集合查找函数: find_in_set语法: find_in_set(string str, string strList) 返回值: int说明: 返回str在strlist第一次出现的位置,strlist是用逗号分割的字符串.如果没有找该str字符,则返回0举例:hive> select find_in_set(‘ab’,'ef,ab,de’) from dual;2hive> select find_in_set(‘at’,'ef,ab,de’) from dual;0

COALESCE是一个函数, (expression_1, expression_2, ...,expression_n)依次参考各参数表达式,遇到非null值即停止并返回该值.如果所有的表达式都是空值,最终将返回一个空值. 比如我们要登记用户的电话,数据库中包含他的person_tel,home_tel,office_tel,我们只要取一个非空的就可以,则我们可以写查询语句 select COALESCE(person_tel,home_tel,office_tel) as contact_n

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

语句部分: yii1版本打印最后一条执行的SQL: $this->getDbConnection()->createCommand()->select()->from()->order()->text : yii2版本打印最后一条执行的SQL: $query = InsuranceOnlineZaSuccess::find(); echo $query->createCommand()->getRawSql(); 获取最后一条入库的ID:$id  = $th

date: 2019-03-22 17:02:37 updated: 2020-04-08 16:00:00 Hive Sql的日常使用笔记 1. distinct 和 group by distinct 只能返回去重的列 group by 理论上是需要在 select 后面配合聚合函数(sum, avg, max, min, count)来使用的 select 后面没有在聚合函数中的列都需要写在 group by 的后面,eg: select A1, A2, A3, max(B) from t

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

首先举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条.2推荐.3热点.4图文等等 .现在有篇文章他既是头条,又是热点,还是图文,type中以 1,3,4 的格式存储.那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了.以下为引用的内容: ',type) ---------------------------------------------------------- MySQL手册中find_in_

举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条.2推荐.3热点.4图文...1,12,13 等等 . 现在有篇文章他既是 头条,又是热点,还是图文, type中以 1,3,4 的格式存储. 那我们如何用sql查找所有type中有4图文标准的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了. 以下为引用的内容: select * from article where FIND_IN_SET('4',type) --------------------

举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,他存储的是文章类型,有 1头条,2推荐,3热点,4图文 .....11,12,13等等 现在有篇文章他既是 头条,又是热点,还是图文, type中以 1,3,4的格式存储. 们我们如何用sql查找所有type中有4图文标准的文章呢?? 这就要我们的find_in_set出马的时候到了. 以下为引用的内容: select * from article where FIND_IN_SET('4',type) ----------------------

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,他存储的是文章类型,有 1头条,2推荐,3热点,4图文 .....11,12,13等等 现在有篇文章他既是 头条,又是热点,还是图文, type中以 1,3,4的格式存储. 们我们如何用sql查找所有type中有4图文标准的文章呢?? 这就要我们的find_in_set出马的时候到了. 以下为引用的内容: select * from article where FIND_IN_SET('4',type) ----------------------

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

    按项目日益增长的gis数据量要求,需要在大数据集群中部署HIVE的扩展函数.     Apache Hive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库.它能够提供数据的精炼,查询和分析.([引用自维基百科hive描述)     HIVE允许用户使用UDF(user defined function)对数据进行处理.我们用到的是spatial-framework-for-hadoop.下载完源码,修改最外层的pom.xml,修改hadoop.hive.java版本为生产环境中版本,重新编译

今天在做项目时,看到了一个从没见过的MySQL函数——FIND_IN_SET(),顿时就产生了浓郁的兴趣,然后就搜了搜,翻了翻. 语法:FIND_IN_SET(str,strlist) 定义: 1. 假如字符串str在由N子链组成的字符串列表strlist中,则返回值的范围在1到N之间. 2. 一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串. 3. 如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是typeSET列,则FIND_IN_SET()函数被优化,使用比特计算. 4. 如果str

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

最近由于工作上和生活上的一些事儿好久没来博客园了,但是写博客的习惯还是得坚持,新的一年需要更加努力,困知勉行,终身学习,每天都保持空杯心态.废话不说,写一些最近使用到的Presto SQL和Hive SQL的体会和对比. 一.JSON处理对比 Hive select get_json_object(json, '$.book'); Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); 注意这里Presto中json_extract_scalar返回