全排序：order by对全部所有的数据进行排序，在实现的时候是放到一个reduce中进行的，可以想象这样做效率是比较低的；局部排序：sort by对数据进行分组，然后在组内进行排序，每个reduce分别进行自己的排序； row_num()函数:row_num函数通常用over(partition by id)，把后面相同id的划分为一组，对这一组内的数据来进行排列；dist
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2023-06-12 20:58:31
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一、复杂数据类型在hive中使用复杂数据类型的优缺点好处：由于复杂数据类型的存储数据比基本数据类型要多，在存盘上存储可以连续存储，在查询等操作时可以减少磁盘IO。坏处：复杂数据类型可能会存在着数据的重复，而且有更大的导致数据不一致的风险。hive中的复杂数据类型主要有array、map、struct三种，三种数据类型有其独特的使用场景。1、ARRAYarray即数组，array中的数据类型都是统一
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2023-08-14 14:03:00
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目前 hive 支持的复合数据类型有以下几种：arrays: ARRAY<\data_type> (Note: negative values and non-constant expressions are allowed as of Hive 0.14.)
maps: MAP<\primitive_type, data_type> (Note: negative va
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2023-07-12 11:10:42
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Hive:数据类型及其基础使用1. Array1.在建含有数组的表时，数组字段的类型为array<string>
2.需要指定数组中的元素分隔符，下面使用 "," 来分隔
collection items terminated by ','
3.通过xxx[index] 选取某个数组中的元素，其中xxx为数组字段名，index为下标。– 举例：1）数据：重庆市 渝中区,江北区,南岸区
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2023-07-14 12:11:13
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总结：
• hive中复杂数据类型包括数组（array）、映射（map）和结构体（struct）
• array
• COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ‘,’ 指定数组中每个元素的分割符
• size（列） 该array多少元素
• 列[下标] 取出array这一列的某个元素
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2023-07-12 10:36:34
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1.Hive表的基本数据类型 tinyint, smallint, int, bigint, boolean, float, double, string, binary, timestamp, decimal, char, varchar, date2.Hive表的集合类型 Array：ARRAY类型是由一系列相同数据类型的元素组成, 这些元素可以通过下标来访问,例 : array[1]
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2023-09-08 12:46:38
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字符串函数在hive中经常使用，本篇博客将记录一些常用的字符串函数（持续更新）1、字符串分割函数：split语法: split(string str, string regex)返回值: array说明: 按照 pat 字符串分割str,会返回分割后的字符串数组举例:hive> select split("hadoop_spark_hive","_") from stringTes
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2023-06-08 22:15:09
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# Hive 数组
Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，用于数据汇总、查询和分析。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，使得用户可以使用类似于 SQL 的语法来查询和操作存储在 Hadoop 中的数据。Hive 提供了丰富的数据类型，包括数组。
## 什么是 Hive 数组
在 Hive 中，数组是一种复杂的数据类型，用于存储具有相同数据类型的多个元
原创
2023-08-21 08:03:58
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在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。Hive自带的json解析函数1. get_json_object语法：get_json_object(json_string, '$.key')说明：解析json的字符串json
## 从Hive到数组：数据处理的新思路
数据处理是现代科技时代中非常重要的一部分。在处理大规模数据时，Hive是一个非常受欢迎的工具，它可以让用户以类似SQL的语法查询和分析数据。但有时候我们需要将Hive中的数据转换成数组，以便进行更复杂的分析或处理。本文将介绍如何将Hive中的数据转换成数组，并给出相应的代码示例。
### Hive数据处理
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓
集合数据类型数据类型 描述 语法示例 STRUCT(结构体)对象 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STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。 struct() MAP 映射 MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是MAP，
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2023-06-02 09:40:23
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问题我们都知道，Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求，参见官方文档：Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)。我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数：get_json_object 和 json_tuple。用过这两个函数的同学肯定知道，其职能解析最普通的 Json 字符串，如下：hive (de
Hive sql实现随机取值 hive中不能直接实现randomchoice 需要借助数组下标（数组字符不可以随机，但是下标是数字可以随机），思路： 1.将字符串根据’,'切割，变为数组 2.floor(rand()*size(arr))获取数组长度范围内的随机数，此处数组长度为4，取0-4 之前的随机数 3.根据下标取值代码如下select arr[cast(floor(rand()*size(
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2023-06-02 11:17:23
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## Hive 数组与子数组
在Hive中，数组是一种常见的数据类型，它可以存储多个相同类型的元素。在处理数组数据时，经常需要对数组进行操作，比如提取子数组。本文将介绍Hive中数组和子数组的概念，并给出代码示例，帮助读者更好地理解和使用这些功能。
### Hive 数组
在Hive中，数组是一种复杂数据类型，用于存储多个元素。数组可以包含任意数量的元素，这些元素可以是相同类型的数据，也可以
1、创建库 hive> CREATE DATABASE test_hive; OK Time taken: 0.197 seconds hive> show databases; OK default test_hive Time taken: 0.009 seconds, Fetched: 2 row(s) 2、创建表 hive> use test_hive
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2023-07-17 20:51:27
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目录方法一、最常使用，也最容易想到的思路（ ES5 ）:方法二、ES6 Set() 去重（ ES6 中最常用）方法三、使用 indexOf 去重方法四、使用 sort() 排序去重方法五、使用 includes() 去重方法六、利用 hasOwnProperty() 去重方法七、利用 filter() + indexOf() 去重方法八、利用 Map 数据结构去重 方
一、hive中获取数组中的最后一个元素select reverse(split(reverse（‘1,4,5,6,7,...n’)),',')[0]) as a 先用reverse进行反转，然后取第一个位，再反转。二、利用size函数来定位array里面的元素select split（b,',')[a]from （select size(split（‘1
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2023-05-22 13:20:15
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内置函数介绍查看 Hive 所有内置函数show functions;Hive 测试函数的方法# 通过常量值测试函数的使用
select substr("abcdefg",1,3);Hive 的所有函数手册https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-Built-inFun
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2023-08-21 16:54:34
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Facebook 经常使用分析来进行数据驱动的决策。在过去的几年里，用户和产品都得到了增长，使得我们分析引擎中单个查询的数据量达到了数十TB。我们的一些批处理分析都是基于 Hive 平台(Apache Hive 是 Facebook 在2009年贡献给社区的)和 Corona( Facebook 内部的 MapReduce 实现)进行的。Facebook 还针对包括 Hive 在内的多个内部数据存
先对数据分个类企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。(1)交易数据：用于记录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。(2)主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关
