Hive Functions】的更多相关文章

hive> SHOW FUNCTIONS; ! != % & * + - / < <= <=> <> = == > >= ^ abs acos add_months and array array_contains ascii asin assert_true atan avg base64 between bin case cbrt ceil ceiling coalesce collect_list collect_set compute_…
函数的分类 内置函数 操作符 复杂对象 UDF函数 数学函数 类型转换函数 日期函数 条件函数 UDTF函数 常用UDTF函数 explode posexplode inline stack json_tuple parse_url_tuple UDAF函数 sum count -- window函数 OVER 字句 示例 自定义函数 函数定义 函数注册 注册命名 注册为临时函数 注册为永久函数 函数的注册机制以及plugin 函数删除 UDF 单进单出函数 UDAF 多进单出函数 (比如Cou…
  一.hive的事务 (1)什么是事务 要知道hive的事务,首先要知道什么是transaction(事务)?事务就是一组单元化操作,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位. 事务有四大特性:A.C.I.D (原子性.一致性.隔离性.持久性) Atomicity: 不可再分割的工作单位,事务中的所有操作要么都发,要么都不发. Consistency: 事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏.这是说数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的 一致性.…
上传jar包到hdfs目录中, hdfs dfs -put /home/user/hive-functions.jar /user/hive/jars/hive-functions.jar   create function default.unis_check as 'com.fhpt.hive.functions.UniversityCheckUDF' using jar 'hdfs:/user/hive/jars/hive-functions-0.0.1.jar';   查看函数: sho…
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…
LanguageManual WindowingAndAnalytics     Skip to end of metadata   Added by Lefty Leverenz, last edited by Lefty Leverenz on Aug 01, 2014  (view change) show comment Go to start of metadata   Windowing and Analytics Functions Windowing and Analytics…
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…
Built-in Operators Relational Operators The following operators compare the passed operands and generate a TRUE or FALSE value depending on whether the comparison between the operands holds. Operator Operand types       Description A = B All primitiv…
前言:Hive ql自己设计总结 1,遇到复杂的查询情况,就分步处理.将一个复杂的逻辑,分成几个简单子步骤处理. 2,但能合在一起的,尽量和在一起的.比如同级别的多个concat函数合并一个select 也就是说,字段之间是并行的同级别处理,则放在一个hive ql:而字段间有前后处理逻辑依赖(判断.补值.计算)则可分步执行,提前将每个字段分别处理好,然后进行相应的分步简单逻辑处理. 一. 场景:日志中region数据处理(国家,省份,城市) select city_id,province_id…
Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 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.…