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
学代码的CJY13 小时前
CJY 知识工作台:博客写作使用指南
数据仓库·知识图谱
Q264336502318 小时前
【有源码】基于文本挖掘的消费者金融投诉主题发现与风险预警研究,基于Python的CFPB消费者投诉数据可视化分析系统
大数据·hadoop·机器学习·数据挖掘·spark·毕业设计·课程设计
喻师傅20 小时前
Apache Hudi 概述:从 Parquet 更新难题到数据湖 Upsert
大数据·数据仓库·big data
Q26433650231 天前
【有源码】基于机器学习的商场商铺运营分群与可视化分析研究 基于Spark的商场商铺经营效率分析与可视化
大数据·hadoop·机器学习·数据挖掘·数据分析·spark·毕业设计
Gl�ria1 天前
Hadoop MapReduce / Hive 场景:ReduceTask 热点 Key 排查
运维·hadoop·数据倾斜
Q26433650232 天前
【有源码】基于机器学习的电信网络诈骗话术语义识别与可视化分析系统 XGBoost算法+Hadoop+Spark
大数据·hadoop·算法·机器学习·spark·毕业设计·课程设计
Q26433650232 天前
【有源码】基于 Hadoop 的强化学习智能体轨迹数据挖掘与可视化分析系统大数据毕设项目
大数据·hadoop·机器学习·数据挖掘·spark·课程设计·数据可视化
Q26433650232 天前
【有源码】基于大数据的药品多维度属性分析可视化系统 基于Spark的药品属性聚类与关联规则可视化分析系统
hadoop·机器学习·数据挖掘·spark·毕业设计·课程设计·大数据项目
网络豆2 天前
Apache Hive 鸿蒙 PC 适配全记录:以 Qt 客户端打通 HiveQL、监控与元数据访问
hive·apache·harmonyos
Q26433650232 天前
【有源码】基于大数据的零售交易者行为特征与生存状况数据分析及可视化 Hadoop+Spark大数据项目
大数据·hadoop·信息可视化·数据挖掘·数据分析·spark·毕业设计