在大数据分析的过程中,Apache Hive 是一个广泛应用的工具,它结合了 SQL 查询的便利性与 Hadoop 的强大数据处理能力。数据的处理过程中,我们常常需要对字符串进行查找和匹配。FIND_IN_SET函数就是这样一个非常实用的函数,它可以用于查找一个字符串是否存在于一个由逗号分隔的字符串列表中。 FIND_IN_SET基本概念 FIN...
ps:可以看出explode或posexplode方法是将索引逗号隔开的字段全部拆开,而find_in_set是根据你的需要符合某种条件的才拆开,可以根据需求选择使用方法。 如何将拆分的多行,合并成一行,mysql可以使用group_concat,hive可以使用collect_list搭配concat_ws实现。 【参考资料】 1、Hive–sql中的explode()函数和posexplode()函数 ...
2.find_in_set(string str,string strlist) 返回str在strlist中的位置(strlist是逗号分隔的,如果查出是’,'或查找失败,则返回0,为空则返回null) select find_in_set('a',"a,d,f"),find_in_set('d',"a,c,f"),find_in_set(',',"a,d,f,g"),find_in_set(null,'a,d,g'); +---+---...
语法: find_in_set(string str, string strList) 返回值: int 说明: 返回str在strlist第一次出现的位置,strlist是用逗号分割的字符串。如果没有找该str字符,则返回0 hive> select find_in_set('ab','ef,ab,de') from tableName; 2 hive> select find_in_set('at','ef,ab,de') from tableName;...
2.如hive执行引擎使用MapReduce,一个join就会启动一个job,一条sql语句中如有多个join,则会启动多个job 注意:表之间用逗号(,)连接和 inner join 是一样的 select * from table_a,table_b where table_a.id=table_b.id; 它们的执行效率没有区别,只是书写方式不同,用逗号是sql 89标准,join 是sql 92标准。
Hive sql 基础函数 1、聚合函数 指定列值的数目:count() 指定列值求和:sum() 指定列的最大值:max() 指定列的最小值:min() 指定列的平均值:avg() 非空集合总体变量函数:var_pop(col) 非空集合样本变量函数:var_samp (col) 总体标准偏离函数:stddev_pop(col)...
最强最全面的Hive SQL开发指南,超四万字全面解析! 本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQl的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*';...
集合查找函数: find_in_set 💃 用户自定义函数分类 UDF(User-Defined-Function)普通函数,一进一出 UDAF(User-Defined Aggregation Function)聚合函数,多进一出 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)表生成函数,一进多出 💃 窗口函数 窗口函数(Window functions)是一种SQL函数,非常适合于数据分析,因此也...
Hive SQL(1) 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into table dm.table_name; 从查询语句给table插入数据:insert overwrite table table_name ...
setproject odps.sql.type.system.odps2=true;--打开MaxCompute 2.0数据类型。setproject odps.sql.decimal.odps2=true;--打开Decimal 2.0数据类型。setproject odps.sql.hive.compatible=true;--打开Hive兼容模式。 适用场景 适用于从Hadoop迁移的MaxCompute项目,且该项目依赖的产品组件支持2.0数据类型版本。