使用Hive数据库查询list的技巧 (hive数据库查询list)
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大数据集，可以处理各种不同类型的数据。在使用Hive查询数据时，需要注意一些技巧，尤其是在查询list数据类型时。在本文中，我们将讨论。
1. 将list转换为字符串
在Hive中，list是一种复杂的数据类型，它不能直接用于查询。因此，我们需要将list转换为字符串，这样就可以使用字符串相关的查询函数了。可以使用collect_set函数将list转换为字符串，然后使用concat_ws函数将中的字符串连接成一个字符串。
例如，如果我们有一个包含员工名字的list，我们可以使用以下命令将其转换为字符串：
SELECT CONCAT_WS(‘,’, COLLECT_SET(name)) AS names FROM employee;
这将返回一个包含所有员工名字的字符串，用逗号分隔。
2. 使用LATERAL VIEW EXPLODE操作展开list
除了将list转换为字符串之外，我们还可以使用LATERAL VIEW EXPLODE操作展开list，这样可以将list中的每个元素转换为单独的行，从而方便查询。
例如，如果我们有一个包含员工的list，我们可以使用以下命令展开它：
SELECT employee.name, employee.age, experience.position
FROM employee
LATERAL VIEW EXPLODE(experience) exp AS experience;
这将返回一个包含每个员工经验的行，每个行都包含员工的名字、年龄和经验职位。
3. 使用函数查询list
在Hive中，有许多内置的函数可以用来查询list数据类型。以下是一些常用的函数：
– size(list)：返回list的元素数量。
– sort_array(list)：将list排序并返回结果。
– array_contns(list, value)：判断list是否包含某个值。
– split(str, separator)：将字符串str按照separator分割成list。
例如，如果我们有一个包含员工年龄的list，我们可以使用以下命令查询list的元素数量和平均年龄：
SELECT size(age), AVG(age) FROM employee;
4. 使用UDF函数处理list
除了内置的函数之外，我们还可以使用自定义的UDF函数处理list数据类型。如果内置的函数无法满足我们的需求，可以根据自己的需求编写UDF函数来处理list数据。
例如，如果我们想查询有多少员工拥有某种技能，我们可以编写一个UDF函数来处理这个问题：
CREATE TEMPORARY FUNCTION count_skills(skills ARRAY, skill STRING)
RETURNS INT
BEGIN
DECLARE cnt INT;
SET cnt = 0;
FOR skill_in_list IN skills DO
IF skill_in_list = skill THEN
SET cnt = cnt + 1;
END IF;
END FOR;
RETURN cnt;
END;
然后我们就可以在查询中使用这个函数来查询拥有某种技能的员工数量：
SELECT count_skills(skills, ‘Java’) AS Java_count FROM employee;
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2.而在原始表中，district_id的值是INT类型；
3.需要对字段进行去重。
因此，我进行了如下操作：
select
post_id,
concat_ws(‘,’差伏,collect_set(string(district_id))) district_id
from
ods.ods_jz_post_address
group by post_id
***若不需要去重，可选择collect_list()函数代替collect_set()，具体语法请虚念携自行查找***
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