假设我们要对一个map类型的字段进行values求和。 编写Hive SQL:根据需求编写Hive SQL语句,使用map_values()函数将map字段转换为值的数组,再使用explode()函数将数组展开,最后使用group by和sum()函数对值进行求和。 ```sql SELECT key, sum(value) as total_value FROM ( SELECT key, explode(map_values(map_...
boolean containsValue(Object value):判断map中是否包含指定的value值 boolean isEmpty():判断当前map是否为空 int size():获取当前map中的键值对的数量 遍历相关的方法 : Set entrySet():获取map中所有的Entry对象组成的Set集合 Set keySet():获取map中所有的key组成的Set集合 Collectionvalues():获取map中所有的...
返回map中的key select map_keys(children) from test3; map_values: 返回map中的value select map_values(children) from test3; array_contains: 判断array中是否包含某个元素 select array_contains(friends,'bingbing') from test3; URL相关 parse_url:使用频率 ★★★ 用于解析url相关的参数,直接上sql 1s...
SQL 閱讀英文 儲存 共用方式為 Facebookx.comLinkedIn電子郵件 Hive格式使用 CREATE TABLE 發行項 2025/01/23 3 位參與者 意見反應 本文內容 語法 參數 範例 相關語句 適用於:Databricks Runtime 使用Hive格式定義資料表。 語法 SQL複製 CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS] table_identifi...
map_values: 返回map中的value select map_values(children) from test3; select map_values(`map`("张三",1,"李四",23,"王五",15)); -- [1,23,15] array_contains: 判断array中是否包含某个元素 select array_contains(friends,'bingbing') from test3; select array_contains(`array`(1,2,3,4,...
Map操作方法通常用于将一列数据映射到另一列,或者将一列数据转换为多列数据。这些操作可以基于数据的值进行条件判断,或者使用内置函数和表达式进行计算和转换。 在HiveSQL中,Map操作方法的语法如下: ``` MAP(expression1, expression2 [, expression3, ...]) ``` 其中,expression1为键的表达式,expression2为值的...
map_values: 返回map中的value select map_values(children) from test3; array_contains: 判断array中是否包含某个元素 select array_contains(friends,'bingbing') from test3; sort_array: 将array中的元素排序 select sort_array(friends) from test3; ...
Hive SQL 语法大全,宇宙最强整理,建议收藏 一、DDL 操作 DDL 大纲,让我们对Hive的 DDL 操作有一个整体认识 注:SCHEMA/DATABASE 是相同的概念,只是叫法不同而已 代码语言:javascript 复制 --创建数据库/SCHEMA,表,视图,函数,索引CREATEDATABASE/SCHEMA,TABLE,VIEW,FUNCTION,INDEX--删除数据库/SCHEMA,表,视图,索引...
hive (myhive)>insertintostuvalues(1,"zhangsan"),(2,"lisi");-- 一次插入多条数据hive (myhive)>select*fromstu; hive建表时候的字段类型: 对decimal类型简单解释下: 用法:decimal(11,2) 代表最多有11位数字,其中后2位是小数,整数部分是9位;如果整数部分超过9位,则这个字段就会变成null;如果小数部分不...
map(inkey,invalue,context):# 不对 invalue 进行操作,直接输出,invalue 就是 1context.write(null,invalue)combine(inkey,invalues,context):# 逻辑和 count(列) 一致...reduce(inkey,invalues,context):# 逻辑和 count(列) 一致... 2.2.4 总结 ...