相信开发的朋友会有这样一种感慨，sql写的好，能够大大减少java代码的编写，尤其对于强大的Oracle来说熟练掌握sql尤为重要，之前用过很多的oracle函数，由于没有总结很容易忘记
函数是用于返回单个值的子程序。你必须在调用函数之前声明并定义一个函数。它可以在同一时间声明和定义, 也可以在同一块中先声明然后定义。
【相近】trunc(x[,y]) 返回截取后的值，用法同round(x[,y]),只是不四舍五入
关于sql解析的一些概述： 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去，前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾， 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移，之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异，有如下几个部分： Catalog：这部分相当于字典表，使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表，后续的话，应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句，不支持insert语句。解析关键字，生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理，变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划，重新组装成hive sql语句。 具体细节如下： 逻辑执行计划主要是树的数据结构，分为三种节点： 一元节点：主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join，这里目测实现难度会最大)，两个子节点 parser的设计： 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格，设为空格标识符。 对sql语句进行拆分，会使用stack的结构，处理子查询。 DDL的解析：对create和table进行匹配，create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号，将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换，通常来讲是会全部转成string类型，number会转成decimal类型。 sql_parser：会对里面的函数进行匹配，使用字典的形式去匹配，赋值相应的标识符。将相应的字段名，处理到keyword的执行计划中，放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来，将oracle简写的sql语句变成hive的。
SYSDATE：取得当前的日期和时间,类型是DATE.它没有参数.但在分布式SQL语句中使用时,SYSDATE返回本地数据库的日期和时间.
Hive sql 与传统的 oracle 或者mysql 的时间转换函数有一些不同，对于想将传统数据库迁移到hdfs 用 hive sql 进行处理的任务，如何用 hive sql 实现传统数据库sql 时间转换函数，是一个必须要解决的问题。
工作中经常遇到很多需求是这样的，根据条件汇总某些字段，比如我遇到的是，我们公司有三个投资平台，同一个客户拿手机号在三个平台都注册了，但注册过的用户名不一样，显示的时候需要根据手机号显示所有注册过的名称。(我用的是oracle数据库)
前面我们学了一些简单的用法，今天要学习oracl函数的使用，函数是oracle非常重要的功能，如果将函数学会了，那么基本上在项目的一些增删改查功能，就可以很轻松的上手了，所以这篇文章一定要认真的看
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储(HDFS)和处理(MapReduce或Spark)海量结构化数据，大多数公司都应用到Hive。
上周的项目进展比较大，完成了几个重大的功能。这其中涉及到在Oracle中创建新表、序列、索引、触发器、包、存储过程、函数，当然了也在实战中学习了几个.Net的Dataset\Datatable的用法。一直想写，不过项目紧，真没空。这不今天有点时间，但是很多东西又没那么强烈的书写欲望了。
这两个函数是偏移量函数，可以查出一个字段的上一个值或者下一个值，配合over来使用。
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。
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB，Teradata或PostgreSQL之外，团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理，使用Apache Druid来保存时序数据，使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外，他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
当你打开linkedin时，你会看到数百种不同的东西。例如，您的个人资料属性，您的朋友列表，您的技能，为您推荐的群组，朋友建议，为您推荐的公司，谁查看过您的个人资料等。
Hive内部提供了很多函数给开发者使用，包括数学函数，集合函数，类型转换函数，日期函数，条件函数，字符函数，聚合函数，表生成函数等等，这些函数都统称为内置函数。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
2023年是人工智能爆火的一年，ChatGPT为首的一系列的大模型的出现，让生成式人工智能彻底火了一把。但有人会说，GPT对于我们数据开发来说并没有什么作用啊？
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持Windows、Mac本地安装，也支持服务器端部署，Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
本次版本更新对 Flink 的支持升级到 Flink1.12，支持多种流类型任务，新版本的使用文档已在社区中推送，大家可以随时下载查阅。
如果你使用的是centOS系统，或者支持yum的系统，那么可以通过如下方式进行安装：
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQ
随着大数据的爆红，数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注，千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”，可是，你们真的准备好了吗？ 1、最早的数据分析可能就报表
step4：Oracle字段类型与Hive/SparkSQL字段类型不一致怎么办？
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中，我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
命令查询的结果，但不同的是Hadoop dfs 每次运行的时候都会单独启用一个JVM, 而
内建函数针对不同的数据类型有分成很多种，字符函数，数值函数，日期函数，转换函数等；
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
hive字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例：hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果 举例： hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接
最近在学习Oracle的过程中，发现一个挺有意思的函数，它可实现对列值的拼接。下面我们来看看其具体用法。
Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入，也支持增量数据导入机制，Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理，加快了数据传输速度和容错性。
