1. 准备数据表test2 create table test2( a int, b int, c int, d int, e int); 2. 准备2条数据 ,,,,); ,,,,); 查询显示如下: 3. 现在要求出a,b,c,d,e 5个字段中每行的最大值和最小值. 虽然hive中有min和max,但是那是求某列字段的最小值和最大值,在这里行不通.接下来使用hive中的数组排序方法来求解. 思路: 先将字段合并到数组里面,然后使用数组排序函数. select sort_array(arra

日常工作中,会需要用SQL求平均值,分别是求某一项的平均值或求某一个对象的平均值,放到表格就是求一行中的几个字段的平均值和求一列的平均值. 第一种:[列的平均值]AVG:这个函数相信大家都不陌生的,求平均值 如图:想求班级的各个科目的平均分,这个时候就要用到avg:首先,根据班级进行分组,然后再求出各个班级各个科目的平均值 第二种:[多列的平均值-行]通过先求和,再除以几个字段,得出平均值 如图:各个科目的分数,分别是一列,如果想求一个同学各个科目的平均分呢?这个时候,你脑海想到是不是avg,但

场景描述: 公司埋点项目,数据从接口服务写入kafka集群,再从kafka集群消费写入HDFS文件系统,最后通过Hive进行查询输出.这其中存在一个问题就是:埋点接口中的数据字段是变化,后续会有少量字段添加进来.这导致Hive表结构也需要跟着变化,否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据. 解决办法: 为数据表添加字段,字段必须添加到已有字段的最后面.因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDFS文件中的,当添加新字段时为了能兼容前面已经存在的数据.在新增的字段加到分区表后,之前已经存在

需求描述 编写一个工具类,对ArrayList实现以下功能: ① 排序 ② 求最大值 ③ 求最小值 ④ 求平均值 需求实现 实现代码 package cn.test.logan.day04; import java.util.ArrayList; /** * 编写一个工具类:对整型的Arraylist实现排序.求最大值.最小值.平均值等 * @author QIN * */ public class ListUtils { // 排序 public static void sort(ArrayL

1 配置文件 hive/conf下hive-site.xml /mnt/software/hive-1.1.0-cdh5.7.0/conf 2 添加配置项 <!--不显示表名--> <property> <name>hive.resultset.use.unique.column.names</name><value>false</value></property> <!--显示字段名--><proper

1.题目描述 Given a non-empty binary tree, return the average value of the nodes on each level in the form of an array. 计算二叉树每一层的节点的数据域的平均值. 2.题目分析 使用广度优先遍历方法,逐层对二叉树进行访问,求均值.使用一个队列数据结构完成对二叉树的访问,队列(queue)的特点是FIFO,即先进先出,queue的几种常用的方法是: queue::front()  :访问队首

标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

const average = data=>data.map((item, idx, origin)=>Math.round(origin.slice(0,idx+1).reduce((a, b)=>a + b, 0) / (idx + 1)));1.用map遍历求值2.map中的第三个参数origin可以放回当前的值3.reduce((a+b)=>a+b,0)当a为undefined,0参数赋值给a

ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 先了解这三个之间的区别: Rank():1,2,2,4,5(一般用这个较多,不会影响总排名) Dense_rank():1,2,2,3,4,5(会影响最终排名) Row_number():1,2,3,4,5,6(按照行数显示) 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order b

建表可以用 map<string,string> 查询时可以按照 aaa[bbb], aaa 是map字段名,bbb是其中的参数名,就可以取到这个参数的值了 当参数名bbb是string时,需要加双引号.例: aaa: {"url":"http://Detail?activityId=7"} aaa[“url”] 就能获得 http://Detail?activityId=7 了

#include<stdio.h>#define N 5#define M 4void main(){ int x,i,j,k,t,a[M][N]; float sum=0.0; float v; //输入数组: for(x=0;x<M;x++) for(i=0;i<N;i++) scanf("%d",&a[x][i]); //数组排序: for(x=0;x<M;x++) { for(i=0;i<N;i++) { for(j=i+1;j<

求和命令 mysql> select SUM(price) from order where create_time>'2016-03-12';+------------+| SUM(price) |+------------+| 37.40 |+------------+1 row in set

function arrMaxNum2(arr) { return Math.max.apply(null, arr); } function arrMinNum2(arr) { return Math.min.apply(null, arr); } function arrAverageNum2(arr) { var sum = eval(arr.join("+")); return ~~(sum / arr.length * 100) / 100; }

select * from ( select max(t1.source) as source ,t1.c1 ,t1.c2 ,t1.c3 ,count(*) as cnt from ( as source, t11.* from dev.astron_wangluochayi_1 t11 union all as source, t12.* from dev.astron_wangluochayi_1 t12 ) t1 group by t1.source,t1.c1,t1.c2 ,t1.c3

mysql> select * from table1; +----------+------------+-----+---------------------+ | name_new | transactor | pid | order_date | +----------+------------+-----+---------------------+ | 1hahha | 1xiaohong | | -- :: | | 2hahha | 2xiaohong | | -- :: | |

给定长度为N的数列A,以及M条指令,每条指令可能是以下两种之一: 1.“1 x y”,查询区间 [x,y] 中的最大连续子段和,即 maxx≤l≤r≤ymaxx≤l≤r≤y{∑ri=lA[i]∑i=lrA[i]}. 2.“2 x y”,把 A[x] 改成 y. 对于每个查询指令,输出一个整数表示答案. 输入格式 第一行两个整数N,M. 第二行N个整数A[i]. 接下来M行每行3个整数k,x,y,k=1表示查询(此时如果x>y,请交换x,y),k=2表示修改. 输出格式 对于每个查询指令输出一个整

SQL语句统计每天.每月.每年的数据 1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(orderti

1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,day(ordertime

-- 统计三月的每天的数据量 ,) ,) ; --统计从5月19到6月29的数据量 , ) AS '日期', count(*) AS '医说数' FROM xm_feed a WHERE a.feed_publish_time , ); SQL语句统计每天.每月.每年的数据 .每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 销售合计 from 订单表 group by year(ordertime) .每月 select year(ordertime) 年, mo