hive的虚拟列函数

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                                                hive的虚拟列

                         hive 0.8版本之后提供了两个函数，其实也没什么用处，可以起到辅助函数的作用。

             INPUT__FILE__NAME：函数的作用就是显示每一个map任务所对应输文件的目录以及文件名。

             BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE：当前map任务处理的数据所对应文件的偏移量。

select INPUT__FILE__NAME, emp, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE from emp;

输出的内容如图所示，前面的是文件名，中间的是empno，后面的是数据文件的偏移量




hive中的虚拟列
大数据技术杂谈
11-11 1630
Hive中有个"虚拟列"的概念，此列并未在表中真正存在，其用意是为了将Hive中的表进行分区(partition)，这对每日增长的海量数据存储而言是非常有用的。为了保证HiveQL的高效运行，强烈推荐在where语句后使用虚拟列作为限定。拿web日志举例，在Hive中为web日志创建了一个名为web_log表，它有一个虚拟列logdate，web_log表通过此列对每日的日志数据进行分区。因此，在
Hive(十)函数 列转行
技术博客
08-13 1342
select * from (select name, x, a from people lateral view explode(xinge) x_tmp as x lateral view explode(aihao) a_tmp as a) tmp where x='活泼' and a='打篮球';例如，如果有一个包含数组的列，可以使用Lateral View拆分数组中的元素为多行数据。列转行是指将表中的列数据转换为行，通常使用LATERAL VIEW EXPLODE语法结合SELECT语句。
Hive虚拟字段及解释
houzhizhen的专栏
05-17 517
ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK 在 text，orc，parquet 格式的存储中都是 0，所以默认不可以查询。
Hive3：常用的虚拟列(Virtual Columns)
Brave_heart4pzj的博客
08-16 510
Hive
Hive 调优总结
切克闹的博客
05-06 1809
1. 通常，可以通过设置属性hive.map.aggr值为true来提高聚合的性能。 hive.map.aggr=true;这个设置会触发在map阶段的“顶级”聚合过程。（非顶级的聚合过程将会在执行一个GROUP BY后进行）不过这个设置将需要更多的内存。 2. 无需MapReduce 也就是所谓的本地模式。Hive可以简单的读取employees对应目录下的文件。例如： select * from employees; 或者加where和limit也是可以的。 此外，如果属性hive.exec.mo
hive相关汇总
qq_46893497的博客
03-01 1412
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Hive列转行函数
weixin_44516261的博客
10-03 2976
Hive列转行函数 select split("a,b,c,d",','); 效果: select explode(split("a,b,c,d",',')); 效果: 案例: 原始数据 movie category 《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情 《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情 《战狼2》 战争,动作,灾难 需求 《疑犯追踪》 悬疑 《疑犯追踪》 动作 《疑犯追踪》 科幻 《疑犯追踪》 剧情 《Lie
hive—炸裂函数explode/posexplode
风子~的博客
12-13 2264
Lateral View配合 split, explode 等UDTF函数一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，并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。posexplode()：对两列进行多行转换，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。2、不能与group by、cluster by、distribute by、sort by联用。collect_set：将某字段进行去重处理，返回array类型。3、不能进行UDTF嵌套。
【Hive SQL】Hive Sql 列转行（lateral view 与 explode 、posexplode）详解
qq_34446614的博客
06-21 1369
将hive某列一行中复杂的 array 或 map 结构拆分成多行（只能输入array或map）。通常，explode函数会与lateral view一起结合使用;
Hive常用函数
qq_43709558的博客
01-11 1310
常用函数
Hive数据查询（基本查询、RLIKE正则匹配、union联合、Sampling采样、Virtual Columns 虚拟列）
2202_75347029的博客
09-07 1351
使用这种语法抽样，条件不变的话，每一次抽样的结果都一致，无法做到随机，只是按照数据顺序从前向后取。row_ _offset_ _inside_ _block，显示数据所在的HDFS块的偏移量看，需要运行语句。num（K|M|G）表示抽取num大小的数据，单位可以是K、M、G表示KB、MB、GB。block_ _offset_ _inside_ _file，显示数据行所在文件的偏移量。input_ _file_ _name，显示数据行所在的具体文件。rand（）表示随机的依据基于整行（普通表使用）
