Hive的UDF实现类似于Oracle的decode函数功能
Oracle的decode函数语法:DECODE(value,if1,then1,if2,thne2,if3,then3,...else)。首先涉及到的问题是输入参数的动态化,decode函
客户提的要求,让用hive实现类似orale的decode函数功能。好吧,开工。
Oracle的decode函数语法:DECODE(value,if1,then1,if2,thne2,if3,then3,...else)。
首先涉及到的问题是输入参数的动态化,decode函数要求输入函数是偶数个,然后实现类似if,else的逻辑判断功能。这样的话用到了java的Object ... args 来传入多个参数,然后在方法中检测个数是否符合偶数个。选用Object类型的原因就是为了参数类型的动态识别。
为了实现对decode(1,1.0,'a',2.0,'b','c')的判断类型,需要将Integer类型的转换为double类型,不然的话这样的内容就无法实现。用instanceof 检测输入的参数类型,,来判断。
相关阅读:
基于Hadoop集群的Hive安装
Hive内表和外表的区别
Hadoop + Hive + Map +reduce 集群安装部署
Hive本地独立模式安装
Hive学习之WordCount单词统计
-------------------------------分割线-------------------------------
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Decode extends UDF {
public String evaluate(Object... args) {
if (args.length % 2 != 0) {
System.out.println("输入的参数个数错误,应为偶数");
}
int number = args.length;
Object result = null;
int flag = number - 1;
int i = 1;
if (args[0] instanceof Integer) {
args[0] = Double.valueOf(Integer.valueOf(args[0].toString()));
}
while (i
if (args[i] instanceof Integer) {
args[i] = Double.valueOf(Integer.valueOf(args[i].toString()));
}
if (String.valueOf(args[i]).equals(String.valueOf(args[0]))) {
result = args[i + 1];
break;
} else {
i += 2;
}
}
if (result == null)
result = args[flag];
return String.valueOf(result);
}
}
Hive 的详细介绍:请点这里
Hive 的下载地址:请点这里
本文永久更新链接地址:

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

數據集成簡化:AmazonRDSMySQL與Redshift的零ETL集成高效的數據集成是數據驅動型組織的核心。傳統的ETL(提取、轉換、加載)流程複雜且耗時,尤其是在將數據庫(例如AmazonRDSMySQL)與數據倉庫(例如Redshift)集成時。然而,AWS提供的零ETL集成方案徹底改變了這一現狀,為從RDSMySQL到Redshift的數據遷移提供了簡化、近乎實時的解決方案。本文將深入探討RDSMySQL零ETL與Redshift集成,闡述其工作原理以及為數據工程師和開發者帶來的優勢。
