Oralce中regex_like和hive的regexp对应 LIKE 语法1: A LIKE B 语法2: LIKE(A, B) 操作类型: strings 返回类型: boolean或null 描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL,则返回NULL:如果字符串A符合表达式B的正则语法,则为TRUE:否则为FALSE.B中字符"_"表示任意单个字符,而字符"%"表示任意数量的字符. hive> select 'football' like '%ba';

--Hive中日期函数总结: --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:mm:ss'); select unix_timestamp('2017

1.标准偏差概念 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词.一种度量数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度.标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然.标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量. 例如,A.B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95.85.75.65.55.45,B组的分数为73.72.71.69.68.67.这两组的平均数都是70,但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.1

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&

1. desc function [函数名] desc function xpath; 查询用法: 2. desc function extended [函数名] desc function extended xpath; 查询使用举例: 3. 自定义函数添加说明: 使用@Description注解 name: 指定函数名 value: 函数说明 extended:函数的例子 /** * 解密udf */ @Description( name="decrypt_all", value=

1.COALESCE( value1,value2,... ) The COALESCE function returns the fist not NULL value from the list of values. If all the values in the list are NULL, then it returns NULL. Example: COALESCE(NULL,NULL,5,NULL,4) returns 5: coalesce()函数,在处理空值时,'' 和NULL

函数如何使用: hive> desc concat_test;OKa       intb       string hive> select * from concat_test;OK1       good2       other1       nice1       hello hive> select a,concat(b,',') from concat_test group by a; OK1       good,nice,hello2       other 函数实现:

max 函数 在hive中max函数是一个聚合函数,所以,而且返回值是double ,而且后面必须跟group by ,这个和mysql差异很大 Built-in Aggregate Functions (UDAF) DOUBLEmax(col)Returns the maximum value of the column in the group. mysql 中 Returns the maximum value of expr. MAX() may take a string argume

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,

想要从日志数据中分析一下操作系统.浏览器.版本号使用情况.可是hive中的函数不能直接解析useragent,于是能够写一个UDF来解析.useragent用于表示用户的当前操作系统,浏览器版本号信息,形如: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36 180.173.196.29 当中解析ua能够用一个开源的工具包,叫做u

一.内置函数的使用 查看当前hive版本支持的所有内置函数 show function; 查看某个函数的使用方法及作用,比如查看upper函数 desc function upper; 查看upper函数更为详细的信息 desc function extended upper; 转换为小写: lower() 查询emp表中员工姓名,员工姓名小写显示 select empno, ename, lower(ename) from emp; 字符串连接: concat() 查询emp表,将员工姓名追加

hive自定义UDTF函数叉分函数 1.介绍 从聚合体日志中需要拆解出来各子日志数据,然后单独插入到各日志子表中.通过表生成函数完成这一过程. 2.定义ForkLogUDTF 2.1 HiveUtil工具类 package com.oldboy.umeng.hive.util; import com.oldboy.umeng.common.domain.AppStartupLog; import org.apache.hadoop.hdfs.protocol.RollingUpgradeInfo

转:https://blog.csdn.net/qq646748739/article/details/77997276 --Hive中日期函数总结:--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 14:2

1.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时间戳(从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式 举例: hive>   select from_unixtime(1323308943,’yyyyMMdd’) from dual; 20111208 2.获取当前UNIX时间戳函数:

参见下面这篇博客: Hive 中的复合数据结构简介以及一些函数的用法说明

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

之前写的样条插值算法只能在本地执行,但是我想要的是可在hive中执行的jar包,为了符合我的要求,经过痛苦.气愤.悲伤等一系列过程,终于实现了: 想要实现可在hive中执行的jar包,以下是具体步骤: 1.java程序的书写规范 2.java程序如下所示,输入三个参数,x,y,key; x,y为ArrayList<string>格式列表,key为double型的数.返回double型的数: import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop

hive中的lateral view 与 explode函数的使用 背景介绍: explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的. 因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据(每个属性都不可再分).本身已经违背了数据库的设计原理(不论是业务系统还是数据仓库系统),在面向分析的数据库 数据仓库中,发生了改变. explode函数可以将一个array或者map展开, 其中explode(array)使得结果中将array列表里的每个元素生成一行: explode(map)

hive中常规处理json数据,array类型json用get_json_object(#,"$.#")这个方法足够了,map类型复合型json就需要通过数据处理才能解析. explode:字段行转列 select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view; select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view; LATERAL VIEW:单行数

1.1 关于自定义函数 1)Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展. 2)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). 3)根据用户自定义函数类别分为以下三种: ​ (1)UDF(User-Defined-Function) ​ 一进一出 ​ (2)UDAF(User-Defined Aggregation Function) ​ 聚集函数