在ODPS 中,可以使用`SPLIT`函数将字符串按照指定的分隔符拆分成数组。以下是一个简单的示例: ```sql SELECT SPLIT(column_name, ",") AS array_column FROM table_name; ``` 在这个示例中,`column_name`是要拆分的字符串列,`,`是分隔符,`table_name`是表名。执行该 SQL 语句后,`array_column`列将包...
首先想从上游表中生成这个数组,搜索半天文档,发现唯一的方式是把源数据列先转STRING,再用wm_concat聚合,再用split函数打散成ARRAY,这样原来类型信息丢了,不过STRING似乎也能用,好,继续。后面的运算有个地方需要取数组最后一个元素,试图用数组下标配合size函数,my_array[size(my_array)], 发现报告错误,下标必须是常...
表A里self_code_list字段类型是JSON,而TRANS_ARRAY 则要求转为行的的列类型必须是String,所以先把self_code_list转化为String 类型。 这里结合这个列子解释一下这个函数的参数: trans_array(<num_keys>,<separator>,<key1>,<key2>,…,,,)as(<key1>,<key2>,...,,) 第一个参数是列转行时做为key...
首先想从上游表中生成这个数组,搜索半天文档,发现唯一的方式是把源数据列先转STRING,再用wm_concat聚合,再用split函数打散成ARRAY<STRING>,这样原来类型信息丢了,不过STRING似乎也能用,好,继续。后面的运算有个地方需要取数组最后一个元素,试图用数组下标配合size函数,my_array[size(my_array)], 发现报告错误,下标...
首先想从上游表中生成这个数组,搜索半天文档,发现唯一的方式是把源数据列先转STRING,再用wm_concat聚合,再用split函数打散成ARRAY,这样原来类型信息丢了,不过STRING似乎也能用,好,继续。后面的运算有个地方需要取数组最后一个元素,试图用数组下标配合size函数,my_array[size(my_array)], 发现报告错误,下标必须是...
需要注意的是，MaxCompute的文档中并没有直接提到将"[1,2,3,4]"这样的字符串直接转换为数组类型的...
返回ARRAY类型。colname值为NULL时,该行不参与计算。 CONCAT_WS 返回将参数中的所有字符串或ARRAY数组中的元素按照指定的分隔符连接在一起的结果。此函数为MaxCompute 2.0扩展函数。 命令格式 stringconcat_ws(string<separator>,string<str1>,string<str2>[,...])stringconcat_ws(string<separator>,array<string>...
这里,trans_array的参数1表示没有额外的key列(即不需要根据某个键来拆分),,是分隔符,NULL表示没有额外的key列名(因为这里是0个),hobbies是包含数组或分隔符分隔字符串的列。LATERAL VIEW与trans_array结合使用来实现列转行。 2. 使用LATERAL VIEW OUTER explode 如果你在处理的是Hive或兼容Hive的SQL方言(ODPS SQL...
String uid = split[0]; String pid = split[1]; //存放uid,用于之后的取数据 list.add(uid); //数据处理好存入map map.put(uid, pid); } //得到总共用户数 int size = list.size(); //对所有的用户遍历 for (int i = 0; i < size; i++) { ...
props = arg.split(',') for p in props: self.forward(p) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 注解 Python UDTF也可以不加annotate指定参数类型和返回值类型。这样,函数在SQL中使用时可以匹配任意输入参数,但返回值类型无法推导,所有输出参数都将认为是string类型。因此在调用 forward 时,就必须将所...