(1, 'Alice', array(70, 85, 90)), (2, 'Bob', array(80, 75, 95)), (3, 'Charlie', array(90, 80, 85)) 1. 2. 3. 4. 上面的代码将三个示例数据插入到my_table表中。 步骤3:使用sort_array函数进行降序排序 现在,我们可以使用sort_array函数对scores数组进行降
步骤2:使用sort_array函数对数组进行排序 接下来,我们需要使用sort_array函数对数组进行排序。以下是示例代码: -- 使用sort_array函数对数组进行排序SELECTid,sort_array(array_data)ASsorted_arrayFROMexample_table; 1. 2. 3. 在这段代码中,我们使用SELECT语句选择了id和sort_array(array_data)这两个字段。其中,...
1. sort_array函数 sort_array函数是Hive SQL中用于对数组进行排序的函数，它的用法非常简单，只需要将需要排序的数组作为参数传入即可。sort_array函数会默认按照数组中元素的自然顺序进行升序排序，如果需要按照降序排序，可以使用sort_array函数配合其他函数实现。示例代码如下：```select sort_array(array_column) ...
1--按照时间升序来组合2select3user_id,4sort_array(collect_list(visit_date)over(partitionbyuser_id))asvisit_date_set 5fromwedw_tmp.tmp_url_info6--结果如下图所示; 如果突然业务方改需求了,想要按照时间降序来组合,那基于上面的sql该如何变通呢?哈哈哈哈,其实没那么复杂,这里根据没必要按照sort_array来...
sort_array(array): 对数组元素进行排序。 slice(array, start, length): 提取指定范围内的数组元素。 array_min(array): 返回数组中的最小值。 array_max(array): 返回数组中的最大值。 array_sum(array): 返回数组元素的和。这些函数可以在Hive的查询语句中使用,对数组数据进行各种操作和处理。需要注意的是...
修改日志 1、窗口函数 2、聚合函数 3、字符串函数 4、数学函数 5、时间函数 6、空值处理函数 常用的hive SQL语句如下: 修改日志 2022.10.13:新增sort_array函数及用法(实现同行不同列数据的最大值最小值提取) 2022.02.28:新增数据分箱ntile分析函数与impala中的行拆分多行 ...
(1) 解析器 (SQLParser): 将 SQL 字符串转换成抽象语法树 (AST) (2) 语义分析器 (Semantic Analyzer): 将 AST 进一步抽象为 QueryBlock (可以理解 为一个子查询划分成一个 QueryBlock) (2) 逻辑计划生成器 (Logical Plan Gen): 由 QueryBlock 生成逻辑计划 ...
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; grouping_set:多维分析...
028.hive-sort_arry实现字段横向比较,并取出最大值 hive-sort_arry实现字段横向比较,并取出最大值 先把多字段组成数组,再数组排序,取出最后一个即为最大值 sort_array(array(nvl(is_receive_recharge,0),nvl(is_receive_coupon,0),nvl(is_receive_points,0),nvl(mess_tag,0)))[3]...
7、sort_array:将array中的元素排序 select sort_array(array('a','d','c'))输出:['a','c','d'] 8、struct声明struct中的各属性 --语法:struct(val1,val2,val3,...)--说明:根据输入的参数构建结构体struct类select struct('name','age','weight');输出:{"col1":"name","col2":"age","...