hive无法用update更新,换种写法

时间: 2023-08-15 09:17:41 浏览: 245
对不起,我理解错误了。在Hive中,确实无法使用UPDATE语句直接更新表中的数据。但是,我们可以使用INSERT语句和SELECT语句的组合来实现类似的功能。 假设我们有一个名为`table1`的表,其中有一个名为`column1`的字段,我们想要将其值为`'value1'`的行的`column1`字段更新为`'new_value'`,而将其它行的`column1`字段保持原值不变,可以使用以下语句: ``` INSERT OVERWRITE TABLE table1 SELECT CASE WHEN column1 = 'value1' THEN 'new_value' ELSE column1 END AS column1 FROM table1; ``` 这个语句中,我们使用了SELECT语句来查询表中的数据,并使用CASE WHEN语句来根据条件进行判断,如果`column1`的值为`'value1'`,则将其替换为`'new_value'`,否则保持原值不变。然后,我们使用INSERT OVERWRITE语句将查询结果覆盖写入原表中,相当于更新了表中的数据。 需要注意的是,使用INSERT OVERWRITE语句会将原表中的所有数据删除,并用查询结果覆盖原表中的数据。因此,在使用这个语句时需要谨慎操作,确保不会误删数据。
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hive 写法,表a包含用户id、工资、年龄,表b为每日用户id及年龄,增量更新表a,新用户增加,旧用户更新年龄

在Hive中,如果你想增量更新表A,你可以使用`JOIN`操作和`UPDATE`语句结合。假设表A的名字是`table_a`,字段有`user_id`, `salary`, `age`;表B的名字是`table_b`,字段有`user_id`和`age`。 首先,你需要找出表A中不存在于表B的新用户(即只在表A中的记录),这可以使用`LEFT JOIN`: ```sql CREATE TEMPORARY TABLE new_users AS SELECT a.user_id FROM table_a a LEFT JOIN table_b b ON a.user_id = b.user_id WHERE b.user_id IS NULL; ``` 然后,对于表A中所有已存在的用户(通过全outer join找到的),如果他们的年龄在表B中有更新,就更新到表A中: ```sql UPDATE table_a a SET age = b.age FROM table_b b WHERE a.user_id = b.user_id AND a.user_id IN (SELECT user_id FROM new_users); ``` 最后,插入新用户: ```sql INSERT INTO table_a (user_id, salary, age) SELECT n.user_id, a.salary, b.age FROM new_users n JOIN table_b b ON n.user_id = b.user_id; ```

