1.Hive sql - 切割函数 split() 与空格字符串函数 space()
2.hive内置函数(二):数值处理和字符串处理函数
3.Hive: 内置函数汇总
4.hive lateral viewå¦ä½ç¸å¼ï¼
5.hiveå
³äºè¡è½¬åï¼å转è¡ç使ç¨
Hive sql - 切割函数 split() 与空格字符串函数 space()
欢迎来到我的文章,我将为你解析Hive SQL中的两个重要字符串处理工具:split()函数和space()函数。
首先,split()函数就像一个切割大师,它能依据指定的分隔符将字符串分解成一个数组,让你轻松处理其中的虚拟道具兑换源码各个部分。
其次,space()函数则负责生成空格,它接受一个数值参数,生成相应长度的空格字符串,这对于构建格式化的输出或填充数据很有用。
在实际应用中,我们经常将split()和space()结合起来,比如创建一个固定长度的数组,每个元素由指定数量的nacos源码有多难空格隔开。
虽然文章已接近尾声,但你的支持是我创作的动力。如果你对本文有任何疑问或希望了解更多关于Hive SQL的函数,欢迎在评论区留言,我将不断分享相关知识。
任何反馈我都将认真对待,期待你的参与,让我们共同学习和进步。
hive内置函数(二):数值处理和字符串处理函数
Hive内置函数概览:数值处理与字符串处理
Hive内置函数分为数值处理和字符串处理两大类别。本文主要介绍这两个方面的函数,其他类别函数请参考我的数据分析和挖掘专栏。1. 数值处理函数
余数运算:`X % Y`,返回X除以Y的余数,功能与`pmod`相同。2022空降直播源码 绝对值:`abs(X)`,用于获取数值X的绝对值。 反余弦:`acos(X)`,X在-1和1之间时,返回X的反余弦,否则返回NaN。 反正弦:`asin(X)`,类似acos,但返回X的反正弦。 反正切:`atan(X)`,计算X的反正切值。 二进制转换:`bin(X)`,将整型X转换为二进制表示。 向上取整:`ceil(X)` 和 `ceiling(X)`,阳光农场源码返回大于或等于X的最小整数,功能相同。 进制转换:`conv(X,from,to)`,将X从from进制转换成to进制。 余弦:`cos(X)`,X为弧度值时返回其余弦值。 指数运算:`exp(X)`,计算以e为底X的指数。 向下取整:`floor(X)`,返回小于或等于X的最大整数。 十六进制转换:`hex(X)`,返回X的十六进制表示,X可为整型或字符串。 对数运算:`log(X,游戏源码资源免费Y)`,计算以X为底Y的对数,还有`log`、`log2`等。 取反数:`negative(X)`,返回X的相反数。 幂运算:`pow(X,Y)` 和 `power(X,Y)`,计算以X为底Y的次幂,功能相同。 随机数:`rand(X)`,生成0到1之间的随机数。 四舍五入:`round(X,Y)`,保留Y小数位数的四舍五入,Y省略则取整。 其他类似函数,如正弦、平方根、正切等。2. 字符串处理函数
拼接:`concat(s1,s2,...)`,将多个字符串或数值合并为一个。 分隔拼接:`concat_ws(sep,s1,s2,...)`,以sep分隔字符串。 查找子串位置:`find_in_set(str,str_array)`,在逗号分隔的字符串中查找str的位置。 JSON对象提取:`get_json_object(json_txt, path)`,从json字符串中提取指定路径的数据。 大小写转换:`lcase` 和 `lower`,`ucase` 和 `upper`,分别转换字符串为小写和大写。 字符串长度:`length(s)`,返回字符串s的长度。 空格处理:`lpad`, `rpad` 和 `trim`,分别在字符串两侧填充、扩展和移除空格。 URL解析:`parse_url(url, partToExtract)`,提取url的指定部分。 正则表达式操作:`regexp_extract` 和 `regexp_replace`,用于字符串拆分和替换。 重复字符串:`repeat(str, n)`,重复字符串n次。 反转字符串:`reverse(str)`,返回字符串的逆序。 字符串分割:`split(str, regex)`,将字符串按正则表达式分割成数组。 子字符串提取:`substr` 和 `substring`,根据位置和长度提取字符串片段。这就是本文关于Hive内置函数的详细概述,如有疑问或需要深入讨论,请在评论区留言。
Hive: 内置函数汇总
Hive内置函数概览
Hive提供了丰富多样的内置函数,以满足各种数据处理需求。这些函数包括:日期函数:处理日期和时间相关的操作,如日期计算、格式转换等。
字符串函数:如求子串,通过split函数对字符串进行分割,注意使用反斜杠转义特殊字符,如'split(string, '\\.')'。
数学函数:执行基本的算术运算,如加、减、乘、除等。
条件函数:用于根据特定条件执行不同的操作,如if-then-else结构。
UDTF (用户定义表生成函数):
explode:用于将数组或集合元素展开为行,常与lateral view配合使用,扩展数据的维度。
lateral view:提供了一种测试图的方式,允许在查询时对表进行扩展。
UDTF案例:如找出每个学员的好成绩,展示了如何利用这些函数进行复杂的数据分析。
