今天给各位分享查看hivesql函数使用方法的知识，其中也会对hive查看数据类型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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SQL查询及SUM函数使用
使用SUM函数计算所有数据的总和。使用ABS函数计算目标值与总和之间的差值的绝对值。使用HAVING子句来筛选接近目标值的行。例如，假设您的数据在名为table_name的表中，您要找的值在target_value中。
SUM() 函数返回数值列的总数。具体语法参考：演示数据库 在本教程中，我们将使用 shulanxt 样本数据库。
写入语句可以用where，having代表查询按照col1分组后，sum(col2)大于100。SQL即结构化查询语言，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
把查询出来的结果集放Datatable里面你就可以直接引用了。
hive里查看字段类型的函数
文本框设置InputMask属性=9999999（位数你按需要定）。属性值cMask指定如何输入和显示数据。下面的表格显示了cMask的可能值。cMask说明将小写字母转换为大写字母，允许数字，空格，和符号，如减号(_)数据。在固定的位置上显示货币符号，符号由SETCURRENCY命令指定。
函数说明： NVL ：给值为 NULL 的数据赋值， 它的格式是 NVL( string1， replace_with)。 它的功能是如果string1 为 NULL，则 NVL 函数返回 replace_with 的值，否则返回 string1 的值，如果两个参数都为 NULL ，则返回NULL。
以下是Hive中一些关键函数的概览，带你深入了解它们的强大功能。首先是数学函数的殿堂，round、floor、ceil和rand等，满足你的精度调整和随机数生成需求。例如，round(a， d)函数能够指定精确到小数点后几位，而rand(seed)则能根据种子生成指定范围内的随机数。
UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。编写UDF函数的时候需要注意一下几点：a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。b）需要实现evaluate函。c）evaluate函数支持重载。
A：分组的字段名称 B：排序的字段名称 需求分析 ：这个需求很简单，把需求5第一步的排序窗口函数变成切片即可。注意时间筛选条件变成2019年1月。 需求分析： 排名前10%，也就是一共分成10组，取第1组。
如何获取hive建表语句
由于hive 0.10之前没有 导出建表脚本的接口 ，就写了这样的脚本。欢迎指正，留言，提供更好的方法。
注：其他关系型数据库如：oracle 可以通过相同的思路，读取元数据，修改脚本语法实现。
进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来，因为HIVE是基于HADOOP的。所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的。2 在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。当然了，如果你想直接执行HQL脚本文件可以这样：hive -f xxxxx.hql。3 进入hive之后一一般默认的数据库都是default。
（1）comment：可以用来定义表的描述信息。（2）hbase.table.name：hive通过 storage handler（暂放）将hive与各种工具联系起来，这是是使用hive接入hbase时，设置的属性（暂放）。
也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。
先将excel表中数据另存转化为data.csv格式，转化为.csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开data.csv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。但是执行如下导入语句时，发现报错，显示Wrong file format。
SQL操作实践之范围分区间统计的使用
1、你可以继续统计数据为每个分组显示一个分类统计。SQL的ROLLUP操作符可以为每个分组显示一个额外的分类统计。这个分类统计是使用聚合函数计算每个分组中的所有记录得到的结果。
2、第二步，执行完上面的操作之后，插入测试数据，详细代码见下图，转到下面的步骤。第三步，执行完上面的操作之后，在查询表中进行记录，纤细代码见下图，转到下面的步骤。第四步，执行完上面的操作之后，编写sql，对记录进行分组统计，记录分组数，其结果是4组，见下图。
3、使用 SELECT 语句选取需要统计的列，例如：SELECT category， value FROM your_table；在SELECT语句中添加GROUP BY语句，对指定列进行分组，例如：SELECT category， COUNT(*)， SUM(value) FROM your_table GROUP BY category；上述语句会将数据按照 category 进行分组，并计算每组的数量和 value 的总和。
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