spark引擎下运行hive sql ,使用 transform()对array字段进行去重

Apache Spark环境下，如果你想在运行Hive SQL时对`array`字段进行去重，Hive本身并不支持`transform()`函数，这通常是Spark DataFrame API提供的操作。不过，你可以在Hive SQL外部借助Spark SQL或者Pig等工具进行处理，然后再将结果导入到Hive中。

首先，在Spark环境中，你可以使用DataFrame API来操作数组，比如`explode()`和`distinct()`。假设你有一个包含array类型的列`your_array_column`的Hive表，你可以这样做：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 假设你已经加载了Hive表data_from_hive into a DataFrame df
df = spark.table("your_table")

# 将array转换为行
exploded_df = df.selectExpr("explode(your_array_column) as elem")

# 对每个元素去重
unique_elements_df = exploded_df.distinct()

# 现在你可以选择将去重后的结果保存回Hive或者继续进一步处理
unique_elements_df.write.format("jdbc").options(
    url="jdbc:hive2://your_host:port",
    driver="com.hortonworks.hive.jdbc.HiveDriver", 
    database="your_database",
    table="new_table_name"
).mode("overwrite").save()

需要注意的是，这个操作是在Spark内存中完成的，所以如果数据量非常大，可能会占用大量内存。另外，这个例子假设你已经在Spark中配置好了连接Hive的JDBC驱动和URL。