hive查询数据来源的文件和具体位置方法
fuyun6363的博客
04-24 3252
通常用户在HIVE中用SELECT语句出来结果，无法确定结果是来自哪个文件或者具体位置信息，HIVE中考虑到了这点，在Virtual Column虚列中可以指定三个静态列: INPUT__FILE__NAME map任务读入File的全路径 BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE 如果是RCFile或者是SequenceFile块压缩格式文件则显示Blo...
Hive配置文件中配置项的含义详解
yangxiangpao的专栏
03-31 1141
Hive配置文件中配置项的含义详解（收藏版） 这里面列出了hive几乎所有的配置项，下面问题只是说出了几种配置项目的作用。更多内容，可以查看内容 问题导读： 1.hive输出格式的配置项是哪个？ 2.hive被各种语言调用如何配置？ 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中？ 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志，通过哪个配置项？ 5.当用户
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Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户...
MySQL学习篇:虚拟列(MySQL8)
Mccson的博客
05-22 1015
本次使用虚拟列是因为一个给。
三、Hive数据仓库应用之Hive数据操作语言（超详细步骤指导操作，WIN10，VMware Workstation 15.5 PRO，CentOS-6.7）
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12-17 2399
Hive数据仓库应用实验之Hive数据操作语言，熟悉了解加载文件、基本查询、插入查询以及IMPORT和EXPORT的基本操作，WIN10系统，虚拟机软件VMware Workstation 15.5 PRO，Linux版本CentOS-6.7，超详细步骤配图详解，对新手友好。
MySQL虚拟列的详细讲解
xudajian的专栏
01-26 1万+
MySQL运用虚拟列对where条件有函数的的优化 MySQL5.7引入了Generated Column，所谓Cenerated Column，就是数据库中的某一列由其他列计算而得。MySQL 5.7中，支持两种Generated Column，即Virtual Generated Column和Stored Generated Column，前者只将Generated Column保存在数据字典中（表的元数据），并不会将这一列数据持久化到磁盘上；后者会将Generated Column持久化到磁盘上.
hive创建虚表dual
weixin_30326741的博客
11-16 533
create table baotang.dual(dummy String); 转载于:https://www.cnblogs.com/everglow/p/9968994.html
hive 中列转行的函数
最新发布
06-24
<think>我们正在讨论Hive中的列转行操作。根据引用[2]，Hive中列转行需要使用特定的函数。在引用[2]中提到了列转行需要用到的函数，但具体是什么函数呢？另外，引用[3]和引用[4]提到了Oracle中的列转行函数（如wm_concat、pivot）和PostgreSQL的crosstab，但用户询问的是Hive。在Hive中，列转行通常使用LATERALVIEW和explode()函数。pivot并不是Hive内置的函数，而是Oracle和SQLServer中的函数（如引用[4]所述）。因此，在Hive中实现列转行，我们使用LATERALVIEWexplode()。用户的问题：查找Hive中用于列转行的函数，并请求pivot示例。由于Hive没有pivot函数，我们需要用其他方式实现列转行。根据引用[2]中提到的列转行，我们注意到它使用了CONCAT_WS和COLLECT_SET来实现行转列（即聚合多行为一行，将多行的某一列合并为一个字符串），而列转行则是将一列中的多个值拆分成多行。因此，在Hive中，列转行（将一列拆分为多行）通常使用explode函数，并结合LATERALVIEW。示例：假设我们有一张表，其中一列是数组类型（或者使用split函数将字符串分割成数组），然后使用explode将该数组拆分为多行。具体步骤：1.如果原始数据是字符串，并且需要按照某个分隔符拆分，则先使用split函数将其转换为数组。2.使用explode函数将数组拆分成多行，同时使用LATERALVIEW来关联原表的其他列。示例代码：假设表结构为：table1:idstring,namesstring--该字段是用逗号分隔的多个名字，如"John,Alice,Bob"我们希望将names列拆分成多行，每行一个名字。查询语句：```sqlSELECTid,single_nameFROMtable1LATERALVIEWexplode(split(names,','))tASsingle_name```这样，对于每一行，split(names,',')将字符串分割成数组，然后explode将数组的每个元素变成一行，并与原表的id关联。但是，用户可能提到了pivot，而pivot在Hive中并不是直接支持的。实际上，在Hive中，我们通常用上述方法来实现列转行（即unpivot操作）。而pivot（行转列）在Hive中通常使用CASEWHEN或if函数配合聚合函数来实现，如引用[4]中提到的CASE和GROUPBY。因此，我们需要澄清：列转行（unpivot）：将多个列转换为多行，或者将一列的多个值拆分成多行（如上述例子）。行转列（pivot）：将一列中的多个行聚合为一行，并形成多个列。用户的问题中要求的是“列转行”，但同时又提到了“pivot”。