impala sql分割不同符号隔开的大字段

可以使用 Impala SQL 中的正则表达式函数，如regexp_extract()和regexp_replace()。如果要分割一个大字段，可以使用regexp_replace()函数，将不同的符号替换为相同的符号，并添加一个分隔符。然后使用split()函数来分割字符串并返回一个数组。例如，以下代码将逗号和分号替换为管道符，并使用管道符分割大字段：

SELECT SPLIT(REGEXP_REPLACE(big_field, '[,;]', '|'), '|') FROM my_table;

这将返回一个数组，其中包含从大字段中分割出的值。

相关问题

impala sql

Imp SQL是一种用于在Hadoop上进行实时交互式SQL查询的查询语言。通过使用Impala，用户可以直接在存储在Hadoop的HDFS和HBase中的大规模数据集上执行SQL查询操作。Impala是由Cloudera公司开发的，它提供了类似于传统关系型数据库的SQL语义，但具有更高的查询性能和更低的延迟。相比于使用Hive执行查询，使用Impala可以更快速地对大数据进行实时分析和查询。

impala sql 解析

Impala SQL是Impala的查询语言，它是类似于SQL的语言，用于查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。

Impala SQL解析的过程如下：

1. 词法分析：将输入的Impala SQL语句分解成单个的Token，例如：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY、LIMIT、JOIN等。

2. 语法分析：将Token按照语法规则组合成语法树。例如，将SELECT、FROM、WHERE子句组合成一个SELECT语句，将多个JOIN语句组合成一个JOIN树。

3. 语义分析：对语法树进行验证和扩展，以确保查询语义正确。例如，验证表名和列名是否存在，检查数据类型是否匹配等。

4. 优化器处理：对语法树进行优化处理，以找到最优的查询计划。例如，通过执行统计信息来选择最优的连接方式，或者通过过滤条件来减少I/O操作。

5. 执行计划生成：根据优化后的语法树生成最终的执行计划。执行计划是一组任务，每个任务都是由多个并行的操作组成，例如扫描HDFS文件、执行聚合操作、执行排序等。

6. 执行计划执行：按照执行计划执行查询。查询执行过程中会涉及到一系列的I/O操作、计算操作和网络传输操作，最终将查询结果输出到客户端。