1.多行转一行 多行转一行可以通过concat_ws(',',collect_set(col_name)) as col_new的方式实现,可以参考:https://www.cnblogs.com/shujuxiong/p/9564556.html select id , concat_ws(',',collect_set(col_name)) as col_new from table_name group by id ; 2.一行转多行 一行转多行通过把原字段中的多个值拆分并转成多条记录的方

sql多行合并成一行 sql server SELECT [activityId], --STUFF( (SELECT ',' + Cast(A.phone AS varchar) FROM aaa A WHERE A.activityId=B.activityId FOR XML PATH('')) --,1,1,'') AS phonesFROM aaa BGROUP BY [activityId] mysql SELECTactivityId, group_concat(DISTINCT

有两个导数据的需求,1.一张表里面每一个订单号可能对应多条数据,每个单号返回时间最早的那条. 2.根据条件查询某个字段并按照逗号,合并在一起. 表类似结构如下: 第一条sql:select c.Id,c.OrderNum, c.CreateTime FROM (select t.*,row_number() over(partition by t.OrderNum order by t.CreateTime ) rn  from Payinfo t WHERE t.OrderNum IN('20

select 字段1, [val]=( select 字段2 +',' from 表名 as b where b.字段1 = a.字段1  for xml path('')) from 表名 as a group by a.字段1

--SELECT ff= stuff((select ','+cast(WorkOrderNo as varchar)-- FROM dbo.TB_WorkOrder c -- where tpl.ProjectID=c.ProjectID -- WHERE c.WorkOrderType=1-- for xml path('')),1,1,'')

select stuff((select ',' + CONVERT(VARCHAR(50),id)+'' from tab_menu  group by id for xml  path('')),1,1,'')

SELECT * FROM tbiz_ProjectRelation 目标统计每个项目有几条申请记录 Step1 SELECT ProjectID , RelationIDs , , '') FROM tbiz_ProjectRelation t1 Step2 SELECT ProjectID , RelationIDs , , '') FROM tbiz_ProjectRelation t1 GROUP BY ProjectID Step3 SELECT ProjectID , Relatio

原始数据: 期望数据: IF OBJECT_ID('temp_20170701','u') IS NOT NULL DROP TABLE temp_20170701 CREATE TABLE temp_20170701 ( ID ,), NAME ), Subjectname ), Score INT ) INSERT dbo.temp_20170701( Name, subjectname, Score ) ' UNION ' UNION ' UNION ' UNION ' UNION ' U

ORACLE纯SQL实现多行合并一行[转] 项目中遇到一个需求,需要将多行合并为一行.表结构如下:NAME                            Null           Type------------------------ ---------   -----N_SEC_CODE                 NOT NULL CHAR(6)C_RESEARCHER_CODE    NOT NULL VARCHAR2(20) 此表保存了“股票”与“研究员”的对应关系数据

hive一行变多行及多行变一行 场景 name alias zhaoqiansun abc def ghi 处理数据时需要将上表处理成为下面的形式: name alias zhaoqiansun abc zhaoqiansun def zhaoqiansun ghi 办法 使用Lateral view和explode()来实现,命令如下: hive> select name, single_alias from test lateral view explode(split(alias, ' '

  注意 :|,: 是特殊符号,要用 "\\|", "\\;"来表示.   一行转多行 usertags 里面有很多项,每项之间以逗号分隔   create table tag_count2 as select tag,count(gid) from ( select gid,tag from (select b.gid ,b.usertags from zhangb.gid_tags b group by b.gid,b.usertags) a lateral v

引言   目前数据平台使用Hadoop构建,为了方便数据分析师的工作,使用Hive对Hadoop MapReduce任务进行封装,我们面对的不再是一个个的MR任务,而是一条条的SQL语句.数据平台内部通过类似JDBC的接口与HiveServer进行交互,仅仅能够感知到一条SQL的开始与结束,而中间的这个过程通常是漫长的(两个因素:数据量.SQL复杂度),某些场景下用户需要了解这条SQL语句的执行进度,从而为我们引入以下几个问题:   (1)通过JDBC接口执行一条SQL语句时,这条SQL语句被转

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了

转自:https://www.cnblogs.com/zhzhang/p/5691997.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在 几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为 MapReduce的过程有了

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: 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: