hive空值0值 或 关联不上的，用随机数

在Hive中处理空值（NULL）和0值时，如果你想要替代它们而不是直接使用它们，可以使用COALESCE函数或者CASE WHEN语句配合RAND()函数生成随机数。

1. 使用COALESCE函数：

SELECT COALESCE(column_name, 0) AS column_with_zero, RAND() AS random_number FROM table_name;

这将返回`column_name`列如果有值就保持不变，如果为空则替换为0。同时，会为每一行生成一个随机数。

2. 使用CASE WHEN语句：

SELECT 
    CASE 
        WHEN column_name = 0 THEN 0
        ELSE column_name
    END AS column_with_zero,
    RAND() AS random_number
FROM table_name;

这个查询检查`column_name`是否为0，如果是，则给它赋值0，否则保留原值，并在每行添加随机数。

注意，这里的随机数可能会因为数据分区、分片等原因而并非全局唯一，而且每次查询结果可能都会不同。

相关问题

hive 空值产生数据倾斜

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用处理大规模数据集。在Hive中，空值（NULL）是指缺少值或未定义值的情况。数据倾斜是指在数据处理过程中，某些特定的键值或分区数据量远远超过其他键值或分区的情况，导致任务执行时间不均衡。

空值产生数据倾斜的原因可能有多种，以下是一些常见的情况：

1. 数据倾斜的原始数据中存在大量的空值。如果某个字段的空值比例很高，那么在进行聚合操作时，会导致某些分区或键值的数据量远远超过其他分区或键值。

2. 数据倾斜的原始数据中存在某些特定值的集中分布。例如，某个字段的取值范围很广，但是其中有一些特定的取值占据了绝大部分比例，导致这些特定取值对应的分区或键值数据量过大。

3. 数据倾斜可能与数据倾斜处理策略有关。在Hive中，可以使用一些技术手段来处理数据倾斜，例如使用随机前缀、增加分区、使用动态分桶等。但是如果处理策略不当，可能会导致数据倾斜问题更加严重。

为了解决Hive中空值产生的数据倾斜问题，可以采取以下一些方法：

1. 数据预处理：在数据导入Hive之前，对原始数据进行清洗和处理，尽量减少空值的存在。

2. 数据分桶：将数据按照某个字段进行分桶，使得数据分布更加均匀。可以使用动态分桶技术，根据数据的分布情况动态调整分桶的数量。

3. 数据采样：对原始数据进行采样，了解数据的分布情况，有针对性地进行处理。

4. 动态调整任务并行度：根据任务执行情况，动态调整任务的并行度，使得任务能够更均衡地执行。

5. 使用随机前缀：对于存在数据倾斜的字段，可以在查询时添加随机前缀，将数据均匀分布到不同的分区或键值中。

6. 增加分区：对于存在数据倾斜的字段，可以增加更多的分区，将数据均匀地分布到不同的分区中。

7. 使用动态分桶：根据数据的分布情况，动态调整分桶的数量和范围，使得数据更加均匀地分布到不同的桶中。

hive空值处理函数

Hive提供了一些空值处理函数，用于处理 NULL 值。以下是一些常用的空值处理函数：

1. COALESCE(expr1, expr2, ...): 返回参数列表中第一个非空表达式的值。如果所有表达式都为空，则返回 NULL。

2. NVL(expr1, expr2): 如果 expr1 为空，则返回 expr2 的值。否则，返回 expr1 的值。

3. IFNULL(expr1, expr2): 如果 expr1 为空，则返回 expr2 的值。否则，返回 expr1 的值。与 NVL 函数功能相同。

4. NULLIF(expr1, expr2): 如果 expr1 等于 expr2，则返回 NULL。否则，返回 expr1 的值。

这些函数可以在Hive中用于处理空值，根据需求选择合适的函数进行使用。