array_distinct函式 發行項 2024/07/05 5 位參與者 意見反應 本文內容 語法 引數 傳回 範例 相關函數 適用於: Databricks SQL Databricks Runtime 從array移除重複的值。 語法 array_distinct(array) 引數 array:ARRAY 表達式。 傳回 函式會傳回與已移除所有重複值的輸入自變數相同類型的陣列。
STEP3:将Cube的行编码,根据映射关系回写到用户明细上,可用Mapjoin的方式实现。 STEP4:汇总到用户维度,可视化Cube ID集合字段进行去重(可以用ARRAY的DISTINCT) STEP5:按照Cube ID进行计数计算(由于STEP4已经去重啦,因此这里不需要再进行去重);然后按照映射关系进行维度还原。 结束～ 4.3.代码实现 WITH -- 基本的明细...
STEP4:汇总到用户维度,并对 Cube ID集合字段进行去重 (可以用ARRAY 的DISTINCT) STEP5:按照Cube ID进行计数计算(由于STEP4已经去重啦,因此这里不需要再进行去重);然后按照映射关系进行维度还原。 Cube ID 下单用户数指标 Cube 维度还原:所在省 Cube 维度还原:所在市 1 3 浙江省 ALL 2 2 浙江省 杭州市 3 1 ...
1. array_append(array, element):将元素添加到数组的末尾。 2. array_cat(array1, array2):连接两个数组。 3. array_contains(array, element):检查数组是否包含指定元素。 4. array_distinct(array):返回数组中不重复的元素。 5. array_except(array1, array2):返回在array1中但不在array2中的元素。
array_distinct(array): 返回一个去重后的数组。 array_union(array1, array2): 返回两个数组的并集。 array_intersect(array1, array2): 返回两个数组的交集。 array_except(array1, array2): 返回在第一个数组中但不在第二个数组中的元素。
STEP4:汇总到用户维度,可视化Cube ID集合字段进行去重(可以用ARRAY的DISTINCT) STEP5:按照Cube ID进行计数计算(由于STEP4已经去重啦,因此这里不需要再进行去重);然后按照映射关系进行维度还原。 结束～ 4.3.代码实现 WITH -- 基本的明细数据表准备 base_dwd AS ( ...
- `array_distinct`:去重数组中的元素 - `array_except`:返回第一个数组中与第二个数组不同的元素 - `array_intersect`:返回两个数组的交集 - `array_union`:返回两个数组的并集 - `array_join`:将数组中的元素连接成字符串 下面是一个使用`array_contains`函数的示例: ...
concat_ws(',',array_distinct(split(concat_ws(',',[地区1],[地区2]),','))) 数据集字段格式为单层或者多层嵌套json数组, 需要提取json内容。相关案例:如何使用ETL解析json。 注意:在数据量大的情况下,尽量避免多层嵌套函数,建议拆分为多个计算字段来逐步操作。
name,array_agg(courses)ascourses from student group by name)lateral viewexplode(courses)exploded_coursesascourse; 需求4: 需要统计每门课有多少同学选修?数据是学生和课程组合起来的。 courses 是字符串类型 代码语言:javascript 复制 select course,count(distinct name)asstudent_countfrom(--踩坑1中的 temp ...
01'), ('a', date'2020-01-01'), ('a', date'2019-10-02'), ('a', null), ('b', date'2020-01-01') ) AS t (id, ds) ) , array_test as ( select id,array_distinct(filter(array_agg(ds), x -> x is not null)) as a from tmp group by id ) select * from array_...