hive 多列合并成一列

可以使用concat_ws函数将多列合并成一列。concat_ws函数接受两个或多个参数，第一个参数是列之间的分隔符，后面的参数是需要合并的列。例如，假设有一个表t1，包含三列name、age和gender，我们想要将这三列合并成一个新的列full_info，可以使用如下的Hive SQL语句：

SELECT CONCAT_WS(', ', name, age, gender) AS full_info FROM t1;

其中，concat_ws函数可以将多个字符串合并成一个字符串，第一个参数是列之间的分隔符，后面的参数是需要合并的列。在上面的例子中，我们将name、age和gender三个列用逗号和空格分隔开来合并成一个新的列full_info。AS关键字用于指定新的列名。

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 ]

Spark SQL在hive中支持的行转列函数

在Hive中，Spark SQL支持以下行转列函数：

1. explode()：将一个数组或者一个Map类型的列拆分成多行，每行包含一个键值对。

2. posexplode()：与explode()函数类似，但是posexplode()函数会返回键值对的位置。

3. stack()：将多列数据按照指定的顺序合并成一列，每列数据的值作为新列的值，并返回一个新的表。

4. lateral view explode()：与explode()函数类似，但是可以在查询中使用，将一个数组或者一个Map类型的列拆分成多行。

5. lateral view posexplode()：与posexplode()函数类似，但是可以在查询中使用，返回键值对的位置。

这些函数可以帮助我们在处理复杂的数据结构时更加方便地进行数据转换和处理。