开发中,经常进行模糊查询或者进行截取字符串进行模糊匹配,常用的就是substr函数或者substring函数. 使用语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 两者用法一样,两个参数                返回值: string                说明:返回字符串A从start位置到结尾的字符串 举例:   hive> select substr('abcde',3) fromlxw_dual;

sql字符串截取 substring(ParamName,start,length) start开始位置,length结束位置 DECLARE @Tel NVARCHAR(20) SET @Tel='15121000000' Select substring(@Tel,1,9) 输出:151210000 字符串拼接 stuff(ParamName,start,length,replaceStr) start开始替换位置,length结束替换位置 DECLARE @Tel NVARCHAR(20)

--SQL Server截取字符串 , Len('hello@163.com')) ,charindex('.','hello@163.com'))

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:1(字符串分拆+行转列问题 SQL遍历截取字符串) 最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了. 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路. 求SQL遍历截取字符串 http://bbs.csdn.net/topics/390648078 从数据库中读取某一张表(数据若干),然后将某一字段进行截取.比如:字段A    字段Ba/a/c      xa/b

今天遇到了一个奇葩的问题:存储过程中的sql字符串拼接的太长,超出了分页存储过程执行sql参数的nvarchar(4000)的长度. 没办法,只能修改自己的存储过程,因为分页存储过程是不能动的. 开始想到的方法是将里层的select语句抽出来,用exec(strInnerSql)执行,将查询胡来的数据放到临时表中,在@s中用临时表获取数据,结果以时报告终 错误原因:执行@s语句的时候找不到执行exec(strInnerSql)产生的临时表 好郁闷啊,怎么会这样呢,明明在一个存储过程中执行的,怎么

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

date: 2019-03-22 17:02:37 updated: 2020-04-08 16:00:00 Hive Sql的日常使用笔记 1. distinct 和 group by distinct 只能返回去重的列 group by 理论上是需要在 select 后面配合聚合函数(sum, avg, max, min, count)来使用的 select 后面没有在聚合函数中的列都需要写在 group by 的后面,eg: select A1, A2, A3, max(B) from t

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

一 Linux 的字符串截取很有用.有八种方法. 假设有变量 var=http://www.linuxidc.com/123.htm 1  # 号截取,删除左边字符,保留右边字符. echo ${var#*//} 其中 var 是变量名,# 号是运算符,*// 表示从左边开始删除第一个 // 号及左边的所有字符 即删除 http:// 结果是 :www.linuxidc.com/123.htm . 2  ## 号截取,删除左边字符,保留右边字符. echo ${var##*/} ##*/ 表示从

MySQL 字符串截取相关函数 在工作中,可能需要将某些字段按某个分割符组成一个字符串作为字段值存取到数据库表中,比如某个任务对应三个结果,分别存储在不同的数据表中,这时可以将这三个不同表的主键按照约定的顺序进行组合(主键a:主键b:主键c).当需要分别去查任务对应类别的详情信息时,可以截取特定位置的字符串(主键b) join 表b进行操作.正好最近也遇到这块操作,特意将 MySQL 字符串截取的相关函数做一个梳理,以便今后回顾. 一.left(str, len) 返回字符串 str 自左数的 

感觉上MySQL的字符串函数截取字符,比用程序截取(如PHP或JAVA)来得强大,所以在这里做一个记录,希望对大家有用. 函数: 1.从左开始截取字符串 left(str, length) 说明:left(被截取字段,截取长度) 例:select left(content,200) as abstract from my_content_t 2.从右开始截取字符串 right(str, length) 说明:right(被截取字段,截取长度) 例:select right(content,200

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

一. 创建表 在官方的wiki里,example是这种: Sql代码   CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

SQL字符串操作汇总 --将字符串中从某个字符开始截取一段字符,然后将另外一个字符串插入此处 select stuff('hello,world!',4,4,'****')   --返回值hel****orld! --返回从指定位置开始指定长度的字符串 select substring('Hello,World!',2,10)   --返回值ello,World --将字符串中某段字符替换为指定的字符串 select replace('hello,world!','ll','aa') --返回值

MySQL 字符串截取相关函数: 1.从左开始截取字符串 left(str, length) 说明:left(被截取字段,截取长度) 例: select left(content,200) as abstract from my_content_t 2.从右开始截取字符串 right(str, length) 说明:right(被截取字段,截取长度) 例: select right(content,200) as abstract from my_content_t 3.截取字符串 substr