,并将每个元素拼接成字符串后,插入到名为my_table的表中。 步骤3:使用concat_ws函数将ArrayList拼接成字符串 最后,我们可以使用Hive SQL内置的concat_ws函数将ArrayList中的元素拼接成一个字符串。 SELECTconcat_ws(',',${hivevar:my_array_list})ASresult; 1. 这行代码...
Hive SQL中提供了一些数组操作函数,用于对数组进行操作。以下是一些常用的数组操作函数: 1. array_append(array, element):将元素添加到数组的末尾。 2. array_cat(array1, array2):连接两个数组。 3. array_contains(array, element):检查数组是否包含指定元素。 4. array_distinct(array):返回数组中不重复的...
10.3 用分隔符拼接 ARRAY 10.4 ARRAY_CONTAINS 函数 10.5 元素排序: SORT_ARRAY 函数 11. MAP 相关函数 11.1 STR_TO_MAP 函数 11.2 通过 key 读取 value 11.3 MAP_KEYS 函数 11.4 MAP_VALUES 函数 12 构造 JSON 12.1 构造简单的 JSON 12.2 将 MAP 转换为 JSON 格式的字符串 12.3 构造形如 ARRAY<MAP<STRI...
在网上找了很久,终于解决了,代码如下: withmydataas(selectID,my_arrayfrom(--some array<struct> exampleselect1ID,array(1.1,2.2,3.3)asmy_arrayunion allselect2 ID,array(4.4,5.5,6.6)asmy_array) s)selectID,concat('[',concat_ws(',', collect_list(element)),--collect array of stringsandconcat...
字符串拼接 string concat_ws(string SEP, string A, string B...) 与concat()类似,但使用指定的分隔符 concat_ws(';', '1', '2', '3') -- '1;2;3' string concat_ws(string SEP, array) 可用于拼接array里的字符串 concat_ws(';', array('1', '2', '3')) -- '1;2;3' string...
简单描述⼀下就是拼接列将拼接的字段⽤“：”链接起来。sparksql有直接的struct函数，但是hive⽂件最终的数据是⽂本格式的，sparksql不⽀持将struct保存为⽂本格式。spark解析struct 1.spark.sql(“select appopen.appname as appname,appopen.opencount as opencount from appopentable”)map结构 其实...
3. 将array<string>类型数据转成string显示的方法 select author_id , concat( case when size(area)=-1 then '[' else '["' end,concat_ws('","' , area ) , case when size(area)=-1 then ']' else '"]' end) --组装拼接成json list from celebrity_basic_info 本文转自fandyst 博客园博...
(1) array: 声明 array 集合 (2) map: 创建 map 集合 (3) named_struct: 声明 struct 的属性和值 (4) size: 集合中元素的个数 (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 ...
注意:sql一旦出现group by,后续的关键词能够操作字段只有(分组依据字段,组函数处理结果) HQL高级 # 0. 各个数据类型的字段访问(array、map、struct) select name,salary,hobbies[1],cards['123456'],addr.city from t_person; # 1. 条件查询:= != >= <= select * from t_person where addr.city='郑州...