目录数据类型基本数据类型集合数据类型类型转换数据类型基本数据类型hive数据类型java数据类型长度例子TINYINTbyte1byte10SMALINTshort2byte10INTint4byte10BIGINTlong8byte10BOOLEANboolean布尔类型TRUE/FALSESTRINGstring字符类型‘Tom’/"TOM"FLOATfloat单精度浮点数2.3DOUBLEd
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2023-07-04 14:46:36
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Base64压缩UUID长度替换Hibernate原有UUID生成器1、背景在采用Hibernate做对象映射时，我一直都采用UUID来做主键。由于Hibernate的UUID需要占用32位的字符，所以一般都会让人感觉响效率且增加存储占用。我在查看公司项目时发现了一种比较好的生成UUID的方法，就是将UUID数据进行Base64化。觉得比较有意义拿出来给大家分享。2、传统UUIDa、java.ut
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2023-09-15 20:54:37
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# Hive SQL Array 的应用与实践
Hive SQL 是一个用于处理大数据的强大工具，特别是在 Hadoop 环境中，它允许用户以 SQL 类似的方式查询大量数据。数组（Array）作为 Hive 中一种重要的数据结构，广泛应用于数据处理和分析场景。本文将深入探讨 Hive SQL 中的数组功能，结合代码示例和图表，帮助读者全面理解这一概念。
## 什么是 Array？
在 Hi
原创
2024-08-10 07:10:16
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## Hive SQL 数组操作
在Hive中，数组是一种数据结构，用于存储多个值。Hive提供了一组内置的函数和操作符，用于处理和操作数组。本文将介绍Hive SQL中的数组操作，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解。
### 数组的创建和访问
我们可以使用Hive SQL中的`ARRAY`关键字来创建一个数组。数组中的元素可以是任何数据类型，包括基本类型和复杂类型。以下示例演示了如何创
原创
2023-10-21 16:19:46
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否则报错 WHERE clause must be a condition。注意where那里要加。
原创
2023-05-06 00:58:34
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# 截取ARRAY 在Hive SQL中的应用
在Hive SQL中，ARRAY是一种被广泛应用的数据类型，经常用于存储一组值。在实际应用中，有时需要截取ARRAY中的部分元素进行处理，这就需要用到截取ARRAY的技巧。
## 什么是ARRAY
ARRAY是Hive SQL中的一种复杂数据类型，可以存储多个值。例如，一个学生的成绩可以存储在一个ARRAY中，或者一个用户的兴趣爱好可以存储在一
原创
2024-07-01 05:15:11
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# 如何在Hive SQL中遍历JSON数组
## 介绍
在Hive SQL中，有时候我们需要处理JSON数据中的数组，特别是需要对数组中的每一个元素进行操作时。本文将详细介绍如何在Hive SQL中遍历JSON数组，帮助你更好地处理这类数据。
## 流程
下面是整个实现“hive SQL JSON array 遍历”的流程，你可以按照以下步骤来操作：
```mermaid
graph LR
原创
2024-07-14 05:42:55
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# Hive SQL 中的数组切片与使用示例
在大数据处理的领域，Hive SQL 是一个非常流行的查询语语言，它允许用户使用类 SQL 的语法来查询 Hadoop 上的数据。Hive 支持多种数据类型，其中数组（Array）是最常用的数据类型之一。数组切片（Slice）是一种强大的操作，用于提取数组中的子集。本文将带你详细了解 Hive SQL 中的数组切片，包括代码示例和甘特图的展示。
#
原创
2024-08-19 05:49:04
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# Hive SQL 读取 JSON Array 的入门指南
在大数据处理和分析的领域中，Hive 是一种非常流行的仓库工具。通过 Hive，用户可以使用 SQL 查询后端的 Hadoop 数据。因此，许多开发者需要掌握如何在 Hive SQL 中处理 JSON 数据，特别是 JSON Array。本文将通过一系列简单的步骤来指导你如何实现这一目标。
## 流程概述
首先，我们将整个流程分成
### 使用Hive SQL中的Array取数
在Hive SQL中，有时候我们需要处理一些包含多个数值的数组数据。当我们需要从这些数组中取出特定的数值时，就需要使用Hive SQL中的Array函数来实现。本文将介绍如何在Hive SQL中使用Array函数来取数，并附上代码示例。
#### 什么是Array？
Array是一种数据结构，可以容纳多个数值，并以一个整体的形式存储在数据库中。
原创
2024-07-04 06:17:10
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如何使用Hive SQL中的sort_array函数
