hive写法：字符串中有多个_,将第一个_之后的字符提取

在Hive中，你可以使用`SUBSTRING_INDEX()`函数来实现这个需求。假设你想从一个字段`column_name`中提取第一个下划线_后的字符，可以这样做：

SELECT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING(column_name, instr(column_name, '_') + 1), '_', -1) AS new_column
FROM your_table;

这里解释一下：
1. `instr(column_name, '_')`会找到`column_name`中第一个下划线的位置。
2. `+ 1`是因为`instr()`返回的是下划线的索引，我们需要获取其后的字符，所以加一。
3. `SUBSTRING(column_name, ...)`截取从第一次下划线开始到字符串结束的部分。
4. `SUBSTRING_INDEX(..., '_', -1)`则从第一次下划线后的第一个字符开始，直到遇到最后一个下划线（因为我们在`-1`处停止），提取出所有字符。

如果你的字符串中只有一个下划线或者没有下划线，`SUBSTRING_INDEX()`的第二个参数将会省略，直接返回剩余部分。

相关问题

hive写法：string字段中有多个’，‘和’]‘，截取字段最后一个’]‘和’，‘之间的部分,用SUBSTRING_INDEX

在Hive中，如果你有一个字符串字段，它包含多个逗号(`', '`) 和右方括号(`']'`)，并且你想提取最后一个`']`和`','`之间的内容，可以使用`SUBSTRING_INDEX()`函数结合正向递归查找的方式。假设你的字段名为`str_column`，你可以这样做：

SELECT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(str_column, '[', -1), ',', 1) AS extracted_part
FROM your_table;

这里解释一下步骤：
1. `SUBSTRING_INDEX(str_column, '[', -1)`：找到最右边的`'[`，因为我们要找的是从这个`'['开始到下一个`','`结束的部分。`-1`表示从倒数第一个匹配项开始。
2. `SUBSTRING_INDEX(..., ',', 1)`：在找到的`'[...]'`区间内，再找第一个`','`，并返回从`'['到这个`','`之间的部分。`1`表示只取第一个出现的。

请注意，这个查询假设`str_column`的最后面总是存在一个有效的`']`字符。如果`']`不在最后，或者没有`','`跟随`']`，结果可能会不符合预期。

hive写法：字段数据类型为形如[1,3,14,224]的string数据，数字个数不一定，如何判断数字是否存在3或5或7

Hive 中处理这种字符串类型的数组（JSON 或类似结构），可以使用内置的 JSON 函数或者转换成数组后再操作。假设你有一个名为 `array_column` 的列，你可以尝试以下方法：

1. **使用 UDF (用户定义函数)**: 如果 Hive 支持自定义函数，你可以创建一个函数来检查数组中是否有特定数字。首先，你需要创建一个 JavaScript UDF 或者 Python UDF。这里给出一个伪代码示例：

CREATE TEMPORARY FUNCTION contains_three_or_five_seven AS 'function(array string) RETURNS BOOLEAN {
    // 使用 JSON_EXTRACT 和 INSTR 来查找数字并判断是否包含3, 5, 7
    return array_contains(array, '3') || array_contains(array, '5') || array_contains(array, '7');
};

SELECT * FROM table WHERE contains_three_or_five_seven(array_column);

请注意，实际语法可能会因环境而异，这个例子仅作为参考。

2. **转换为数组**:
首先，你可以尝试将字符串解析为数组，然后遍历检查每个元素。这需要一些额外的步骤，例如使用 `STRING_TO_MAP`、`MAP_KEY_VALUE` 或其他 JSON 解析函数：

WITH temp_table AS (
    SELECT explode(SUBSTRING_INDEX(array_column, '[', -1)) as elem
    FROM your_table
)

SELECT *
FROM temp_table
WHERE elem IN ('3', '5', '7');

这两种方法都有一定的局限性，因为它们都依赖于特定版本的 Hive 并且可能不是最高效的解决方案。如果数据量非常大，考虑使用更底层的数据处理工具（如 Spark SQL 或 MapReduce）可能会更好。