检查数组中是否存在某个值:in_array() bool in_array(mixed $needle, array $haystack [, bool $strict = FALSE]) 1. 在haystack中搜索needle,如果没有设置strict,就使用宽松的比较。如果strict的值为true,则in_array()函数还会检查needle的类型是否和haystack中的相同。此函数的返回值为true或false。 注意,in...
Hotel check-in Sightseeing Return Check-out Flight back Travel Journey 饼状图 40%30%20%10%Distribution of DataCategory ACategory BCategory CCategory D 通过上面的代码示例和图表,我们可以看到如何在Hive SQL中使用Array函数来取数。通过合理使用Array函数,我们可以更加方便地处理数组数据,提高数据分析的效率和...
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。...
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 数据类型 可将hive-sql的数据类型分为两大类 : 基础数据类型 复杂数据类型 基础数据类型 数据类型 tinyint samllint int bigint 二进制类型 bollean float double string binary timestamp decimal char varchar date 复杂数据类型:array、map、struct、unoin等;这些复杂类型 是由基础类型构成的...
Explode函数是Hive中一个魔术般的函数,它可以将array或者map类型的列进行展开。实际上,在我们上一篇文章中提及的Lateral view就是和explode函数配合使用的。(深入理解Hive中的Lateral View及Lateral View Outer的用法) 假设我们有一个含有数组类型的表: 代码语言:javascript ...
使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分 lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的,能将一行数据拆分成多行数据,在此基础上可以对拆分的数据进行聚合,lateral view首先为原始表的每行调用UDTF,UDTF会把一行拆分成一行或者多行,lateral view在把结果组合,产生一个支持别名表的虚拟表。
该语句一般放在 FROM 之后,WHERE 之前,示例如下 13.1 将 ARRAY 展成多行 SELECT `id`, gid FROM ( SELECT 1 AS `id`, ARRAY(1,2,3,5,5) AS group_id UNION ALL SELECT 2 AS `id`, ARRAY(1,2) AS group_id ) t LATERAL VIEW OUTER EXPLODE(group_id) g AS gid WHERE id IN (1,3)...
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。 基础数据类型 Hive兼容数据类型版本支持的基础数据类型与2.0数据类型定义基本一致,只有DECIMAL数据类型在两个版本下有些差异。 类型 常量示例 描述 TINYINT 1...
Hive必会SQL语法Explode 和 Lateral View 在业务系统中是存贮在非关系型数据库中,用json存储的概率比较大,直接导入hive为基础的数仓系统中,就需要经过ETL过程解析这类数据,explode与lateral view在这种场景下大显身手。 本文转载自微信公众号「Java大数据与数据仓库」,作者刘不二。转载本文请联系Java大数据与数据仓库...