Hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结

最近在检测天气预报15天查询网 站(http://tqybw.net)时的URL时,发现页面中有很些404页,分析发现,是请求地址的能参数中多了下划线“_”,而rewrite规 则中并没有配这样的规则,数据库表中出现“_”,并不多,想找出来把下划线去掉,按照正常的查找,结果返回记录不正常,找了下资料,原来下划线在like 中有着特殊的含义,它表示匹配任意一个字符.因此在查询包含下划线内容的时候需要“特殊关照”一下. 以下是分析及解决办法: 使用like语句的错误查询 mysql> select

select * from tablea A where A.b like '%[_]%'

SQL 中 _下划线 作用是 匹配一个任意字符. 如果我们要去掉下划线的作用 单纯只用作一个字符则需要转义成    like '%\_%' escape '\' 字段 1.order_qrsc 2.order_sc 比如  我们是要  匹配 like '%_sc' 但是 因为下划线本身的作用 结果是 全部匹配 这时候 我们应该写成 '%\_sc' escape '\' 那就只匹配 order_sc  了

在sql server的like中下划线类似于通配符%,所以无法使用like '%_%'来匹配下划线,可以通过以下两种办法实现匹配下划线 1.使用转义字符escape like '%\_%' escape '\' like '%|_%' escape '|' 这里的escape就是将后面的字符指定为转义字符,可以使用任意字符来作为转义字符. 2.使用instr函数判断是否存在下划线 instr(x,'_') != 0

一.SQL 通配符 在搜索数据库中的数据时,SQL 通配符可以替代一个或多个字符. SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用. 在 SQL 中,可使用以下通配符: 通配符 描述 % 替代一个或多个字符 _ 仅替代一个字符 [charlist] 字符列中的任何单一字符 [^charlist] 或者 [!charlist] 不在字符列中的任何单一字符 例: Persons 表: Id LastName FirstName Address City 1 Adams John Oxford Str

0 图书相关表关系建立 1.5个表 2.书籍表,作者表,作者详情表(垂直分表),出版社表,书籍和作者表(多对多关系) 一对一 多对多 本质都是一对多 外键关系 3.一对一的关系,关联字段可以写在任意一方 4.一对多的关系,关联字段写在多的一方 5.多对多的关系,必须建立第三张表(orm中,可以用一个字段表示,这个字段可以写在任意一方) 6 把表关系同步到数据库中 -python manage.py makemigrations # 在migrations文件夹下记录一下 -python mana

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

hive 2.1 hive执行sql有两种方式: 执行hive命令,又细分为hive -e,hive -f,hive交互式: 执行beeline命令,beeline会连接远程thrift server: 下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的: 1 hive命令 启动命令 启动hive客户端命令 $HIVE_HOME/bin/hive 等价于 $HIVE_HOME/bin/hive --service cli 会调用 $HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 实际启动类为:org.a

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S

  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态

date: 2019-08-30 11:02:37 updated: 2019-08-30 14:40:00 Hive Sql的窗口函数 1. count.sum.avg.max.min 以 sum 为例 # 按照 year 来分组,统计每一年的总和 # 结果:每个月的值都是本年的总和 sum(val) over(partition by year) # 按照 year 来分组,按照 month 来排序 # 结果:n 月的值是本年 1 - n 月的累计值 sum(val) over(partit

date: 2019-03-22 17:02:37 updated: 2020-04-08 16:00:00 Hive Sql的日常使用笔记 1. distinct 和 group by distinct 只能返回去重的列 group by 理论上是需要在 select 后面配合聚合函数(sum, avg, max, min, count)来使用的 select 后面没有在聚合函数中的列都需要写在 group by 的后面,eg: select A1, A2, A3, max(B) from t

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

自己在看到这个问题的时候,想到的是用ASCII码来处理,没往万能的正则上去想.好吧,下面来看看答案: 答案1: 代码如下 复制代码 $str = 'OpenAPI'; $length = mb_strlen($str); $new = ''; for($i = 0; $i < $length; $i++){ $num = ord($str[$i]); $pre = ord($str[$i - 1]); $new .= ($i != 0 && ($num >= 65 &&