hive 行转 多列

以下是使用Hive实现行转多列的方法：

select col1, col2, concat_ws(',', collect_list(cast(col3 as string))) as col3 from row2col2 group by col1, col2;

其中，`concat_ws`函数将多个字符串连接为一个字符串，第一个参数为连接符，第二个参数为要连接的字符串列表。`collect_list`函数将同一组内的多个值收集到一个列表中，`cast`函数将`col3`列转换为字符串类型。

相关问题

hive 多行转多列

回答: 在Hive中，将多行转换为多列可以使用多种方法。其中一种方法是使用SQL语句中的UNION ALL操作符，将多个查询结果合并为一个结果集。例如，可以使用以下SQL语句将多行转换为多列：

select col1, 'c' as col2, col2 as col3 from col2row1 
UNION ALL 
select col1, 'd' as col2, col3 as col3 from col2row1 
UNION ALL 
select col1, 'e' as col2, col4 as col3 from col2row1;

这个SQL语句将col2row1表中的数据按照指定的列进行组合，每个查询结果都会添加一个新的列，最终得到的结果集将包含多个列。\[2\]

另一种方法是使用Hive中的lateral view和explode函数。这个方法适用于一列中包含多个数据的情况，比如Map或array。可以使用以下SQL语句将多行转换为多列：

select col1, col2, lv.col3 as col3 
from col2row2 
lateral view explode(split(col3, ',')) lv as col3;

这个SQL语句使用explode函数将col3列中的数据切分为多个行，并将其展示为多列的形式。\[3\]

总结起来，Hive中可以使用UNION ALL操作符或lateral view和explode函数来实现多行转多列的操作。具体使用哪种方法取决于数据的结构和需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Hive多行转多列，多列转多行](https://blog.csdn.net/weixin_44870066/article/details/128006898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

hive行转列、列转行

Hive中的行转列和列转行可以通过使用函数EXPLODE和LATERAL VIEW来实现。函数EXPLODE(col)用于将Hive的一列中复杂的数组或者Map结构拆分成多行。LATERAL VIEW是用于和split、explode等函数一起使用的，可以将一列展开成多列或将多列合并成一列。

举个例子来说明，假设我们有一个表person_info，其中包含name、constellation和blood_type三列。要将表中的name列中的值拆分成多行，可以使用LATERAL VIEW和EXPLODE函数，具体的语句如下：
SELECT t1.base, concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
FROM (SELECT name, concat(constellation, ",", blood_type) base
FROM person_info) t1
GROUP BY t1.base;

在上述查询中，通过LATERAL VIEW和EXPLODE函数，将name列拆分成多行，然后使用concat_ws函数将拼接后的结果作为新的name列。最后，通过GROUP BY对base列进行分组。这样就实现了Hive中的行转列操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hive列转行案例](https://download.csdn.net/download/weixin_38581777/14037437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [hive操作（行转列，列转行）](https://blog.csdn.net/aiduo3346/article/details/102085019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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