## 引言
在Hive SQL中，sort_array函数用于对数组进行排序。这个函数非常实用，可以帮助我们在处理大量数据时更加高效地进行分析。在本文中，我将向你介绍如何使用Hive SQL中的sort_array函数，并给出详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是使用Hive SQL中的sort_array函数的整个流程：
|
原创
2024-01-18 11:31:38
305阅读
select * from table_name lateral view explode(array_int_column) a as int_column where int_column = 123
原创
2022-07-19 19:46:36
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## SQL Hive Array 转为 JSON
### 一、流程
首先，我们需要了解整个转换过程的流程。下面是将 SQL Hive 中的数组转为 JSON 的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 将数组字段转换为字符串 |
| 步骤2 | 使用内置函数 `to_json` 将字符串转为 JSON |
### 二、具体操作
#### 步骤1
原创
2024-07-05 03:54:07
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一、 Hive集合数据类型除了常见的基本数据类型，Hive还支持三种复杂的数据类型ARRAY、MAP和STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。数据类型描述语法示例STRUCT和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是S
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2023-07-12 21:15:11
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Hive 数据类型 + Hive sql
基本类型整型
int tinyint (byte) smallint(short) bigint(long)浮点型
float double布尔
boolean字符
string char(定长) varchar(变长)时间类型
timestamp date引用/复合类型优点类似于容器(Cont
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2023-08-22 11:27:53
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# Hive SQL 将 Array 转为 String
在 Hive SQL 中，我们经常需要处理数组类型的数据。有时候，我们需要将数组转换为字符串，以便于在后续的分析和处理中使用。本文将介绍如何使用 Hive SQL 将数组转换为字符串，并给出相关的代码示例。
## 什么是数组？
在编程中，数组是一种常见的数据结构，用于存储多个相同类型的元素。数组中的每个元素可以通过索引访问。在 Hiv
原创
2023-11-12 13:00:07
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1.常用函数from_unixtime(time_stamp, 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')
unix_timestamp(time_string)
to_date(time_string)
datediff(end_date,start_date)
date_add(string start_date,int days)
date_sub(
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2024-09-19 09:40:11
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# Hive SQL Array 元素类型转换
在 Hive SQL 中，我们经常会使用数组（Array）数据类型进行数据处理和分析。然而，有时候我们需要对数组中的元素进行类型转换，例如将字符串元素转换为整数，或者将日期元素转换为时间戳。本文将介绍如何在 Hive SQL 中进行数组元素类型转换，并提供相应的代码示例。
## 数组数据类型简介
在 Hive SQL 中，数组是一种复合数据类型
原创
2023-10-26 16:25:39
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# 实现Hive SQL的sort_array降序
## 概述
在Hive SQL中，sort_array函数用于对数组进行排序，默认是升序排序。然而，有时我们需要对数组进行降序排序。本文将教会你如何在Hive SQL中实现sort_array降序排序。
## 实现步骤
下面是实现sort_array降序排序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创
原创
2024-01-16 09:36:38
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# 如何实现SQL查询hive表里的array
## 概述
在hive表中查询array是一个常见的操作，本文将介绍如何使用SQL语句查询hive表中的array，并通过详细的步骤和代码示例来指导刚入行的开发者完成这项任务。
## 流程概述
以下是查询hive表中array的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 连接到Hive数据库 |
| 步骤二 |
原创
2024-03-21 05:54:10
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