Функции
Selena предлагает богатый набор функций для облегчения запросов и анализа данных. Помимо часто используемых функций, Selena поддерживает полуструктурированные функции, такие как функции ARRAY, JSON, MAP и STRUCT. Также поддерживаются функции высшего порядка Lambda. Если эти функции не удовлетворяют вашим бизнес-требованиям, вы можете использовать Java UDF для компиляции функций. Selena также предоставляет Hive Bitmap UDF. Вы можете генерировать данные Bitmap в Hive, а затем загружать Bitmap в Selena. Вы также можете экспортировать данные Bitmap, сгенерированные в Selena, в Hive для использования другими системами.
📄️ Java UDF
Начиная с версии 2.2.0 вы можете компилировать пользовательские функции (UDF) для удовлетворения своих бизнес-потребностей, используя язык программирования Java.
📄️ Лямбда-выражения
Лямбда-выражения — это анонимные функции, которые можно передавать в качестве параметров в функции высшего порядка SQL. Лямбда-выражения позволяют разрабатывать более краткий, элегантный и расширяемый код.
📄️ Оконные функции
Введение
📄️ CAST
Преобразует входные данные в указанный тип. Например, cast (input as BIGINT) преобразует входные данные в значение типа BIGINT.
📄️ Hive Bitmap UDF
Hive Bitmap UDF предоставляет UDF-функции, которые можно напрямую использовать в Hive. Они могут использоваться для генерации данных Bitmap и выполнения вычислений, связанных с Bitmap.
📄️ Python UDF
В этом разделе описывается, как разрабатывать пользовательские функции (UDF) с использованием Python.
🗃️ Aggregate
42 элемента
🗃️ Array
35 элементов
🗃️ Binary
2 элемента
🗃️ Bit
7 элементов
🗃️ Bitmap
32 элемента
🗃️ Condition
5 элементов
🗃️ Cryptographic
11 элементов
🗃️ Date and time
83 элемента
🗃️ Dictionary
2 элемента
🗃️ Hash
3 элемента
🗃️ JSON
4 элемента
🗃️ Pattern matching
6 элементов
🗃️ Map
12 элементов
🗃️ Math
45 элементов
🗃️ Percentile
7 элементов
🗃️ Scalar
3 элемента
🗃️ Spatial
10 элементов
🗃️ String
57 элементов
🗃️ Struct
2 элемента
🗃️ Table
2 э лемента
🗃️ Utility
19 элементов
🗃️ meta-functions
13 элементов