大数据计算MaxCompute odps函数表作为参数 有资料吗？

在MaxCompute（原ODPS）中，函数表作为参数的使用场景主要涉及一些特定的内置函数或自定义函数（UDF），这些函数可以接受表名、列名或其他元数据信息作为输入参数。以下是基于知识库资料的相关内容总结和说明：

1. 函数表作为参数的常见场景

在MaxCompute中，某些函数支持将表或列作为参数进行操作，主要用于以下场景： - 聚合函数：如PERCENTILE_APPROX等，允许对指定列进行统计计算。 - 窗口函数：如COLLECT_LIST等，支持在窗口范围内对表的列进行操作。 - 元数据查询函数：如PARTITION_EXISTS、TABLE_EXISTS等，用于检查表或分区是否存在。 - 采样函数：如SAMPLE，支持对表中的数据进行采样。

2. 具体函数示例

(1) 聚合函数

PERCENTILE_APPROX 是一个典型的聚合函数，支持以列作为参数进行近似百分位计算： - 命令格式：

DOUBLE percentile_approx(colname, p [, B])

• 参数说明：
  • colname：必填，值为DOUBLE类型的列。
  • p：必填，需要计算的百分位数，取值范围为[0.0, 1.0]。
  • B：可选，精度参数，默认值为10000。
• 示例： 计算薪资列（sal）的0.3百分位值：

  SELECT percentile_approx(sal, 0.3) FROM emp;
  

(2) 窗口函数

窗口函数支持在指定的窗口范围内对表的列进行操作。例如，COLLECT_LIST 可以收集窗口内的列值： - 命令格式：

ARRAY collect_list(colname) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ... [ROWS|RANGE BETWEEN ... AND ...])

• 示例： 假设表tbl包含pid、oid、rid三列，以下语句按pid分组并按oid排序，收集窗口内的rid值：

  SELECT pid, oid, rid, 
       COLLECT_LIST(rid) OVER (PARTITION BY pid ORDER BY oid ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS window
  FROM tbl;
  

(3) 元数据查询函数

PARTITION_EXISTS 和 TABLE_EXISTS 是用于检查表或分区是否存在的元数据函数： - 命令格式：

BOOLEAN PARTITION_EXISTS(table_name, partition_spec)
BOOLEAN TABLE_EXISTS(table_name)

• 示例： 检查表foo的分区ds='20190101', hr='1'是否存在：

  SELECT PARTITION_EXISTS('foo', '20190101', '1');
  

(4) 采样函数

SAMPLE 函数支持对表中的数据进行采样，常用于大数据集的抽样分析： - 命令格式：

BOOLEAN SAMPLE(bucket_num, bucket_id [, colname])

• 参数说明：
  • bucket_num：总桶数。
  • bucket_id：目标桶编号。
  • colname：可选，指定采样的列。
• 示例： 对表tbla的cola列进行哈希采样，取第1桶的数据：

  SELECT * FROM tbla WHERE SAMPLE(4, 1, cola);
  

3. 注意事项与限制

• 表名和列名的大小写不敏感：在MaxCompute中，表名和列名均不区分大小写，且不能包含特殊字符。
• NULL值处理：如果输入列的某一行存在NULL值，大多数函数会跳过该行的计算。
• 性能优化：对于大数据量的表，建议结合分区、分桶等特性优化查询性能。
• Hive兼容模式：部分窗口函数的行为可能因Hive兼容模式的开启与否而有所不同，请根据实际需求设置odps.sql.hive.compatible参数。

4. 总结

MaxCompute提供了丰富的内置函数，支持将表或列作为参数进行操作，涵盖聚合、窗口、元数据查询和采样等多种场景。用户可以根据具体需求选择合适的函数，并注意相关限制和优化建议。