HIVE中的常用和不常用的函数总结及hive中的常见问题(自用)

笛卡尔积

假设A和B是两个集合,存在一个集合,它的元素是用A中元素为第一元素,B中元素为第二元素构成的有序二元组,这个集合称为集合A和集合B的笛卡尔积,记为A X B。

eg:假设集合A={a, b},集合B={0, 1, 2},则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。

可以用内连接的方式进行笛卡尔积的实现

explode函数

explode函数就是把整个数组的元素进行分解,分解成一个新表(虚拟的),就是把一行好多好多字放到好几行里面去,成一个新的表

特别注意,explode函数只能查询一个字段,多字段查询就会报错。

lateral view 完美的解决了此问题,加上lateral view后就可以多个字段一起查询了

having 和where 的区别

HAVING 关键字和 WHERE 关键字都可以用来过滤数据,且 HAVING 支持 WHERE 关键字中所有的操作符和语法。

但是 WHERE 和 HAVING 关键字也存在以下几点差异:

1.一般情况下,WHERE 用于过滤数据行,而 HAVING 用于过滤分组。

2.WHERE 查询条件中不可以使用聚合函数,而 HAVING 查询条件中可以使用聚合函数。

3.WHERE 在数据分组前进行过滤,而 HAVING 在数据分组后进行过滤 。

4.WHERE 针对数据库文件进行过滤,而 HAVING 针对查询结果进行过滤。也就是说,WHERE 根据数据表中的字段直接进行过滤,而 HAVING 是根据前面已经查询出的字段进行过滤。

5.WHERE 查询条件中不可以使用字段别名,而 HAVING 查询条件中可以使用字段别名。

相关推荐
chad__chang6 小时前
dolphinscheduler安装过程
hive·hadoop
莫叫石榴姐13 小时前
字节数开一面
大数据·数据仓库·职场和发展
ajax_beijing16 小时前
hadoop的三副本数据冗余策略
大数据·hadoop·分布式
weixin_307779131 天前
在 Microsoft Azure 上部署 ClickHouse 数据仓库:托管服务与自行部署的全面指南
开发语言·数据库·数据仓库·云计算·azure
weixin_307779131 天前
AWS Redshift 数据仓库完整配置与自动化管理指南
开发语言·数据仓库·python·云计算·aws
yumgpkpm2 天前
CMP (类ClouderaCDP7.3(404次编译) )华为鲲鹏Aarch64(ARM)信创环境多个mysql数据库汇聚的操作指南
大数据·hive·hadoop·zookeeper·big data·cloudera
华阙之梦2 天前
【在 Windows 上运行 Apache Hadoop 或 Spark/GeoTrellis 涉及 HDFS 】
hadoop·windows·apache
还是大剑师兰特2 天前
Hadoop面试题及详细答案 110题 (96-105)-- Hadoop性能优化
hadoop·大剑师·hadoop面试题
ApacheSeaTunnel2 天前
新兴数据湖仓手册·从分层架构到数据湖仓架构(2025):数据仓库分层的概念与设计
大数据·数据仓库·开源·数据湖·dataops·白鲸开源·底层技术