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
K_i1343 小时前
Hadoop 集群自动化运维实战
运维·hadoop·自动化
Q26433650235 小时前
【有源码】基于Python与Spark的火锅店数据可视化分析系统-基于机器学习的火锅店综合竞争力评估与可视化分析-基于用户画像聚类的火锅店市场细分与可视化研究
大数据·hadoop·python·机器学习·数据分析·spark·毕业设计
想ai抽15 小时前
深入starrocks-多列联合统计一致性探查与策略(YY一下)
java·数据库·数据仓库
starfalling102416 小时前
【hive】一种高效增量表的实现
hive
顧棟18 小时前
【Yarn实战】Yarn 2.9.1滚动升级到3.4.1调研与实践验证
hadoop·yarn
D明明就是我20 小时前
Hive 拉链表
数据仓库·hive·hadoop
嘉禾望岗5031 天前
hive join优化和数据倾斜处理
数据仓库·hive·hadoop
yumgpkpm1 天前
华为鲲鹏 Aarch64 环境下多 Oracle 数据库汇聚操作指南 CMP(类 Cloudera CDP 7.3)
大数据·hive·hadoop·elasticsearch·zookeeper·big data·cloudera
忧郁火龙果1 天前
六、Hive的基本使用
数据仓库·hive·hadoop
忧郁火龙果1 天前
五、安装配置hive
数据仓库·hive·hadoop