hive提供了直接处理url的函数 parse_url desc funtion 的解释是: parse_url(url, partToExtract[, key]) - extracts a part from a URL 提取url的一部分. partToExtract的选项包含[HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,FILE,AUTHORITY,USERINFO] 使用方法 ","HOST"); --i.cnblogs.com ",&quo

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”.

Hive函数介绍HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发.HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function

一.hive函数 1.内置运算符与内置函数 函数分类: 查看函数信息: DESC FUNCTION concat; 常用的分析函数之rank() row_number(),参考:https://www.cnblogs.com/wujin/p/6051768.html 常用20个内置函数: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6288516.html 常用函数:https://www.iteblog.com/archives/2258.html 完整参考官方手册:htt

Hadoop生态圈-Hive函数 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

一.hive函数 1.hive内置函数 (1)内容较多,见< Hive 官方文档>            https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF        (2)详细解释:            http://blog.sina.com.cn/s/blog_83bb57b70101lhmk.html (3) 测试内置函数的快捷方式: 1.创建一个 dual 表 create table dual

Hive函数大全–完整版 现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很

Hive函数 系统自带的函数 查看系统自带的函数 查看系统自带的函数 show functions; 显示自带的函数的用法 desc function upper; 详细显示自带的函数的用法 desc function extended upper; 自定义函数描述 描述 当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function),详情请查看:官网 根据用户自定义函数类别分为以下三种 UDF(User-Defined

现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很早之前整理过Hive的函数

本文翻译自官网:Hive Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/hive_functions.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户可以在Flink中使用 Hive 现有的自定义函数. 支持的UDF类型包括: UDF GenericUDF GenericUDTF UDAF GenericUDAFResolver2 根据查询的计划和执行

hive函数之数学函数   round(double d)--返回double型d的近似值(四舍五入),返回bigint型: round(double d,int n)--返回保留double型d的n位小数double型近似值(四舍五入): floor(double d)--返回<=d的最大bigint值: ceil(double d)--返回>=d的最小bigint 值: ceiling(double d)--返回>=d的最小bigint 值: rand() --每行返回一个doubl

Hive函数 ​ Hive中提供了非常丰富的运算符和内置函数支撑,具体操作如下: 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".

一.关系运算: 1. 等值比较: = 语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例: hive> select 1 from lxw_dual where 1=1; 1 2. 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL,或者表达式B为NULL,返回NULL:如果表达式A与表达式B不相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例: hive> select

最近在优化一个报表系统.leader 提示我可以用cube函数.在此记录一下使用: 1) cube 简称数据魔方. 可以实现hive多个任意维度的查询. cube(a,b,c)  首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c), 最后在对全表进行group by,他会统计所选列中值的所有组合的聚合. 也就是可以合并我们的一些组内group by系列任务. 2)案例:

hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结

hive 查看函数: show  functions; parse_url: parse_url(url, partToExtract[, key]) - extracts a part from a URL解析URL字符串,partToExtract的选项包含[HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,FILE,AUTHORITY,USERINFO]. 举例:* parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1', 'HOST

获取当前UNIX时间戳函数: unix_timestamp语法: unix_timestamp() 返回值: bigint说明: 获得当前时区的UNIX时间戳举例: hive> select unix_timestamp() from dual; OK Time taken: row(s) 日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime 语法:from_unixtime(bigint unixtime[, string format]) 返回值: string说明: 转化UNIX

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm,Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX 之前看到大数据田地有关于max()over(partition by)的用法,今天恰好工作中用到了它,但是使用中遇到了一个问题:在max(rsrp)over(partition by buildingid,height) as max_rsrp返回的结果不是分组中的最大值.最中找到了问题的原因:max_rsrp数据类型为string而不是dou

首先用desc function,查看hive给出的函数解释 nvl(value,default_value) - Returns default value if value is null else returns value 如果为空,则返回default值. ); 结果是0. 类似用法的函数还有: select coalesce(name,0) ,name) from test; else name end;

1.创建表 createtable.sql中存放的创建表语句如下 create external table adt.jsontest ( appKey string comment "APPKEY", clickJson string comment "测试json" ) partitioned by(dt string comment "按照天进行分区") row format delimited fields terminated by '

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 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