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NULL TRUE FALSE NULL NULL NULL NULL FALSE TRUE GREATEST和LEAST 这两个函数不是SQL标准函数，是常用的扩展。参数中不能有Null值。 greatest(value1, value2, ..., valueN) 返回提供的最大值。
T-Digest函数 概述 T-digest是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest
正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外： 使用多行模式（通过（？m）标志启用）时，只有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，
字符串函数和运算符 字符串运算符 ||表示字符连接 SELECT 'he'||'llo'; –hello 字符串函数 这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以
0 累计分布函数 beta_cdf(a, b, v) → double 用给定的a，b参数计算贝塔分布的累计分布函数：P（N <v; a，b）。参数a，b必须为正实数，而值v必须为实数。值v必须位于间隔[0，1]上。 beta分布的累积分布函数公式也称为不完全beta函数比(常用Ix表示)，对应公式：
Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
index) → json 该函数的语义已被破坏。如果提取的元素是字符串，它将被转换为未正确使用引号括起来的无效JSON值（值不会被括在引号中，任何内部引号不会被转义）。建议不要使用该函数。无法在不影响现有用法的情况下修正该函数，可能会在将来的版本中删除该函数。 返回指定索引位置的json元素，索引从0开始
二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary
使用下列SQL标准函数时，兼容使用圆括号的方式： current_date current_time current_timestamp localtime Localtimestamp 如：select current_date(); 截取函数 类似于保留几位小数的操作，函数date_trunc支持如下单位：
十进制函数和操作符 DECIMAL字面量 可以使用DECIMAL 'xxxxxxx.yyyyyyy' 语法来定义DECIMAL类型的字面量。 DECIMAL类型的字面量精度将等于字面量（包括尾随零和前导零）的位数。范围将等于小数部分（包括尾随零）的位数。 示例字面量 数据类型 DECIMAL
开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
addDoubles是该函数的别名，用于SELECT查询中使用。 关键字TEMPORARY说明该函数只在当前这个Hive Server的会话过程中定义使用。 在Hive Server中使用该函数，执行SQL语句。 SELECT addDoubles(1,2,3); 若重新连接客户端再使用函数出现[Error
如何在Hive自定义函数中操作本地文件 问题 在Hive自定义函数中需要操作本地文件，例如读取文件的内容，需要如何操作？ 回答 默认情况下，可以在UDF中用文件的相对路径来操作文件，如下示例代码： public String evaluate(String text) { //
使用UDF函数时提示“Invalid function” 问题现象 在Hive客户端中使用Spark创建UDF函数时，报出"ERROR 10011","invalid function"的异常，如下： Error: Error while compiling statement:
collector) throws Exception 该方法由框架调用。该方法会在所有的“transform”调用执行完成后，在“beforeDestory”方法执行前被调用。在一个UDF查询过程中，该方法会且只会调用一次。需要在该方法内自行调用“collector”提供的数据收集方法，以决定最终的输出数据。
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的管理员创建IAM用户说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包，然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink支持以下3类自定义函数，如表1。 表1 函数分类 分类 描述 UDF（User
配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 配置场景 开源版本Spark SQL强制要求子查询关联中必须使用聚合函数，如果未使用聚合函数将报错“Error in query: Correlated scalar subqueries
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