concat函数 hive(hive如何将一个字段变为多个字段)
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hive如何将一个字段变为多个字段
使用函数concat.select concat(a,’-’,b) from ...
hive 两字段合并成 一个字段 例如:字段a和字段b合并成a-b,请问如何实现、
使用函数concatselect concat(a,’-’,b) from就可以实现了。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具,使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询,所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统(例如,Amazon S3、HDFS)中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下,因此,Hive 不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。
● 支持索引,加快数据查询。
● 不同的存储类型,例如,纯文本文件、HBase 中的文件。
● 将元数据保存在关系数据库中,大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。
● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
● 内置大量用户函数UDF 来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具,支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作。
● 类SQL 的查询方式,将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。
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