Lateral View和split,explode等UDTF一起使用,它能够将一行数据拆成多行数据,并在此基础上对拆分后的数据进行聚合. 单个Lateral View语句语法定义如下:lateralView: LATERAL VIEW [OUTER] udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias) * fromClause: FROM baseTable (lateralView)*说明如下:Lateral view o

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; //ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,'---这里设置字段间以逗号分隔: //LINES TE

ref:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530 1.explode hive wiki对于expolde的解释如下: explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expres

原文地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView# lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合. 一个简单的例子,假设我们有一张表pageAds,它有两列数据,第一列是pageid string,第二列是adid_list,即用逗号分隔的广告ID集合: string pageid Ar

lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合. 一个简单的例子,假设我们有一张表pageAds,它有两列数据,第一列是pageid string,第二列是adid_list,即用逗号分隔的广告ID集合: string pageid Array<int> adid_list "front_page" [1, 2, 3] "contact_page" [3,

1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE  TBLPROPERTIES ('serialization.null.format' = ''); //ROW FORMAT DELIMITED FI

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

当使用UDTF函数的时候,hive只允许对拆分字段进行访问的 例如: select id,explode(arry1) from table; —错误 会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. select explode(array1) from table; —正确 但是实际中经常要拆某个字段,然后一起与别的字段一起出.例如

Microsoft SQL Server View 1.视图 视图是一个虚拟的表,是表中的数据经过某种筛选后的显示方式,视图由预定义的查询select语句组成. 2.查看视图信息 --查询系统所有视图信息 SELECT * FROM sys.all_views; --查询非系统视图信息 SELECT * FROM sys.views; --查看系统所有视图的定义信息 SELECT * FROM sys.all_sql_modules; --查看非系统视图的定义信息 SELECT * FROM s

LATERAL VIEW 使用语法 原文链接: https://www.deeplearn.me/2892.html select a.id, b.son_order_path from f_jz_change_order_top_son a LATERAL VIEW explode(split(son_order_path, ',')) b as son_order_path FROM 子句可以有多个 LATERAL VIEW 子句. 后续的 LATERAL VIEWS 可以引用出现在 LAT

Hive之explode 一. explode, 行转列. 1.1. 用于array类型的数据 table_name 表名 array_col 为数组类型的字段 new_col array_col被explode之后对应的列 select explode(array_col) as new_col from table_name 1.2. 用于map类型数据时的语法如下 由于map是kay-value结构的,所以它在转换的时候会转换成两列,一列是kay转换而成的,一列是value转换而成的. t

VB.NET中使用Linq TO SQL添加数据后获得自增长列ID: Dim tempOrdre As New Order With { .CustomerID = cmbCustomerName.SelectedValue.ToString, .ProductID = cmbProductSpec.SelectedValue.ToString, .ProductNumber = txtProductNumber.Text.Trim, .BatchNO = txtBatchNO.Text.Tri

SQL Server 分组后取Top N(转) 近日,工作中突遇一需求:将一数据表分组,而后取出每组内按一定规则排列的前N条数据.乍想来,这本是寻常查询,无甚难处.可提笔写来,终究是困住了笔者好一会儿.冥思苦想,遍查网络,不曾想这竟然是SQL界的一个经典话题.今日将我得来的若干方法列出,抛砖引玉,以期与众位探讨. 正文之前,对示例表结构加以说明. 表SectionTransactionLog,用来记录各部门各项活动的日志表 SectionId,部门Id SectionTransactionTyp

SQL Server安装后,根据对应的业务场景,数据库实例的部分选项需要调整,例如实例的最大内存.tempdb 文件的增长量.Job执行记录数等等,但这一步经常被大家忽略掉. 其实很多选项初始化都可以通过脚本实现,一件执行.下面是一些常见选项初始的例子,仅供大家参考. use master go --show advanced options sp_configure reconfigure with override go PRINT 'show advanced options ok' GO

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive Lateral ViewLateral View用于和UDTF函数(explode.split)结合来使用.首先通过UDTF函数拆分成多行,再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表.主要解决在select使用UDTF做查询过程中,查询只能包含单个UDTF,不能包含其他字段.以及多个UD

select 'hello', x from dual lateral view explode(array(1,2,3,4,5)) vt as x 结果是: hello   1 hello   2 hello   3 hello   4 hello   5 来自为知笔记(Wiz)

hive> create table arrays (x array<string>) > row format delimited fields terminated by '\001' > collection items terminated by '\002' > ; OK Time taken: 0.574 seconds hive> show tables; OK arrays jigou Time taken: 0.15 seconds, Fetch

有这样一组搜索结果数据: 租户,平台, 登录用户, 搜索关键词, 搜索的商品结果List {"tenantcode":"", "platform":"IOS","loginName":"", "keywords":"手机","goodsList":[{"skuCode":"sku00001"

/// <summary> /// 根据参数列表返回sql条件(where后) /// </summary> /// <param name="list"></param> /// <returns>//返回如 a=@a and b=@b</returns> public string getSqlFilterCondition(List<SqlParameter> list) { List<st