hive提供了json的解析函数:get_json_object 使用方法 对于jsonArray(json数组),如person表的xjson字段有数据: [{"name":"王二狗","sex":"男","age":"25"},{"name":"李狗嗨","sex":"男","age"…

pandas和SQL数据分析实战 https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149 转载 https://www.cnblogs.com/drjava/p/10486134.html hive提供了json的解析函数:get_json_object 使用方法 对于jsonArray(json数组),如person表的xjson字段有数据: [{&qu…

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…

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 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…

hive 查看函数: show  functions; desc functions 函数名 1. 时间函数 1.1 时间戳函数--日期转时间戳:从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数select unix_timestamp(); --获得当前时区的UNIX时间戳select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00'); select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00','yyyy-MM-dd HH…

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…

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…

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…