hive写法:表中有id、收入bal,id不变,将新表中与旧表bal不同的值更新

在Hive中,你可以使用`UPDATE`语句结合`JOIN`来实现这个需求。假设你的旧表叫做`old_table`,新的表叫做`new_table`,并且它们都有相同的`id`字段。以下是基本的HQL语法: ```sql UPDATE old_table SET bal = new_bal FROM old_table AS ot JOIN new_table AS nt ON ot.id = nt.id WHERE ot.bal != nt.bal; ``` 在这个命令中: - `old_table AS ot` 是对旧表的别名,`nt` 是对新表的别名。 - `SET bal = new_bal` 表示你要把旧表`old_table`的`bal`字段更新成新表`new_table`的对应值(假设新表有一个名为`new_bal`的字段)。 - `JOIN ... ON ot.id = nt.id` 通过`id`字段将两表连接起来。 - `WHERE ot.bal != nt.bal` 是筛选条件,只更新那些旧表和新表的`bal`字段值不相等的记录。 请注意,Hive的事务支持有限,如果更新操作涉及到大量数据,可能需要考虑分区或分批处理来避免一次性修改过多数据导致的问题。此外,Hive不支持直接的`UPDATE`语句,而是依赖于MapReduce作业或者外部脚本(如Python或Shell)来进行实际的数据更新。
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with tmp_table as (select date_format(update_time, '%Y年%m月') as time_label, date_format(update_time, '%Y-%m') as time, JSON_OBJECT( 'excellent', CAST(pollution_level_1_days['pm25'] AS VARCHAR), 'well', CAST(pollution_level_2_days['pm25'] AS VARCHAR), 'mild', CAST(pollution_level_3_days['pm25'] AS VARCHAR), 'middle', CAST(pollution_level_4_days['pm25'] AS VARCHAR), 'severe', CAST(pollution_level_5_days['pm25'] AS VARCHAR), 'serious', CAST(pollution_level_6_days['pm25'] AS VARCHAR) ) AS days from dc_dws_air_city_air_data_m WHERE (year_key = '2022' AND region_key = '423d19490')), daily_data as (select date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, CONCAT( '[', GROUP_CONCAT( CONCAT( '{"air_value":', pm25,',"air_level":"', pm25_level,'","air_time":"', update_time, '"}' ) ), ']' ) AS daily_data from dc_dwb_air_daily_city_air_data where update_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490' group by time) select t1.time_label as air_time_label, t1.time as air_time, t2.quality_list, t2.days from (select month_of_year_cn as time_label, month_date as time from dc_dim_genera_date_month where month_date between concat(2022,'-','01') and concat(2022,'-',12) ) as t1 left join (select air_time, air_time_label, quality_list, days from ( (select t1.time as air_time, time_label as air_time_label, array_agg(CONCAT( JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_time')), ',', CASE WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_value')) = '-' THEN '0' WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_value')) = '-9999' THEN '0' ELSE JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_value')) END, ',', CASE WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_level')) = '-' THEN '0' WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_level')) = '-9999' THEN '0' ELSE JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_level')) END ) ) AS quality_list from tmp_table t1 left join daily_data t2 ON t1.time = t2.time, LATERAL VIEW EXPLODE(cast(daily_data as ARRAY<string> )) tmp1 AS value group by time, time_label ) tt1 inner join tmp_table tt2 on tt1.air_time = tt2.time ) t order by time) t2 on t1.time = t2.air_time报错

with tmp_table as (select update_time, e1 as integratedindex, e2 as pm25, e3 as pm10, e4 as co, e5 as no2, e6 as so2, e7 as o3, e8 as aqi, e9 as tsp from dc_dm_air_city_air_data_national_ranking_d t lateral view explode_json_array_json(integrated_index_list) tmp1 as e1 lateral view explode_json_array_json(pm25_list) tmp2 as e2 lateral view explode_json_array_json(pm10_list) tmp3 as e3 lateral view explode_json_array_json(co_list) tmp4 as e4 lateral view explode_json_array_json(no2_list) tmp5 as e5 lateral view explode_json_array_json(so2_list) tmp6 as e6 lateral view explode_json_array_json(o3_list) tmp7 as e7 lateral view explode_json_array_json(aqi_list) tmp8 as e8 lateral view explode_json_array_json(tsp_list) tmp9 as e9 where air_region_key = #{ranking} and update_time BETWEEN date_format('${sTime}', '%Y-%m-%d') AND date_format('${eTime}', '%Y-%m-%d')), yoy_tmp_table as (select update_time, e1 as integratedindex, e2 as pm25, e3 as pm10, e4 as co, e5 as no2, e6 as so2, e7 as o3, e8 as aqi, e9 as tsp from dc_dm_air_city_air_data_national_ranking_d t lateral view explode_json_array_json(integrated_index_list) tmp1 as e1 lateral view explode_json_array_json(pm25_list) tmp2 as e2 lateral view explode_json_array_json(pm10_list) tmp3 as e3 lateral view explode_json_array_json(co_list) tmp4 as e4 lateral view explode_json_array_json(no2_list) tmp5 as e5 lateral view explode_json_array_json(so2_list) tmp6 as e6 lateral view explode_json_array_json(o3_list) tmp7 as e7 lateral view explode_json_array_json(aqi_list) tmp8 as e8 lateral view explode_json_array_json(tsp_list) tmp9 as e9 where air_region_key = #{ranking} and update_time between date_sub(date_format('${sTime}', '%Y-%m-%d'), interval 1 YEAR) and date_sub(date_format('${eTime}','%Y-%m-%d'), interval 1 YEAR) )优化一下该sql查询,现在太慢了

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