hive怎么把一个字段中,前面的全部删除

在Hive中，如果你想要删除字段值中的前一部分，通常不直接支持像SQL的`LEFT`、`RIGHT`或`TRIM`这样的函数来操作。Hive更倾向于处理整个表的数据，而不是单个字段的操作。但是，你可以通过编写一个UDF（User Defined Function）或者转换数据在插入到Hive表之前。

如果你想在查询阶段处理，可以考虑使用正则表达式或者Python UDF（如果Hive支持的话）。例如，你可以创建一个自定义函数，接收字符串作为输入并返回去除指定字符后的结果：

CREATE TEMPORARY FUNCTION trim_leading_chars AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.GoodwillUdf';

SELECT trim_leading_chars(your_field) FROM your_table;

这里假设GoodwillUdf是一个已经存在的用于删除特定前缀的UDF。

如果你需要在数据导入时进行预处理，可以在外部工具（如MapReduce, Spark, Python脚本等）中完成这个操作，然后再将清洗过的数据加载到Hive表中。

相关问题

sqoop 全量从hive导出脚本，每次全量导入前覆盖MySQL表，防止数据重复，请写一个sqoop脚本实现

以下是一个示例的Sqoop全量从Hive导出数据到MySQL表的脚本，每次导出前会先删除MySQL表中的数据，以保证数据不会重复：

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://mysql_host/database_name \
--username mysql_user \
--password mysql_password \
--table table_name \
--delete-target-dir \
--export-dir /hive/path/to/exported_data \
--input-fields-terminated-by '\t' \
--input-lines-terminated-by '\n'

其中，`--delete-target-dir`参数指定在导出数据前先删除MySQL表中的数据，以确保数据不会重复。其他参数的含义和作用与前面的示例相同。

需要注意的是，这里假设MySQL表已经和Hive表的结构一致，并且MySQL表中的字段顺序和Hive表中的字段顺序一致。如果MySQL表的结构和Hive表不同，需要使用`--columns`参数指定要导出的字段，以确保数据能够正确导入MySQL表中。