lower(string A) lcase(string A) 将文本字符串转换成字母全部小写形式 upper(string A) ucase(string A) 将文本字符串转换成字母全部大写形式

原理: 这类题目主要通过ASCII(美国信息交换标准代码)码差值实现,A对应ASCII码十进制数字是65,a对应ASCII码十进制数字是97,即大小写字母之间ASCII码差值为32,想要将大写字母转换为小写字母可以将该字符ASCII码值+32,同理小写字母转换成大写字母只需将该字符ASCII码值-32 代码1: #include<stdio.h> #include<assert.h> char * my_strlwr(char * str) //定义一个my_strlwr函数 {

先判断后转化 原理: 这类题目主要通过ASCII(美国信息交换标准代码)码差值实现,A对应ASCII码十进制数字是65,a对应ASCII码十进制数字是97,即大小写字母之间ASCII码差值为32,想要将大写字母转换为小写字母可以将该字符ASCII码值+32,同理小写字母转换成大写字母只需将该字符ASCII码值-32 代码: #include <stdio.h> int main() { ]; int i; gets_s(a); ; a[i] != '\0'; i++) if (a[i] >

定义和用法 toLowerCase() 方法用于把字符串转换为小写. 语法 stringObject.toLowerCase() 返回值 一个新的字符串,在其中 stringObject 的所有大写字符全部被转换为了小写字符. 实例 在本例中,"Hello world!" 将以小写字母来显示: <script type="text/javascript"> var str="Hello World!" document.write(s

1.提取科室中,"科"字前面的内容 regexp_extract(t1.doctor_department_format,'(.*)科') 2.去除字符串中的数字 第一种方式: SELECT regexp_extract('张三99','(.*?)\\d') 第二种方式:(适用于所有汉字+数字的形式) SELECT regexp_replace('张0三2','(\\d)','') 3.提取括号中的内容 SELECT regexp_extract('张三(骨科)','\\((.*?)\

hive的最新学习资料:http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html hive的参数设置大全:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 一.hive的执行命令 hive -S :进入hive的静默模式,只显示查询结果,不显示执行过程: hive -e ‘show tables’ :直接在操作系统命令下执行hive语句,不需要进入hive交

说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步

Hive中的自定义函数允许用户扩展HiveQL,是一个非常强大的功能.Hive中具有多种类型的用户自定义函数.show functions命令可以列举出当前Hive会话中的所加载进来的函数,包括内置的以及用户加载的函数. 函数都有自身的使用文档,使用describe function命令就可以展示对应函数基本介绍. 标准函数UDF 用户自定义函数指的是一行数据中的一列或是多列数据作为参数然后返回结果是一个值的函数.这里用一个例子作为说明,我们当前有些数据表中存储的时间戳是以秒为单位的long值,

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

但是在hive中查询是可以的. 后来经过一点一点测试发现,原来分区名称不能是大写,必须小写才行.

分析以下需求,并用代码实现 1.定义ArrayList集合,存入多个字符串"abc" "def" "efg" "def" "def" "qwe" "def" "def" "swd" "wwe" "def" "def" 2.使用普通for循环获取集合中索引为3的元素并打印

一.需求: 1.客户每月上传固定格式的excel文件到指定目录.每月上传的文件名只有结尾月份不同,如: 10月文件名:  zhongdiangedan202010.xlsx  , 11月文件名: zhongdiangedan202011.xlsx 2.将上传的excel文件导入hive中,在做进一步数据分析. 二.思路: 1.通过python的pandas模块将excel文件转换为txt文件: 2.编写shell脚本,使用 hdfs dfs -put 将txt文件导入指定表(方便每月执行). 三

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

hive中有些分析函数功能确实很强大,在和sum,max等聚合函数结合起来能实现不少功能. 直接上代码演示吧 原始数据 channel1 2016-11-10 1 channel1 2016-11-11 3 channel1 2016-11-12 5 channel1 2016-11-13 6 channel1 2016-11-14 2 channel1 2016-11-15 4 channel2 2016-11-10 5 channel2 2016-11-11 3 channel2 2016-

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

13:将字符串中的小写字母转换成大写字母 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 给定一个字符串,将其中所有的小写字母转换成大写字母. 输入 输入一行,包含一个字符串(长度不超过100,可能包含空格). 输出 输出转换后的字符串. 样例输入 helloworld123Ha 样例输出 HELLOWORLD123HA 思路: 大模拟: 来,上代码: #include<cstdio> #include<string> #include<cstring>

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须

hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. 示例数据: 1 a 10 2 a 12 3 b 13 4 b 12 5 a 14 6 a 15 7 a 13 8 b 11 9 a 16 10 b 17 11 a 14 sql语句 select id, name, sal, rank()over(partition by name order b