hive怎么实现当字段为某值时更新该字段，不为某值时该字段为原值，举个例子

可以使用Hive的条件语句和更新语句来实现这个功能。例如，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：

UPDATE table1
SET column1 = CASE WHEN column1 = 'value1' THEN 'new_value' ELSE column1 END;

这个语句中使用了条件语句`CASE WHEN...THEN...ELSE...END`，当`column1`的值为`'value1'`时，将其更新为`'new_value'`，否则将其更新为`column1`的原值。

相关问题

sqoop 从db2 import hive 将一个字段做为hive的分区字段

可以使用Sqoop的--hive-partition-key <column-name> 参数来指定将哪个字段作为Hive的分区键。在命令行中输入以下内容即可将db2的数据导入Hive，并将指定的字段作为Hive的分区字段：

sqoop import --connect <db2-connection-string> --username <username> --password <password> --table <table-name> --hive-import --hive-table <hive-table-name> --hive-partition-key <column-name> --hive-partition-value <partition-value>

请替换 <db2-connection-string>, <username>, <password>, <table-name>, <hive-table-name>, <column-name>, 和 <partition-value> 为实际的值。

hive 快速查询出某一字段枚举值 1s以内

要快速查询出Hive表中某一字段的枚举值，可以使用Hive的近似计数器函数（Approximate Counting）和Hive的Bucketing机制。

具体步骤如下：

1. 首先，在创建Hive表时，使用Bucketing机制对数据进行分桶。这样可以将数据分散到多个文件中，减少查询时需要扫描的数据量。可以使用INSERT INTO语句将已有数据按照Bucketing规则重新写入到新表中。

2. 接着，使用Hive的近似计数器函数之一HyperLogLog实现快速计算某一字段的枚举值。HyperLogLog函数可以在O(1)的时间内计算出某个字段的近似基数，也就是该字段的去重后的数量。

例如，如果想要查询某个表中字段col1的枚举值数量，可以使用如下语句：

SELECT APPROX_DISTINCT(col1) FROM table_name;

这样就可以在1秒以内快速查询出某一字段的枚举值数量了。

需要注意的是，近似计数器函数的结果是近似值，并不一定完全准确。如果需要精确计算某个字段的枚举值数量，可以使用DISTINCT关键字进行查询，但是速度可能会比较慢。