hive行专列,列转行
时间: 2024-02-06 11:07:10 浏览: 35
在Hive中,可以使用EXPLODE函数将一列中的复杂的array或map结构拆分成多行,实现行转列的效果。同时,可以使用LATERAL VIEW语句来配合EXPLODE函数使用。
以下是一个示例,演示如何将行转列和列转行:
1. 行转列(列转行)示例:
假设有一个表table1,其中包含两列:id和names,names列是一个数组类型。我们可以使用EXPLODE函数将names列拆分成多行,并将每个元素作为新的行的值。
```sql
SELECT id, name
FROM table1
LATERAL VIEW EXPLODE(names) AS name;
```
2. 列转行(行转列)示例:
假设有一个表table2,其中包含三列:id、name和age。我们可以使用COLLECT_LIST函数将相同id的多行数据合并成一个数组,并将其作为新的列。
```sql
SELECT id, COLLECT_LIST(name) AS names, COLLECT_LIST(age) AS ages
FROM table2
GROUP BY id;
```
这样,我们就可以实现行转列和列转行的操作。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
hive 列转行 行转列
Hive中的列转行和行转列是通过使用一些特定的内置函数和关键字来实现的。列转行可以使用EXPLODE函数,该函数可以将一个包含复杂结构的数组或者映射拆分成多行。行转列可以使用collect_set函数,该函数将某一列的所有数据转化为一个集合,并且可以使用concat_ws函数将集合中的所有元素以逗号分割连接成一个字符串。此外,为了使用EXPLODE和LATERAL VIEW函数,你可以使用LATERAL VIEW关键字,语法为LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias。<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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [hive行转列与列转行](https://blog.csdn.net/qq_24790473/article/details/109710145)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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