关于collect_set、concat_ws的例子: SELECT a ,b ,collect_set(cast(c AS STRING)) collect_set_result ,concat_ws(",",collect_set(cast(c AS STRING))) AS concat_ws_result FROM t1 GROUP BY a ,b ; 二、排名中取他值 表名:t2 表字段及内容: -- 删除历史表 DROP TABLE IF EXISTS t2 ; ...
支持的，你前面加上set odps.sql.type.system.odps2=true ； 就可以了
set odps.sql.reducer.instances=-1 作用: 设定Reduce Task的Instance数量，手动设置区间在[1,99999]之间调整。不走HBO优化时,ODPS能够自动设定的最大值为1111，手动设定的最大值为99999，走HBO优化时可以超过99999。场景：每个Join Instance处理的数据量比较大，耗时较长，没有发生长尾，可以考虑增大使用这个参数。se...
collect_set 、lateral view函数可以实现行转列或者列转行的功能,好多大佬也都写过类似的可以参考。 8)窗口函数的使用 可以通过row_number()/rank()over(partition by order by )的方式实现数据按照某个字段分组的排序,也可以通过max(struct())的方式实现。 9)关联 左关联、内关联、右关联、left anti join 、l...
collect_set 、lateral view函数可以实现行转列或者列转行的功能,好多大佬也都写过类似的可以参考。 8)窗口函数的使用 可以通过row_number()/rank()over(partition by order by )的方式实现数据按照某个字段分组的排序,也可以通过max(struct())的方式实现。
UDT实现聚合的原理是,先用COLLECT_SET 或 COLLECT_LIST 函数将数据转变成 List, 之后对该List应用UDT的标量方法求得这一组数据的聚合值。 如用下面的示例实现对BigInteger求中位数(由于数据是 java.math.BigInteger类型的,所以不能直接用内置的median函数) ...
UDT实现聚合的原理是,先用COLLECT_SET 或 COLLECT_LIST 函数将数据转变成 List, 之后对该List应用UDT的标量方法求得这一组数据的聚合值。 如用下面的示例实现对BigInteger求中位数(由于数据是 java.math.BigInteger类型的,所以不能直接用内置的median函数) ...
这时还有另一个存储方式就是Array,也是不定长值的存储方式,通过collect_set()函数就能实现,但是怎么将两列的数据都包含其中呢?我们可以用concat(user_id,'-',parent_id)将其变成一个字符串存入。这样两列数据首先变成了一个字符串,再全部装入了一个array中。所以数据量过大还是不建议这样实现。
UDT实现聚合的原理是,先用COLLECT_SET 或 COLLECT_LIST 函数将数据转变成 List, 之后对该List应用UDT的标量方法求得这一组数据的聚合值。 如用下面的示例实现对BigInteger求中位数(由于数据是 java.math.BigInteger类型的,所以不能直接用内置的median函数) ...
collect_set 、lateral view函数可以实现行转列或者列转行的功能,好多大佬也都写过类似的ATA,可以参考。 窗口函数的使用 可以通过 row_number()/rank() over(partition by order by )的方式实现数据按照某个字段分组的排序,也可以通过 max(struct())的方式实现。