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标题: Hive SQL中的列转行（lateral view与explode）、行转列 [打印本页]
作者: 饭宝    时间: 2024-6-19 02:30
标题: Hive SQL中的列转行（lateral view与explode）、行转列
一、列转行

1、干系函数

列转行：将某列一行中的数据拆分成多行
1）Explode炸裂函数

将hive某列一行中复杂的 array 或 map 布局拆分成多行（只能输入array或map）
语法：

  1. select explode(字段) as 字段命名 from 表名;
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举例：

explode(array)使得结果中将array列表里的每个元素生成一行
  1. select(array('1','2','3'))
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explode(map)使得结果中将map里的每一对元素作为一行，key为一列，value为一列
  1. select explode(map('A','1','B','2','C','3'))
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范围性：

1、不能关联原有的表中的其他字段
2、不能与group by、cluster by、distribute by、sort by联用
3、不能进行UDTF嵌套
2）posexplode()函数

explode()：对一列进行炸裂可以使用
posexplode()：对两列都进行多行转换，可以将index和数据都取出来，使用两次posexplode并令两次取到的index相等即可
举例：

  1. select posexplode(collect_set('AA'))
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posval
0AA
collect_set：将某字段进行去重处置处罚，返回array范例
3）Lateral View

Lateral View配合 split, explode 等UDTF函数一起使用，它可以或许将一列数据拆成多行数据，而且对拆分后结果进行聚合，即将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。相称于拆出一张虚拟表，与原表进行关联。
语法：

  1. select o.*, table_view.new_col
  2. from table_origin o
  3. lateral view UDTF(expression) table_view as new_col_1, new_col_2
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lateral view：表示将UDTF分裂的字段放在虚拟表中, 然后和主表table_origin进行关联。
UDTF(expression)：使用的UDTF函数，比方explode()
table_view : 对应的虚拟表的表名
new_col: 虚拟表里存放的有用字段（可多个）
注意：

2、案例

例子1-explode+split

假设有如下movies表，字段名分别为movie(string)和category(array<string>)

转换为

  1. select movie,category_name
  2. from  movies
  3. lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
  5. -- 结果:
  6. --《疑犯追踪》        悬疑
  7. --《疑犯追踪》        动作
  8. --《疑犯追踪》        科幻
  9. --《疑犯追踪》        剧情
  10. --《海豹突击队》        动作
  11. -- ...
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注：explode函数输入了一个string范例的参数，搭配split()函数
 例子2-explode+split


 转换为

  1. select col1, col2, col5
  2. from test
  3. lateral view explode(split(col3,','))  b AS col5
  4. -- split(col3,",")相对字符串切割，得到数组
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注：explode函数输入了一个string范例的参数，搭配split()函数
例子3-explode+split


  1. select uid_split, game
  2. from (
  3.         select uid,game
  4.         from user_game
  5.         lateral view explode(split(game_list,",")) tmpTable as game
  6. ) a
  7. lateral view explode(split(uid, ",")) m as uid_split
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 例子4-多列炸裂

1）创建测试表，插入数据
  1. CREATE table student_score(
  2.         stu_id string comment '学号',
  3.         stu_name string comment '姓名',
  4.         courses string comment '各个科目',
  5.         scores string comment '各个分数'
  6. ) comment '学生成绩表';
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  1. insert into student_score values
  2. ("1001", "张三","语文,数学,英语,历史,地理", "88,87,94,86,84"),
  3. ("1002", "李四", "语文,数学,英语,历史,地理", "78,89,75,79,68"),
  4. ("1003", "王五", "语文,数学,英语,历史,地理", "98,97,91,93,92"),
  5. ("1004", "朱六", "语文,数学,英语,历史,地理", "66,63,64,67,68");
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 2）测试explode 行转列
  1. select a.stu_id, a.stu_name, table_view.course
  2. from student_score a
  3. lateral view explode(split(courses, ',')) table_view as `course`;
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3）查询每个学生课程对应的分数，使用posexplode函数 
先测试使用explode, 看看效果：
  1. select a.stu_id, a.stu_name,
  2.     table_view1.course, table_view2.score
  3. from student_score a
  4. lateral view explode(split(courses, ',')) table_view1 as `course`
  5. lateral view explode(split(scores, ',')) table_view2 as `score`;
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结果:

