sql语句实现有一个主表字段table_1.mx 一个明细表字段table_1_dt2.sg 需要主表字段等于明细表字段 由于明细表字段是个浏览框字段 内容可能会取多个 所以在主表呈现的形式用逗号隔开

可以使用 GROUP_CONCAT 函数来实现主表字段用逗号隔开的需求，以下是示例 SQL 语句：

SELECT table_1.mx, GROUP_CONCAT(table_1_dt2.sg SEPARATOR ',') AS sg_list
FROM table_1
INNER JOIN table_1_dt2 ON table_1.mx = table_1_dt2.sg
GROUP BY table_1.mx;

其中，使用 INNER JOIN 连接主表和明细表，ON 关键字指定连接条件，即主表字段等于明细表字段。使用 GROUP BY 关键字对主表字段进行分组，然后使用 GROUP_CONCAT 函数将明细表字段合并成一个字符串，使用逗号作为分隔符，并起一个别名 sg_list。这样就可以实现主表字段用逗号隔开的需求了。

相关问题

org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error running query: org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'date_add(CAST(spark_catalog.test_sql.test5.`dt` AS DATE), INTERVAL '-5 days')' due to data type mismatch: argument 2 requires (int or smallint or tinyint) type, however, 'INTERVAL '-5 days'' is of interval type.; line 4 pos 7; 'Aggregate [user_id#6379, dt#6378], [user_id#6379, dt#6378, row_number() windowspecdefinition(user_id#6379, dt#6378 ASC NULLS FIRST, specifiedwindowframe(RowFrame, unboundedpreceding$(), currentrow$())) AS rn1#6375, date_add(cast(dt#6378 as date), -5 days) AS dt2#6376] +- SubqueryAlias spark_catalog.test_sql.test5 +- HiveTableRelation [`test_sql`.`test5`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, Data Cols: [dt#6378, user_id#6379, age#6380], Partition Cols: [ ..

这个错误是由于Spark SQL中的数据类型不匹配导致的。具体来说，'date_add'函数的第二个参数需要是int、smallint或tinyint类型，但你传入的参数是一个间隔类型的字符串'INTERVAL '-5 days''，因此引发了错误。

建议你将第二个参数改为整数类型，例如使用-5代替'INTERVAL '-5 days''，这样就可以解决这个问题。以下是修改后的查询语句示例：

SELECT user_id, dt, row_number() OVER (PARTITION BY user_id, dt ORDER BY user_id, dt ASC NULLS FIRST) AS rn1, date_add(cast(dt as date), -5) AS dt2
FROM test_sql.test5

请注意，这只是一个示例，你可能需要根据你的具体需求进行调整。如果还有其他问题，请随时提问。

解释下面代码def calc_target_index(state, cx, cy, pind): ind = pind while len(cx) - 1 > ind: dx = cx[ind] - state.x dy = cy[ind] - state.y d = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) if d >= Lfc: break ind += 1 return ind def calc_curvature(x, y): dx_dt = np.gradient(x, dt) dy_dt = np.gradient(y, dt) d2x_dt2 = np.gradient(dx_dt, dt) d2y_dt2 = np.gradient(dy_dt, dt) divisor = (dx_dt ** 2 + dy_dt ** 2) ** 1.5 mask = np.isclose(divisor, 0.0, atol=1e-6) divisor[mask] = 1e-6 curvature = np.where(mask, 0.0, (d2x_dt2 * dy_dt - dx_dt * d2y_dt2) / divisor) return curvature

这段代码实现了路径跟踪中的两个关键步骤：计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引和计算路径曲率。

calc_target_index函数用于计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引。它通过遍历预先定义的路径上的所有点，从当前点开始，逐个向前计算到下一个点的距离，直到距离大于等于预先设定的Lf（前视距离），则返回当前点的索引。这个索引就是车辆当前需要跟随的路径点的位置。

calc_curvature函数用于计算路径曲率。曲率是描述路径弯曲程度的一个重要指标，它会影响到车辆行驶时的转向量和速度。该函数通过对路径的x和y坐标进行三次求导，计算出路径曲率。具体来说，它先用numpy的gradient函数计算出路径在x和y方向上的一阶导数和二阶导数，然后根据公式计算曲率。最后，通过np.where函数处理掉除数为0的情况，避免出现除0错误。