本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

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

SELECT SUM(case WHEN sex=1 then 1 else 0 end )as '男生', SUM(case when sex =2 then 1 else 0 end )'女生'FROM asex 这句sql输出的就是男女生的人数(1代表男生,2代表女生),SUM(case WHEN sex=1 then 1 else 0 end )这句话的含义就是统计sex列中值为1的行数总和. 转自:https://blog.csdn.net/langwang1993/article/d

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”.

http://www.cnblogs.com/fxgachiever/archive/2010/09/09/1822106.html Case具有两种格式.简单Case函数和Case搜索函数. --简单Case函数CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女'ELSE '其他' END--Case搜索函数CASE WHEN sex = '1' THEN '男' WHEN sex = '2' THEN '女'ELSE '其他' END 这两种方式,可以实现

最近在做项目,涉及到开发统计报表相关的任务,由于数据量相对较多,之前写的查询语句查询五十万条数据大概需要十秒左右的样子,后来经过老大的指点利用sum,case...when...重写SQL性能一下子提高到一秒钟就解决了.这里为了简洁明了的阐述问题和解决的方法,我简化一下需求模型. 现在数据库有一张订单表(经过简化的中间表),表结构如下: CREATE TABLE `statistic_order` ( `oid` bigint(20) NOT NULL, `o_source` varchar(2

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

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".

在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法,按字母排序: 1.ABS函数 函数名称:ABS 主要功能:求出相应数字的绝对值. 使用格式:ABS(number) 参数说明:number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格. 应用举例:如果在B2单元格中输入公式:=ABS(A2),则在A2单元格中无论输入正数(如100)还是负数(如-100),B2中均显示出正数(如100). 特别提醒:如果number参数不是数值,而是一些字符(如A等),则B2中返回错误值“#VALUE!”. http://

DATEADD和DATEDIFF函数.其他日期处理方法 .已打开的端口.FORMAT函数 DATEADD和DATEDIFF函数.其他日期处理方法 .已打开的端口.Format函数 KeyLife富翁笔记 作者: microtan 标题: SQL 中日期的处理 关键字: SQL 中日期的处理 分类: 个人专区 密级: 公开 (评分: , 回复: 0, 阅读: 131) »» 通常,你需要获得当前日期和计算一些其他的日期,例如,你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天.你们大部分人大概

想起来自己天天排序排序,冒泡啊,二分查找啊,结果在STL中就自带了排序函数sort,qsort,总算把自己解脱了~ 所以自己总结了一下,首先看sort函数见下表: 函数名 功能描写叙述 sort 对给定区间全部元素进行排序 stable_sort 对给定区间全部元素进行稳定排序 partial_sort 对给定区间全部元素部分排序 partial_sort_copy 对给定区间复制并排序 nth_element 找出给定区间的某个位置相应的元素 is_sorted 推断一个区间是否已经排好序 p

1. select sum(CASE WHEN A.[STATUS]=0 THEN 1 ELSE 0 end) as a1,  sum(CASE A.[STATUS] WHEN 1 THEN 1 ELSE 0 end) as a2,  sum(CASE A.[STATUS] WHEN 2 THEN 1 ELSE 0 end) as a3, A.UserId,C.TrainId  from CoursewareLogMiddle A join LessonDetail B   on A.Lesso

1． 定义方法和函数 1.1． 定义方法 方法的返回值类型可以不写,编译器可以自动推断出来,但是对于递归函数,必须指定返回类型 1.2． 定义函数 1.3．方法和函数的区别 在函数式编程语言中,函数是“头等公民”,它可以像任何其他数据类型一样被传递和操作 案例:首先定义一个方法,再定义一个函数,然后将函数传递到方法里面 package cn.toto.scala /** * Created by toto on 2017/6/27. */ object MethodAndFunctionDemo

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

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

支持聚合函数的方法: 提到聚合函数,首先我们要知道的就是这些聚合函数是不能在django中单独使用的,要想在django中使用这些聚合函数,就必须把这些聚合函数放到支持他们的方法内去执行.支持聚合函数的方法有两种,分别是aggregate和annotate,这两种方法执行的原生SQL以及结果都有很大的区别,下面我们以实例操作的方式一一介绍: # 示例模型: class Author(models.Model): """作者模型""" name =

SQL编写一般思路: 1)复杂的查询,先划分为小任务,以降低难度.分别实现各个小任务后,再进行汇总: 2)涉及多表时,先进行联表查询: 3)简单分组,一般只需要group by即可: 4)组内TopN问题,使用row_number,rank,dense_rank: 5)熟练掌握常用函数: 1. 常用函数 1)字符串 split,分割字符串为数组,split("a|b|c", "\|") => 返回数组 [a, b, c] 参数1:待分割到字符串: 参数2:分割