我的UDAF返回一个数组,但我得到的是一个SemanticException,所以这可能并不重要。
ADD JAR udaf.jar;
SELECT a, b, c,
sum(i) i,
sum(l) l,
myUDAF(f, ud, uh, i, tb, l, tl, (co + cov), tco, lb, lr) ms
FROM table
GROUP BY a, b, c;
给出
SemanticException [Error 10025]: Expression not in GROUP BY
我正在使用MariaDB10.3.9,并创建了一个用户定义的聚合函数(UDAF),并将其放置在common_schema中。此架构包含我的实用程序函数,供同一服务器上的其他架构/数据库使用。
问题是,在使用任何其他模式时调用联非新议程时,总是返回NULL!
以下是对这一问题的说明:
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS common_schema;
DELIMITER $$
DROP FUNCTION IF EXISTS common_schema.add_ints $$
CREATE FUNCTION common_schema.add_ints(int_1 INT, in
在没有显式命名的情况下,如何找到表中每一列的最大值? SELECT MAX(*) from table 不起作用,返回错误消息: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException
The specified syntax for UDAF invocation is invalid.
我有一张这样的桌子
Col1 Col2 Col3
A 1 word1
A 2 word2
A 3 word3
A 4 word4
B 1 word1
B 3 word3
我想按col1对col2和col3进行分组,但将col2和col3保存在地图中,如下所示:
Col1 map(col2, col3)
A [(1, word1), (2, word2), (3, word3), (4, word4)]
B [(1, word1), (3, wo
我试图汇总Hive中2个内部查询的计数,但这抛出了错误"Not supported for UDAF count“。任何建议都是很棒的
SELECT sum(count(distinct session),count(distinct session1)) FROM (
select concat(high, low, visit_num) as session from tab1
union all
select concat(high, low, visit_num) as session1 from tab2)t;
使用Spark 2.0实现以下查询的最佳方式是什么?
聚合器?UDAF?也许已经有类似的sparksql功能了?
select
x,
sum(case when label='1' then 1 else 0 end) as p1,
sum(1) as cnt
from
df
group by
x
数据:
x,label
---
a,1
a,1
a,0
b,1
b,0
b,0
c,0
c,1
c,0
我正在试验用Python编写的Hive UDAF,如:
SELECT TRANSFORM(id, vtype, price) USING 'udaf.py'
AS (vtype STRING, stats MAP<STRING,FLOAT>)
FROM (SELECT * FROM foo CLUSTER BY vtype) AS TEMP_TABLE;
python脚本将vtype和一些统计数据(例如平均值和方差)作为字典写入标准输出,该输出由一个工作良好的制表器隔开。我遇到的问题是,我无法确定如何格式化定义stats映射的字段,以便H
我编写了一个test.sql文件并使用hive运行它。当hive解析代码时,我得到了错误(如下所示):
[CODE]:
CREATE TEMPORARY FUNCTION foo AS "com.mytest.udaf.HelloWorldFoo";
[ERROR]:
This query failes with the error: "Execution Error, return code -101 from
org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionTask"
PS: Hadoop运行在Java 6上。
我正在做一个扩展Hive以支持一些图像处理功能的项目。
为此,我们需要读取一个image,将其分解为多个文件,将每个文件传递给一个单独的映射任务,该任务对其进行一些处理,然后将它们还原为一个图像以返回给用户。
为此,我们计划实现一个在Hadoop中调用MapReduce任务的UDF。然而,据我们所知,UDF只会操作either on the Map side OR the Reduce side of the HQL query,而理想情况下我们需要它在映射和Reduce端之间'bridge the gap‘。
Hive documentation不是最有用的,我正在寻找一些关于从哪里
最近,我使用了UDAF,查看了内置聚合函数collect_list的源代码,发现collect_list没有实现merge方法,尽管我认为这是非常直接的(只是连接两个数组)。从org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.aggregate.collect.Collect获取的代码
override def merge(buffer: InternalRow, input: InternalRow): Unit = {
sys.error("Collect cannot be used in partial aggregations.")
下面是我正在使用的HIVE查询,我还使用了一个排名函数。我正在我的本地机器上运行它。
SELECT numeric_id, location, Rank(location), followers_count
FROM (
SELECT numeric_id, location, followers_count
FROM twitter_data
DISTRIBUTE BY numeric_id, location
SORT BY numeric_id, location, followers_count desc
) a
WHERE Rank(location)<10;
我的Rank函
我试图在窗口上使用自定义用户定义的聚合器。当我使用非类型化聚合器时,查询可以工作。但是,我无法使用类型的U选项作为窗口函数--我得到了一个声明The query operator ``Project`` contains one or more unsupported expression types Aggregate, Window or Generate的错误。
下面的基本程序演示了这个问题。我认为它可以使用UserDefinedAggregateFunction而不是Aggregator,但前者是不可取的。
import scala.collection.mutable.Set
imp
我正在尝试使用HIVE在我的数据库中找到一些异常值,我使用的是标准偏差技术。我的问题是:
SELECT ID
FROM data
WHERE ID < (AVG(ID) + STDDEV(ID))
AND ID > (AVG(ID) - STDDEV(ID));
当我运行这段代码时,我会得到以下错误:
Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10128]: Line 3:12 Not yet supported place for UDAF 'AVG'
如何解决这个问题
在GenericUDAFCount.java中:
@Description(name = "count",
value = "_FUNC_(*) - Returns the total number of retrieved rows, including "
+ "rows containing NULL values.\n"
+ "_FUNC_(expr) - Returns the number of rows for which the supplied "
+
从这句话中:
SELECT a.comunity, sum(b.cont_woman),sum(b.cont_men)
FROM cont_per_comunity.states_per_comunities a
JOIN cont_per_comunity.cont_per_state b
ON a.state = b.state
WHERE sum(b.cont_woman) >= sum(b.cont_men)
GROUP BY a.comunity;
我得到以下错误:
在编译语句时执行单元查询: Error : FAILED: SemanticException错误1