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
hive字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例：hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果 举例： hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接函数：concat 语法: concat(string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串 举例： hive> select concat('abc','def','gh') from lxw_dual; abcdefgh 4. 带分隔符字符串连接函数：concat_ws 语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符 举例： hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from lxw_dual; abc,def,gh 5. 字符串截取函数：substr,substring 语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 返回值: string 说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串 举例： hive> select substr('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> select substring('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> selectsubstr('abcde',-1) from lxw_dual; （和ORACLE相同） e 6. 字符串截取函数：substr,substring 语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, intstart, int len) 返回值: string 说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串 举例： hive> select substr('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive> select substring('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive>select substring('abcde',-2,2) from lxw_dual; de 7. 字符串转大写函数：upper,ucase 语法: upper(string A) ucase(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的大写格式 举例： hive> select upper('abSEd') from lxw_dual; ABSED hive> select ucase('abSEd') from lxw_dual; ABSED 8. 字符串转小写函数：lower,lcase 语法: lower(string A) lcase(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的小写格式 举例： hive> select lower('abSEd') from lxw_dual; absed hive> select lcase('abSEd') from lxw_dual; absed 9. 去空格函数：trim 语法: trim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串两边的空格 举例： hive> select trim(' abc ') from lxw_dual; abc 10. 左边去空格函数：ltrim 语法: ltrim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串左边的空格 举例： hive> select ltrim(' abc ') from lxw_dual; abc 11. 右边去空格函数：rtrim 语法: rtrim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串右边的空格 举例： hive> select rtrim(' abc ') from lxw_dual; abc 12. 正则表达式替换函数：regexp_replace 语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 返回值: string 说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化，您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
因系统折旧月份是按当月是否满15天来算是否为一个月，故此研究了下MONTHS_BETWEEN已适应折旧的逻辑
即席查询AD-HOC ：以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询，比如说：HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果，这样的操作就是即席查询。
Hive中使用TimeStamp时，时间戳默认是精确到秒的，那在Hive中如何处理需要精确到毫秒的时间戳呢？本篇文章Fayson主要说明下Hive时间戳的转换及使用。
--direct 只支持mysql 5.0 + 和postgresql 8.3+（只是import） jdbc的jar包需要放在$SQOOP_HOME/lib目录下 mysql zeroDateTimeBehavior mysql允许DATE列使用'0000-00-00\' 如果不处理sqoop默认给转换为null 当然你也可以自己指定为 round，自动转换为('0001-01-01\') $ sqoop import --table foo \ --connect jdbc:mysql://d
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群，本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式：标签BitMap。
泛型函数 (Generic Function) 存在的意义，解决了运行时参数类型多变，而标准函数无法一一匹配的情况。以判断某变量是否为 Null 而赋予不同默认值为例。程序不可能做到对每种类型都做这样的判断，这样将需要重写很多方法，而泛型则很好解决了该问题
在数据处理和分析中，我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在 Hive 和 ClickHouse 中，可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。
在前面的文章《如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
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规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据，其实现逻辑如图5-12所示。
Hive 提供标准的 SQL 功能，Hive 的 SQL 也可以通过用户定义的函数(UDF)，用户定义的集合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)扩展为用户代码。
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
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，并提供类 SQL查询功能。
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
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