注意，在SQL中，pivot通常是指行转列，而列转行是unpivot。所以，用户可能是混淆了这两个概念。根据用户的问题：“Hive列转行函数pivot示例用法”，如果用户想要的是列转行（unpivot），那么我们应该使用explode；如果用户想要的是行转列（pivot），那么我们应该使用聚合函数配合条件表达式。我们再看用户的问题：“我想查找Hive中用于列转行的函数”，所以用户明确要求的是列转行（unpivot），那么正确的函数是explode，并且需要配合LATERALVIEW使用。但是，用户又提到“pivot”，可能用户误以为pivot是列转行。实际上，pivot是行转列。所以，我们需要解释清楚。因此，回答应该包括两部分：1.列转行（unpivot）在Hive中的实现：使用LATERALVIEWexplode。2.澄清pivot在Hive中通常指行转列，并给出行转列（pivot）的实现示例（如果用户需要的话）。由于用户明确要求列转行，我们先给出列转行的示例。然后，考虑到用户提到了pivot，我们也给出行转列的示例（使用CASEWHEN和聚合函数）。列转行示例（unpivot）：原始数据：id|names-----|-----------1|John,Alice2|Bob列转行后：id|single_name-----|------------1|John1|Alice2|Bob行转列示例（pivot）：原始数据：id|category|value-----|----------|-------1|A|101|B|202|A|152|B|25行转列后（按id分组，将category的值作为列名，value作为列值）：id|A|B-----|------|-----1|10|202|15|25在Hive中实现行转列（pivot）的查询：```sqlSELECTid,MAX(CASEWHENcategory='A'THENvalueEND)ASA,MAX(CASEWHENcategory='B'THENvalueEND)ASBFROMtable2GROUPBYid;```因此，我们回答用户：1.列转行（unpivot）使用explode和LATERALVIEW。2.行转列（pivot）使用条件聚合（如CASEWHEN）。注意：引用[2]中提供的示例实际上是行转列（将多行合并为一行，用分隔符连接），而不是列转行。所以用户需要区分。另外，引用[5]中给出了Oracle中行转列（拆分一列为多行）的例子，使用了正则表达式和connectby，但在Hive中我们使用explode。总结回答：-Hive中列转行（将一列拆分为多行）使用函数：explode()，并配合LATERALVIEW。-Hive中没有pivot函数，行转列操作使用条件聚合（CASEWHEN）和GROUPBY。最后，生成相关问题。</think>### Hive 列转行操作详解 在 Hive 中实现列转行（将多列数据转换为多行数据）主要使用 `LATERAL VIEW` 结合 `explode()` 函数，**Hive 本身没有内置的 `PIVOT` 函数**（该函数存在于 Oracle/SQL Server）。以下是具体实现方法： #### 核心函数 - **`explode()`**：将数组或 Map 类型的列拆分成多行 - **`LATERAL VIEW`**：配合 `explode()` 生成虚拟表并与原表关联 - **`split()`**：将字符串分割为数组（常配合 `explode` 使用） #### 示例场景 假设有销售数据表 `sales_data`： ```sql CREATE TABLE sales_data ( product_id STRING, sales_q1 INT, sales_q2 INT, sales_q3 INT, sales_q4 INT ); -- 示例数据 INSERT INTO sales_data VALUES ('P1001', 150, 200, 180, 220), ('P1002', 90, 120, 110, 130); ``` #### 列转行实现 目标：将季度销售额列（q1-q4）转为多行数据 ```sql SELECT product_id, quarter, sales FROM sales_data LATERAL VIEW explode( array( struct('Q1', sales_q1), struct('Q2', sales_q2), struct('Q3', sales_q3), struct('Q4', sales_q4) ) ) t AS quarter_sales LATERAL VIEW explode(array(quarter_sales.col1, quarter_sales.col2)) x AS quarter, sales; ``` **输出结果**： ``` product_id | quarter | sales -----------+---------+------ P1001 | Q1 | 150 P1001 | Q2 | 200 P1001 | Q3 | 180 P1001 | Q4 | 220 P1002 | Q1 | 90 ... | ... | ... ``` #### 文本列转行示例 若需拆分逗号分隔的字符串（如 `"A,B,C"` → 三行）： ```sql SELECT id, split_name FROM user_data LATERAL VIEW explode(split(names, ',')) t AS split_name; ``` #### 注意事项 1. **数据类型**：`explode()` 仅支持数组 (ARRAY) 或映射 (MAP) 类型 2. **空值处理**：使用 `LATERAL VIEW OUTER EXPLODE` 保留空值行 3. **性能**：大数据量时避免多次 `explode` 嵌套 4. **Hive版本**：Hive 0.6+ 支持该语法 > 对比其他数据库：Oracle 可使用 `UNPIVOT`，PostgreSQL 使用 `unnest()`，但 Hive 需通过 `LATERAL VIEW + explode()` 实现类似功能[^2][^4]。
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