0. 说明 Hive 的高级聚合函数 union all | grouping sets | cube | rollup pv //page view 页面访问量 uv //user view 访问人数 1. union all 表联合操作 1.0 准备数据 pv.txt cookie1 cookie5 cookie7 cookie3 cookie2 cookie4 cookie4 cookie2 cookie3 cookie5 cookie6 cookie3 cookie2 cookie1 c

力扣题目:查找重复的电子邮箱 编写一个 SQL 查询,查找 Person 表中所有重复的电子邮箱. +----+---------+ | Id | Email | +----+---------+ | 1 | a@b.com | | 2 | c@d.com | | 3 | a@b.com | +----+---------+ 根据以上输入,你的查询应返回以下结果: +---------+ | Email | +---------+ | a@b.com | +---------+ 说明:所有电子邮

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

explode生成单独的一行

第三天笔记 第三天笔记 SQL练习Hive 常用函数关系运算数值计算条件函数日期函数重点!!!字符串函数Hive 中的wordCount1.1 Hive窗口函数1.1.1 聚合开窗函数聚合开窗函数实战:实战1:Hive用户购买明细数据分析实战1需求:1.1.2 排序开窗函数实战2:Hive分析学生成绩信息Hive 行转列Hive 列转行Hive自定义函数UserDefineFunctionUDF:一进一出函数加载方式UDTF:一进多出方法一:使用 explode+split方法二:自定UDTFU

Hive支持用户自己定义聚合函数(UDAF),这样的类型的函数提供了更加强大的数据处理功能. Hive支持两种类型的UDAF:简单型和通用型.正如名称所暗示的,简单型UDAF的实现很easy,但因为使用了反射的原因会出现性能的损耗,而且不支持长度可变的參数列表等特征.而通用型UDAF尽管支持长度可变的參数等特征.但不像简单型那么easy编写. 这篇文章将学习编写UDAF的规则,比方须要实现哪些接口,继承哪些类,定义哪些方法等. 实现通用型UDAF须要编写两个类:解析器和计算器.解析器负责UDAF

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat

http://yugouai.iteye.com/blog/1908121 分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行.开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化 drop table if exists student; create table student(   name           string,   class          tinyint,   cooperat

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”. A < B 所有原始类型 如果A小于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A <= B 所有原始类型

1介绍 Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore) 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用

前言: hive本身提供了丰富的函数集, 有普通函数(求平方sqrt), 聚合函数(求和sum), 以及表生成函数(explode, json_tuple)等等. 但不是所有的业务需求都能涉及和覆盖到, 因此hive提供了自定义函数的接口, 方便用户扩展. 自己好像很久没接触hadoop了, 也很久没博客了, 今天趁这个短期的项目, 对hive中涉及的自定义函数做个笔记. 准备: 编写hive自定义函数前, 需要了解下当前线上hive的版本. hive --vesion 比如作者使用到的hive

聚合函数: SQL中提供的聚合函数可以用来统计.求和.求最值等等. 分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计算列的最小值   首先,创建数据表如下:     执行列.行计数(count): 标准格式 SELECT COUNT(<计数规范>) FROM <表名> 其中,计数规范包括: - * :计数所有选择的行,包括NULL值: - ALL 列名:计数指定列的所有非空值行,如果不写,默认为AL

top关键字:写在select后面 字段的前面 比如你要显示查询的前5条记录,如下所示: select top 5 * from Student 一般情况下,top是和order by连用的 order by用在表名的后面 order by后面就填你要按它排序的字段,是升序排序(从小到大排序) percent:百分比 %=percent 比如要显示5%的数据处理,不能写top 5%,而是top 5 percent 提示:如果top 5 percent出来的数是3.1条数据的话,是取四条数据,而不

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇

函数分类 oracle hive 说明 字符函数 upper('coolszy') upper(string A) ucase(string A) 将文本字符串转换成字母全部大写形式 lower('KUKA') lower(string A) lcase(string A) 将文本字符串转换成字母全部小写形式 initcap('kuKA aBc') 无  将每个单词的首字母大写,其他位置的字母小写 concat('Hello',' world') concat(string A, string 

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. 字段查询是指如何指定SQL WHERE子句的内容.它们用作QuerySet的filter(), exclude()和get()方法的关键字参数. 默认查找类型为exact. 下表列出了所有的字段查询参数: 字段名 说明 exact 精确匹配 iexact 不区分大小写的精确匹配 contains 包含匹配 icontains 不区分大小写的包

having是用在聚合函数的用法.当我们在用聚合函数的时候,一般都要用到GROUP BY 先进行分组,然后再进行聚合函数的运算.运算完后就要用到HAVING 的用法了,就是进行判断了. 注意:select 后的字段,必须要么包含在group by中,要么包含在having 后的聚合函数里. having 用法与WHERE用法类似,但有三点不同1.HAVING只用于GROUP BY(分组统计语句),2.WHERE 是用于在初始表中筛选查询,HAVING用于在WHERE和GROUP BY 结果中查询

sql中提供聚合函数可以用来统计,求和,求最值等 那么聚合函数有哪些呢? COUNT    统计行数量 SUM         求某一列的和 AVG          求某一列的平均值 MAX  求某一列的最大值 MIN    求某一列的最小值 下面给出一些具体的用法 首先创建数据表如下: 执行列.行计数(count): COUNT  标准格式: SELECT COUNT(<计数规范>)  FROM 表名; 其中,计数规范包括 -* : 计算所有选择的的行,包括NULL的值 - ALL列名 :

count()聚合计算 count()是聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,累计值加1,最后返回累计值,count(*).count(主键ID)和count(1)表示返回满足条件的结果集的总行数. count()聚合函数统计非NULL与NULL值的区别: 1.count(字段)不统计NULL记录,即表示满足条件的数据行里参数字段不为NULL的行 2.count(1)和count(*)会记录NULL值 count(主键ID).count(字段).count(1).count(*)的区别和性能

hive -- 自定义函数和Transform UDF操作单行数据, UDAF:聚合函数,接受多行数据,并产生一个输出数据行 UDTF:操作单个数据 使用udf方法: 第一种: add jar xxx.jar cteate temporary function 方法名; 注销一个jar方法:drop temporay function 方法名: 第二种:写一个脚本 vi cat hive_init add jar /home/data/xxx.jar create temporary fucnt