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
莫叫石榴姐6 小时前
字节广告数开一面 | 实习
大数据·数据仓库·面试
2501_933329558 小时前
AI驱动媒介宣发:Infoseek舆情系统的技术架构与公关实战
数据仓库·人工智能·重构·数据库开发
heimeiyingwang8 小时前
【架构实战】数据仓库分层架构(ODS/DWD/DWS/ADS)
数据仓库·架构
武子康11 小时前
大数据-261 实时数仓-建设指南:从架构设计到业务落地 交易订单、订单产品、产品分类、商家店铺、地域组织表
大数据·hadoop·后端
APguantou14 小时前
NCRE-三级数据库技术-第14章-数据仓库与数据挖掘
数据库·数据仓库·数据挖掘
IOFsmLtzR1 天前
cursor cli 执行 ETL 数据同步任务探索
数据仓库·etl
J2虾虾2 天前
Hadoop入门
大数据·hadoop·分布式
橘子编程2 天前
Hive大数据实战指南:从入门到精通
大数据·hive·hadoop
仗剑_走天涯2 天前
hadoop 执行mr任务出现找不到主类或无法加载主类解决方案
hadoop·mr
橘子编程3 天前
Apache Hadoop知识全解析
大数据·hive·hadoop·apache