
├<第一周:hive基礎>
│ ├1.1 hive的安裝.avi
│ ├1.2.avi
│ ├1.3.avi
│ └1.4.avi
├<第八周:Hive的案例實戰>
│ └第八周.wmv
├<第二周:hive數據定義>
│ ├2-1.avi
│ ├2-2.avi
│ ├2-3.avi
│ └2-4.avi
├<第六周:Hive的調優>
│ └第六章:Hive的調優.wmv
├<第七周:hive的安全>
│ ├第七周01.wmv
│ ├第七周02.wmv
│ └第七周03.wmv
├<第三周:Hive高級查詢語句>
│ ├3-1.avi
│ ├3-2.avi
│ └3-3.avi
├<第四周:Hive的存儲類型和復合數據類型>
│ └第四周:Hive的存儲類型和復合數據類型.avi
├<第五周:Hive的內置函數和自定義UDF和UDAF實戰>
│ └第五周Hive的內置函數和自定義UDF和UDAF實戰.avi
**隨機生成一批訂單數據(order_id,price,tag,order_date)**hive。
**存儲數據到Hive**學hive要先學什么。
**統計近一周每天成功支付的訂單總數,gmv,客單價**
**統計了近一周每天成功支付和支付失敗的訂單總數,gmv,客單價**
count函數和if條件組合不是兩個sqljoin
**選出近一周gmv>并且訂單量>2單的賣家ID及其訂單**
在使用groupby之后只能select出groupkey以及相關的統計數據,但也可以集合select任何其他的groupkey,比如按賣家ID聚在一起后,我想看看在這個賣家下訂單的買家ID:sellectcollect_set(buyer_id)fromtgroupbyseller_id。hive入門。
與collect_set同樣,元素可以重復hadoop菜鳥教程。
explode函數可以是一個array類型數據扁平化。例如,現在每行都是一行seller_id集合,使用explode可以扁平化為每一行seller_id。但explode不能直接和groupby例如,我想根據某些條件篩選一些賣家,然后檢查商店的買家:selectexplode(b.buyer_ids)from(selectcollect_set(buyer_id)asbuyer_idsfromtgroupbyseller_id)b;
當前時間
將系統時間戳轉換為可讀數據格式,如:selectfrom_unixtime(unix_timestamp(),’yyyy-MM-dd’);
幾天前的日期hive怎么學。
nvl處理函數null值,當一個字段是null算術時,這個字段和其他字段的結果仍然是null。這個函數可以用來值可能是null字段賦予默認值,即v2.
判斷字符串xxx是否出現str1中,如果str1是null或者不存在xxx返回值都是0
返回數組a1的大小
兩個查詢結果合并,但結果列數需要一致!
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