Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

方案一:请参考<数据库“行专列”操作---使用row_number()over(partition by 分组字段 [order by 排序字段])>,该方案是sqlserver,oracle,mysql,hive均适用的. 在hive中的方案分为以下两种方案: 创建测试表,并插入测试数据: --hive 测试 行转列 collect_set collect_list create table tommyduan_test( gridid string, height int, cell st

Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: 1 2 3 4 5 create table t_visit_video (     username string,     video_name string ) partitioned by (day string) row

collect_set去除重复元素:collect_list不去除重复元素select gender,       concat_ws(',', collect_set(children)),       concat_ws(',', collect_list(children))  from Affairs group by gender // 创建视图 data.createOrReplaceTempView("Affairs") val df3= spark.sql("

Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: create table t_visit_video ( username string, video_name string ) partitioned by (day string) row format delimited f

select id, str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat(substr(repay_time,0,7), ':',round(interest,2)))),',',':') repay_interest from 50_repay t

concat_ws: 用指定的字符连接字符串 例如: 连接字符串: concat_ws("_", field1, field2),输出结果将会是:“field1_field2”. 数组元素连接: concat_ws("_", [a,b,c]),输出结果将会是:"a_b_c". collect_set: 把聚合的数据组合成一个数组,一般搭配group by 使用. 例如有下表T_course; id name course 1 zhang san

转自:https://www.cnblogs.com/cc11001100/p/9043946.html Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: create table t_visit_video ( username string, video_name string

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

1. 引言 众所周知,Oozie(1, 2)是基于时间条件与数据生成来做工作流调度的,但是Oozie的数据触发条件只支持HDFS路径,故而面临着这样的问题: 无法判断Hive partition是否已存在: 无法判断Elasticsearch index是否已写入完成: ... 因此,灵活可扩展的工作流引擎才是正确姿势!下面,我将介绍如何用Crontab来打造一个类似于Oozie的简易工作流引擎:对标Oozie,其应满足功能: 时间条件与数据生成触发任务,如Oozie coordinator的d

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

--TextFile set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; INSERT OVERWRITE table hzr

group by 中出现的字段不能再select 后面单独显示,必须配合函数使用 上面中的 ' group by id 总结: Hive不允许直接访问非group by字段: 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: 分区是以文件夹的形式,桶是以文件的形式 关于桶的操作 http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43272379

@(hadoop)[Spark, MLlib, 数据挖掘, 关联规则, 算法] [TOC] 〇.简介 经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法.Apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集:而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率.但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域. 关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,适用于在大数量的项

hive函数参考手册 原文见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”.

原数据格式 : gid       id      score a1        1       90 a1        2      80 a1       3      79 a1       4      80 a2      1       79 a2      3       89 a3      2        45 a3     4        57 a4     3          56 a5     3            89 ...... 要把数据变成: gid

转自:http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/06/18/2553682.html 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A < B 所有原始类型 如果A小

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs) Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs) Built-in Operators Relational Operators Arithmetic Operators Logical Operators Complex Type Constructors Operators on Complex Types Built-in Functions M