出现这种情况是由于两个并列的explode的sql没办法识别每个科目对应的成绩是多少，对于多个数组的行转列可以使用posexplode函数。
比方使用如下查询语句:
  1. select stu_id, stu_name, course, score
  2. from student_score
  3. lateral view posexplode(split(courses, ',')) table_view1 as a, course
  4. lateral view posexplode(split(scores, ',')) table_view2 as b, score
  5. where a = b;
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 例子5-posexplode


转换为

一次posexplode
  1. select id,tim,single_id_index,single_id
  2. from test.a
  3. lateral view posexplode(split(id,',')) t as single_id_index, single_id;d;
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 结果
  1. single_id_index                single_id
  2. 0                                        a
  3. 1                                        b
  4. 2                                        c
  5. 3                                        d
  6. 0                                        f
  7. 1                                        b
  8. 2                                        c
  9. 3                                        d
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两次posexplode+where筛选
  1. select
  2.         id,tim,single_id,single_tim
  3. from
  4.         test.a
  5.         lateral view posexplode(split(id,',')) t as single_id_index, single_id
  6.         lateral view posexplode(split(tim,',')) t as single_yim_index, single_tim
  7. where
  8.         single_id_index = single_yim_index;
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例子6-explode+map


  1. select column1, column2, column3, m_key, m_val from
  2.     (select column1, column2, column3, map("X1", X1, "X2", X2, "X3", X3, "X4", X4) as map1
  3.     from table1) as t1
  4. lateral view explode(map1) xyz as m_key, m_val
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例子7-explode+str_to_map


转换为

  1. select table_4.name,
  2. a.item,
  3. a.score
  4. from table_4
  5. lateral view explode(
  6. str_to_map(concat('math=',math,'&english=',english),'&','=')
  7. ) a as item,score；
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剖析：首先使用str_to_map函数将math字段与english字段拼接后的结果转换为map范例，然后通过侧视图和explode函数将其爆炸开，给生成的临时侧视图一个名字，取名a并给列名取名为item,score，由于explode(map)爆炸的结果是每一个item为行，key为1列，value为1列，这样就恰好形成我们想要的结果。
二、行专列

1、干系函数

行转列：将多个列中的数据在一列中输出
1）Concat

  1. concat(string1/col, string2/col, …)
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输入恣意个字符串(或字段,可以为int范例等)，返回拼接后的结果
  1. select concat(id,'-',name,'-',age)
  2. from student;
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2）Concat_ws

  1. concat_ws(separator, str1, str2, …)
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特殊情势的 concat()，参数只能为字符串，第一个参数为后面参数的分隔符。分隔符可以是与后面参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被毗连的字符串之间；
  1. select concat_ws('-', name, gender)
  2. from student;
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3）Collect_set（聚合，返回数组范例）

  1. collect_set(col)
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将某字段进行去重处置处罚，返回array范例；该函数只接受根本数据范例
  1. select collect_set(age)
  2. from student;
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collect_set 与 collect_list 的区别就是set去重，list不去重
4）case when

  1. case when <expr> then <result>…else <default> end
  2. if(expr, true_result, false_result)
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case when 语句是SQL中的一个非常紧张的功能，可以完成很多复杂的盘算，相称于一个表达式，可以放在任何可放表达式的地方。
2、案例

例子1


 转换为

  1. select
  2.     t1.base,
  3.     concat_ws('|', collect_set(t1.name)) as name
  4. from
  5.     (select name,concat(constellation, ",", blood_type) as base
  6.     from person_info) as t1
  7. group by
  8.     t1.base;
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例子2


转换为
 
  1. select
  2.         stu_name,
  3.         concat_ws(',',collect_set(course)) as course,
  4.         concat_ws(',',collect_set(score)) as score
  5. from student
  6. group by stu_name
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 例子3


转换为

  1. Select
  2. name,
  3. sum(case when item=数学 then score end) as math,
  4. sum(case when item=英语 then score end) as english,
  5. From table
  6. Group by name
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剖析：首先写出select name from table group by name, 由于select后有几个字段，最终输出就是几个字段，所以我们需要把目标数据的”math”和“english”两个字段想办法得出来。
之后可以对item字段所有摆列的结果进行case when判断，将score填值进入，由于末了我们需要对name做一下聚合，需要明确的是一样寻常选取字段一定要出如今groupby内里。
聚合函数可以不消，所以我们在外面套一层sum做聚合，这样得到sum的结果和单人得分结果是同等的，由于我们以name做了一遍聚合，而每个用户对一门课程只有一个成绩，所以这样就可以得到最终结果。

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