总结来说,Hive的内置函数集为数据分析和转换提供了强大的工具,使得数据处理更加灵活和高效。hive lateral viewå¦ä½ç¸å¼ï¼
å¯ä»¥éç¨ä»¥ä¸æ¹æ³æ¥å®ç°ï¼
é¦å ç¨regexp_replaceå½æ°å°åå¼å·æ¿æ¢ä¸ºç©ºæ ¼ï¼å¹¶ç¨str_to_mapå½æ°å°å符串转为mapç±»åãè¿ééè¦ç¨å°ä¸¤ä¸ªæ£å表达å¼ï¼ä¸ä¸ªæ¿æ¢åå¼å·ï¼ä¸ä¸ªæ¿æ¢éå·ï¼
select map_from_entries(split(regexp_replace(regexp_replace('"-FP","-FP","-FP","-FP","-FP","-FP"', '[",]', ''), ' ', ','), ',', '\"\"', ''), null) as k_map;
ç¶å使ç¨lateral viewåposexplodeå½æ°å°mapä¸çé®å¼å¯¹æè¡å±å¼ï¼æ³¨æ使ç¨lateral viewéè¦å°mapç±»åçåç¨lateral viewå ³é®åå 裹起æ¥ï¼
select uid, col as k_pair from table_name lateral view explode(k_map) t as col_val, col;
è¿æ ·å°±å¯ä»¥å°mapå±å¼æ2åï¼ä¸åæ¯é®åï¼ä¸åæ¯é®å¼ã
æåç¨splitå½æ°å°é®å¼æåæ两个å段ï¼
select uid, split(k_pair, '-')[0] as k1, split(k_pair, '-')[1] as k2 from table_name lateral view explode(k_map) t as col_val, col as k_pair;
è¿æ ·å°±å¾å°äºæç»çç»æï¼3åï¼åå«æ¯ uidã å FPã
hiveå ³äºè¡è½¬åï¼å转è¡ç使ç¨
è¡è½¬åï¼
å®ä¹ï¼å°±æ¯æå½¢å¦
id --------- name
1 --------- a
2 --------- a
3 --------- a
4 --------- a
çæ°æ®è½¬æ¢ä¸º
id ------------- name
1ï¼2ï¼3ï¼4 --------- a
è¿éæåè¡çæ°æ®åæäºç±ä¸è¡æ¾ç¤ºï¼è¿å°±æ¯è¡è½¬åã
é¦å è¦ç¨å°çæ¯collect_setæè collect_listï¼åè å»éï¼åè ä¸å»éï¼ä¸è¬é ågroup使ç¨ï¼è½æå½¢å¦ï¼
id --------- name
1 --------- a
2 --------- a
3 --------- a
4 --------- a
转æ¢ä¸º
id --------- name
["1","2","3","4"] --------- a
ç¶åéè¦ç¨å°çæ¯concat_wså½æ°ï¼è¿ä¸ªå½æ°éè¦ä¼ éæå®åé符ï¼ä»¥åå符串æè å符串æ°ç»ãè½èµ·å°æå¤ä¸ªå符串æ¼æ¥å°ä¸èµ·çä½ç¨ã
å½¢å¦ï¼
id --------- name
["1","2","3","4"] --------- a
éè¿concat_ws(',',[1,2,3,4])转æ¢ä¸º
id --------- name
1ï¼2ï¼3ï¼4 --------- a
è¿èµ·æ¥å°±å®æäºè¡è½¬å
ä¸è¬sql为:
å转è¡
å®ä¹ï¼å°±æ¯æå½¢å¦
id ------------- name
1ï¼2ï¼3ï¼4 --------- a
çæ°æ®è½¬æ¢ä¸º
id --------- name
1 --------- a
2 --------- a
3 --------- a
4 --------- a
è¿éæä¸è¡çæ°æ®åæäºç±åè¡æ¾ç¤ºï¼è¿å°±æ¯å转è¡ã
é¦å è¦ç¨å°splitå½æ°ï¼è¿ä¸ªè¡æ°å¯ä»¥æå符串æç §æå®çè§ååå为å符串æ°ç»ã
å½¢å¦ï¼
id --------- name
1ï¼2ï¼3ï¼4 --------- a
éè¿split('1,2,3,4',',')转æ¢ä¸º
id --------- name
["1","2","3","4"] --------- a
ç¶åæ¯explodeå½æ°ï¼è¿ä¸ªè¡æ°å¯ä»¥ææ°ç»çæ¯ä¸ªå ç´ è½¬æ¢ä¸ºä¸è¡ã
å½¢å¦
id
["1","2","3","4"]
éè¿explode(["1","2","3","4"] )转æ¢ä¸º
id
1
2
3
4
æå为äºæ¼æ¥å ¶å®å段ï¼è¿éè¦ç¨å°lateral viewæexplodeè·å¾çè¡å½èæ表æ¥ç¨ã
使ç¨æ¹æ³ä¸º lateral view explode(split(["1","2","3","4"] , ',')) tmptable as new_id ;
å ¶ä¸new_idå ç´ ä¸ºè½¬æ¢ä¸ºè¡åçå段åã
æ以ä¸ç»¼åèµ·æ¥å°±å®æäºå转è¡
ä¸è¬sql为: