有这样一组搜索结果数据: 租户,平台, 登录用户, 搜索关键词, 搜索的商品结果List {"tenantcode":"", "platform":"IOS","loginName":"", "keywords":"手机","goodsList":[{"skuCode":"sku00001"…

select 'hello', x from dual lateral view explode(array(1,2,3,4,5)) vt as x 结果是: hello   1 hello   2 hello   3 hello   4 hello   5 来自为知笔记(Wiz)…

ref:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530 1.explode hive wiki对于expolde的解释如下: explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expres…

hive> create table arrays (x array<string>) > row format delimited fields terminated by '\001' > collection items terminated by '\002' > ; OK Time taken: 0.574 seconds hive> show tables; OK arrays jigou Time taken: 0.15 seconds, Fetch…

1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; //ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,'---这里设置字段间以逗号分隔: //LINES TE…

1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE  TBLPROPERTIES ('serialization.null.format' = ''); //ROW FORMAT DELIMITED FI…

hive中的lateral view 与 explode函数的使用 背景介绍: explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的. 因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据(每个属性都不可再分).本身已经违背了数据库的设计原理(不论是业务系统还是数据仓库系统),在面向分析的数据库 数据仓库中,发生了改变. explode函数可以将一个array或者map展开, 其中explode(array)使得结果中将array列表里的每个元素生成一行: explode(map)…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive Lateral ViewLateral View用于和UDTF函数(explode.split)结合来使用.首先通过UDTF函数拆分成多行,再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表.主要解决在select使用UDTF做查询过程中,查询只能包含单个UDTF,不能包含其他字段.以及多个UD…

先下结论: 看了hive 1.1.0 grouping sets 实现(从源码及执行计划都可以看出与kylin实现不一样),(前提是可累加,如sum函数)他并没有像kylin一样先按照group by 全字段聚合再上卷. hive实现就是无脑复制,可以理解成是 group by grouping sets 所有组合 然后 在union 起来(grouping sets会比后者少扫描grouping sets组合份原始数据. tez和sparksql grouping sets之所以快可能是跟ky…

当使用UDTF函数的时候,hive只允许对拆分字段进行访问的 例如: select id,explode(arry1) from table; —错误 会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. select explode(array1) from table; —正确 但是实际中经常要拆某个字段,然后一起与别的字段一起出.例如…

Lateral View和UDTF类功能函数一起使用,表中的每一行和UDTF函数输出的每一行进行连接,生成一张新的虚拟表,可以对UDTF产生的记录设置字段名称,新加的字段可以使用在sort by,group by等语句中,不需要再套一层子查询.Lateral View的作用是可以扩展原来的表数据. Lateral View Syntax: lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' colum…

一.简介 1.Lateral View 用于和UDTF函数[explode,split]结合来使用. 2.首先通过UDTF函数将数据拆分成多行,再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表. 3.主要解决在select使用UDTF做查询的过程中查询只能包含单个UDTF,不能包含其它字段以及多个UDTF的情况. 4.语法:LATERAL VIEW udtf(expression)  tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias) 5.案例: select coun…

hive中常规处理json数据,array类型json用get_json_object(#,"$.#")这个方法足够了,map类型复合型json就需要通过数据处理才能解析. explode:字段行转列 select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view; select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view; LATERAL VIEW:单行数…

lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合. 一个简单的例子,假设我们有一张表pageAds,它有两列数据,第一列是pageid string,第二列是adid_list,即用逗号分隔的广告ID集合: string pageid Array<int> adid_list "front_page" [1, 2, 3] "contact_page" [3,…

原文地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView# lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合. 一个简单的例子,假设我们有一张表pageAds,它有两列数据,第一列是pageid string,第二列是adid_list,即用逗号分隔的广告ID集合: string pageid Ar…

https://blog.csdn.net/sunnyyoona/article/details/62894761 select sum(pitem) from (select map_values(repay_principal) principal from dw.dw_xxx) t lateral view explode (t.principal) ptab as pitem…

这个函数相当于拆开行变成列. 可以理解为行转列. select id,order_label from table_bx lateral view explode(split(work_order_label, ',')) order_label as order_label 源表: Array<int> pageid_list Array<string> adid_list [1, 2, 3] ["a", "b", "c"…

LATERAL VIEW 使用语法 原文链接: https://www.deeplearn.me/2892.html select a.id, b.son_order_path from f_jz_change_order_top_son a LATERAL VIEW explode(split(son_order_path, ',')) b as son_order_path FROM 子句可以有多个 LATERAL VIEW 子句. 后续的 LATERAL VIEWS 可以引用出现在 LAT…

Lateral View和split,explode等UDTF一起使用,它能够将一行数据拆成多行数据,并在此基础上对拆分后的数据进行聚合. 单个Lateral View语句语法定义如下:lateralView: LATERAL VIEW [OUTER] udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias) * fromClause: FROM baseTable (lateralView)*说明如下:Lateral view o…

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam…

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. 数据准备 数据格式 ,,cookie1 ,,cookie5 ,,cookie7 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie4 ,,cookie4 ,,cookie2 ,,cookie3 ,,cookie5 ,,cookie6 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie1…

hive中grouping sets 数量较多时如何处理?    可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内.   grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法.   demo: select A, B, C, group_id, count(A) from tableName group by --…

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for detailshcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveCo…

Hive之explode 一. explode, 行转列. 1.1. 用于array类型的数据 table_name 表名 array_col 为数组类型的字段 new_col array_col被explode之后对应的列 select explode(array_col) as new_col from table_name 1.2. 用于map类型数据时的语法如下 由于map是kay-value结构的,所以它在转换的时候会转换成两列,一列是kay转换而成的,一列是value转换而成的. t…

-- GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来. select device_id ,os_id ,app_id ,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id grouping sets((device_id),(os_id),(device_id,o…

参考:lxw大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/193.htm 数据准备: CREATE EXTERNAL TABLE test_data ( month STRING, day STRING, cookieid STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile location '/user/jc_rc_ftp/test_data'; select…

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. GROUPING SETS和GROUPING__ID 说明 在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合. 查询语句: select month, day, count…

函数说明: grouping sets 在一个 group by 查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的 group by 结果集进行 union allcube 根据 group by 的维度的所有组合进行聚合rollup 是 cube 的子集,以最左侧的维度为主,从该维度进行层级聚合. -- grouping sets select order_id, departure_date, count(*) as cnt from ord_test group by order_i…

Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式如下: 1.初始化数据 创建表 create table window_test2 (url string, rate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',…

grouping sets 可以用于在计算分组聚合函数值的同时计算合计值 -- 查询结果group_id为NULL的那一行即为合计值 select group_id , count(distinct user_id) as user_num from table_name group by group_id grouping sets ((group_id),()) 参考资料: https://blog.csdn.net/u013053796/article/details/18620631 h…