hive提供了复合数据类型:Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域aMaps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了一个group->gid的kv对,gid的值可以通过M['group']来获取Arrays:array中的数据为相同类型,例如,假如array A中元素['a','b','c'],则A[1]的值为'b'

从python转golang大约一个月了,对struct的使用还算顺手,但是很多时候还是会想念python的便捷.比如同时遍历两个字典,python使用for (x, y) in zip(map1, map2)就可以了,但是golang同时操作两个结构体就显得繁重.所以我要实现一个简单的需求,struct转map. 转换的方法也很简单,我们利用反射reflect来解剖struct的字段,从而构建出字典. 博主今天身体不适,打不动字了,直接上代码吧 import ( "reflect"

我们可以直接使用reflect.DeepEqual来比较两个slice.struct或者map是否相等 package main import ( "fmt" "reflect" ) type A struct { s string } func main() { a1 := A{s: "abc"} a2 := A{s: "abc"} if reflect.DeepEqual(a1, a2) { fmt.Println(a1,

Struct与Map之间互相转换 // Struct2Map convert struct to map func Struct2Map(st interface{}) map[string]interface{} { vt := reflect.TypeOf(st) vv := reflect.ValueOf(st) var data = make(map[string]interface{}) ; i < vt.NumField(); i++ { f := vt.Field(i) v :=

背景 我们在前面介绍过怎么使用net/http发送json或者map数据,那么它能不能直接发送结构体数据呢?我们今天一起来学习结构体struct转map的三种方法,为后续做铺垫. struct转map 使用json模块 直接使用json.Marshal方法来强制转化struct. 参考代码: func JSONMethod(content interface{}) map[string]interface{} { var name map[string]interface{} if marsha

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能

struct转map package main import ( "fmt" "reflect" "time" ) type User struct { Id int64 Username string Password string Logintime time.Time } func Struct2Map(obj interface{}) map[string]interface{} { t := reflect.TypeOf(obj) v

package main import ( "encoding/json" "errors" "fmt" "reflect" "strconv" "time" ) type User struct { a string b string } type S struct { User Name string Age int Address string } //结构体转map方法1 fun

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

package main import ( "fmt" "reflect" "time" ) type User struct { Id int64 Username string Password string Logintime time.Time } func Struct2Map(obj interface{}) map[string]interface{} { t := reflect.TypeOf(obj) v := reflect.

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那

建表可以用 map<string,string> 查询时可以按照 aaa[bbb], aaa 是map字段名,bbb是其中的参数名,就可以取到这个参数的值了 当参数名bbb是string时,需要加双引号.例: aaa: {"url":"http://Detail?activityId=7"} aaa[“url”] 就能获得 http://Detail?activityId=7 了

如果你使用udf,udaf,udtf中的某一个并且查询日志中出现如下之类的struct错误 java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:104) at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.jav

概要 schema changeset struct map 总结 概要 Ecto 中, 对数据库的操作中经常用到 4 个类型: schema changeset struct map 在 Ecto 的 API 中, 基本都是都是对这 4 个类型的操作, 这 4 个类型的关系和互相转换弄清楚, 有助于更好的使用 Ecto 的 API. schema schema 定义了数据库中表的结构, 包括表字段名称, 类型, 以及表之间的关系. Ecto 的 API 中, 对哪张表进行操作, 一般都是通过

一.Json和struct互换 (1)Json转struct例子: type People struct { Name string `json:"name_title"` Age int `json:"age_size"` } func JsonToStructDemo(){ jsonStr := ` { "name_title": "jqw" "age_size":12 } ` var people P

1. golang 中 json 转 struct <1. 使用 json.Unmarshal 时,结构体的每一项必须是导出项(import field).也就是说结构体的 key 对应的首字母必须为大写.请看下面的例子: package commontest import ( "testing" "encoding/json" ) type Person struct { name string age int } func TestStruct2Json(

1. golang 中 json 转 struct <1. 使用 json.Unmarshal 时,结构体的每一项必须是导出项(import field).也就是说结构体的 key 对应的首字母必须为大写.请看下面的例子: package commontest import ( "testing" "encoding/json" ) type Person struct { name string age int } func TestStruct2Json(

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

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