假设我正在观察表架构如下的超速事故:createtablespeeding_data(date_of_occurrencedate,yearint,makestring,modelstring,speedint);我想观察这些特征的不同组合下的平均速度，但希望它始终按date_of_occurrence分组，例如可能是这样的selectdate_of_occurrence,year,make,model,avg(speed)fromspeeding_datagroupbydate_of_occurrencegroupbyyear,make,modelwithcube;只是想知道在h
我有一个包含字段的表datevalue10-02-19002309-05-19012210-03-19001010-02-190124....我必须返回每年的最大值即，190023190124我尝试了以下查询，但得到了错误的答案。SELECTYEAR(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(date,'dd-mm-yyyy')))asdate,MAX(value)FROMtebGROUPBYdate;有人可以建议我查询吗？ 最佳答案 选项1selectyear(from_unixtime(unix_timestam
我正在使用PySpark2.1，我需要想出一种方法将我的数据帧写入专门格式的.txt文件；所以不是典型的json或csv，而是CTF格式(对于CNTK)。该文件不能有额外的括号或逗号等。它遵循以下形式:|labelval|featuresvalvalval...val|labelval|featuresvalvalval...val显示这一点的一些代码可能如下所示:l=[('Ankit',25),('Jalfaizy',22),('saurabh',20),('Bala',26)]rdd=sc.parallelize(l)people=rdd.map(lambdax:Row(name=
我有一个包含4列的表，其中col4作为Hive中的分区列。这是一个巨大的表，每5小时插入约900万行。我有一个限制，我不能更改此表的设计，因为它也用于其他报告。CREATEEXTERNALTABLEtestdb.table1(col1string,col2int,col3int)PARTITIONEDBY(col4string)ROWFORMATDELIMITEDSTOREDASTEXTFILELOCATION'/path/to/input/';对于其中一个用例，我正在尝试创建一个查找表来识别col4中每个值的一些数据点，例如selectcol1,col4fromtestdb.tabl
假设我在apachepig中有以下输入:(123,((1,2),(3,4)))(666,((8,9),(10,11),(3,4)))我想将这两行转换为以下7行:(123,(1,2))(123,(3,4))(666,(8,9))(666,(10,11))(666,(3,4))即这有点像“做与GROUP相反的事情”。这在pig拉丁语中可能吗？ 最佳答案 看看FLATTEN.它可以满足您可能需要的功能。但是，使用上面的符号，元组列表看起来像是一个元组。这应该是一个包才能正常工作。代替:(123,((1,2),(3,4)))(666,((8
我在Hive中做一些相对简单的查询，似乎无法在单个语句中组合GROUPBY和ORDERBY。我可以毫无问题地选择GROUPBY查询的临时表，然后使用ORDERBY在该表上进行选择，但我无法将它们组合起来在一起。例如，我有一个表a，可以执行这个查询:SELECTplace,count(*),sum(weight)fromagroupbyplace;我可以执行这个查询:createtemporarytableresult(placestring,countint,sumweightint);insertoverwritetableresultselectplace,count(*),sum
我将日期存储为[27/Feb/2016:00:24:31+0530]。我想要27/Feb/2016中的日期格式，并且还想按它排序。我试过了this解决方案，但它以2016-02-27形式返回，并且也正确排序。SELECTTO_DATE(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(SUBSTR(time,2,11),'dd/MMM/yyyy')))ASreal_date,urlFROMcleanned_logsORDERBYreal_dateASC;为了获得所需的格式，我尝试使用date_format()函数。它在1.2.1中不可用，所以我从1.0.1切换到它。SELECT
我正在尝试读取一个ElasticSearch索引，它有数百万个文档，每个文档都有可变数量的字段。我有一个模式，其中有1000个字段，每个字段都有自己的名称和类型。现在，当我通过ES-Hadoop连接器创建一个RDD并稍后通过指定模式转换为一个DataFrame时，它没有说-Inputrowdoesn'thaveexpectednumberofvaluesrequiredbytheschema我有几个问题。1.是否有可能有一个RDD/DF的行包含可变数量的字段？如果不是，除了为每列中缺失的字段添加空值外，还有什么替代方法？我看到默认情况下Spark将所有内容转换为StringType，因
我有一张table我期望这样的输出(将结果分组到一条记录中，group_concat应按值DESC对结果进行排序)。这是我试过的查询，SELECTid,CONCAT('{',CONCAT_WS(',',GROUP_CONCAT(CONCAT('"',key,'":"',value,'"'))),'}')ASvalueFROMtable_nameGROUPBYid我希望目标表中的值应该按源表值排序(降序)。为此，我尝试执行GROUP_CONCAT(...ORDERBYvalue)。看起来Hive不支持这个。有没有其他方法可以在配置单元中实现这一点？ 最佳答案
各位，我们有一个要求，我们希望在使用self加入HIVE表后应用groupby子句。例如数据CUSTOMER_NAME、PRODUCT_NAME、PURCHASE_PRICEcustomer1,product1,20customer1,product2,30customer1,product1,25现在我们想通过考虑所有产品的总和以及CUSTOMER_NAME、PRODUCT_NAME的后续组结果集来获取客户(只计算价格总和后的前5名客户，子查询中不存在产品名称)selectcustomer_name,product_name,sum(purchase_price)fromcustom
