Array里面concat

本文通过一个简单的HTML页面示例,介绍了JavaScript中concat方法的使用。该方法用于连接两个或多个数组,返回一个新的数组,而不会改变现有的数组。示例展示了如何将两个数组arr1和arr2使用concat方法连接,并在控制台输出结果。

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<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Title</title>
</head>
<body>
<script>
  var arr1 = [1,2,3,4,5];
  var arr2 = [6,7,8]
  var res = arr1.concat(arr2);
  console.log(res); //[1,2,3,4,5,6,7,8]
</script>
</body>
</html>

 

### Hive 中对数组进行聚合操作的方法 在 Hive 中处理数组类型的聚合操作时,通常需要结合一些内置函数来实现复杂需求。这些功能允许用户不仅能够简单地统计数组大小,还可以进一步完成诸如合并多个数组、计算唯一值集等任务。 #### 合并多个数组 (Concatenate Arrays) 当面对多行数据每行都有各自的数组字段,并希望把这些单独的数组组合成一个新的大数组时,可以使用 `collect_list` 和 `concat_ws` 或者直接通过 `array_union` 来达到目的。不过最常用的方式之一就是借助于 `CONCAT_WS` 这样的工具先将各个子项串接起来形成字符串然后再转回数组形式[^1]。 ```sql -- 将不同行上的相同键关联的所有数值拼接到一起成为一个大的列表 SELECT key, concat_ws(',', collect_set(value)) AS combined_values FROM table_with_arrays GROUP BY key; ``` 在这个例子当中我们首先运用了`collect_set`, 它的作用是从所有的输入记录里面收集不重复项目构成一个set集合; 接着利用`concat_ws`把它们连接成为单一字符串表示最终结果. 另一种更为简洁的做法则是直接采用`ARRAY_UNION`来进行无序去重后的联合运算: ```sql SELECT array_union(array_col1,array_col2,...) FROM your_table_name; ``` 此处假设存在两个及以上待联立的数组列名分别为`array_col1`,`array_col2`. #### 计算唯一值的数量(Distinct Count Within Array Elements) 如果想要知道某个特定属性下所有相关联的小数组里究竟包含了哪些独一无二的对象实例的话,则需要用到如下技巧: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT explode(array_column)) FROM source_table; ``` 这里的关键在于`EXPLODE()`函数的应用,它可以将原本存储在一个单元格里的整个数组拆散开来使得每一个组成部分都能够独立参与后续的各种SQL逻辑判断之中去了。随后配合COUNT DISTINCT语句便轻松实现了我们的初衷即求解出那些互异实体总数目来的效果[^2]. 同样也可以考虑使用`FLATTEN`命令简化这一过程: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT element) FROM FLATTEN(source_table.array_field); ``` 这种方法尤其适合于那种原始架构本身就带有层次化特征的数据源情况之下。 #### 获取最常见的元素(Most Frequent Element In An Array ) 有时候除了关心总体分布状况之外还特别在意哪个具体选项出现频率最高也是一件很有意义的事情。此时就可以尝试编写类似这样的查询表达式: ```sql WITH exploded_data AS ( SELECT value FROM mytable LATERAL VIEW EXPLODE(myarraycol) t AS value ), frequency_counts AS ( SELECT value, COUNT(*) as cnt FROM exploded_data GROUP BY value ) SELECT value, MAX(cnt) max_freq FROM frequency_counts; ``` 上述代码片段先是定义了一个辅助视图用来展开原表中的数组成分以便逐条分析;紧接着又构建出了另一个临时汇总报表专门负责累加各项指标得分直至最后一步才正式挑选出那个拥有最大频次的那个特殊个体出来展示给大家看罢了[^3]. ### 示例代码总结 综合来看,Hive提供了丰富的API接口支持开发者灵活应对各种涉及数组类型的操作挑战。无论是简单的尺寸测量还是深入挖掘潜在规律均能游刃有余地胜任下来。 ---
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