Hive(十)函数 列转行

 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于处理大规模的数据集。在Hive中,有一些函数可用于行转列(Pivot)和列转行(Unpivot)操作。这些函数主要用于将表中的数据在行和列之间进行转换。

 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。例如,如果有如下表:

使用LATERAL VIEW EXPLODE可以将列转行: 

SELECT id, value
FROM your_table
LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(col1, col2, col3)) AS your_table_alias;

结果

这样,我们就可以通过LATERAL VIEW EXPLODE将表的列转为行,并生成新的行

总结:

在Hive中,可以使用Lateral View操作和explode函数来实现列转行的功能。具体步骤如下:使用Lateral View操作来将一列拆分成多行。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。

SELECT column1, column2, exploded_column
FROM table_name
LATERAL VIEW explode(array_column) e
### Hive SQL 实现转行 #### 使用 LATERAL VIEW 和 UDTF 函数Hive中,可以利用`LATERAL VIEW`配合用户自定义表生成函数(UDTF),如`explode()`来实现转行的功能。对于存储有逗号分隔字符串或其他形式集合数据的单个字段,通过这些方法能够将其拆分为多行记录。 例如,当有一个包含多个行业的单一表示某公司所属的不同业务领域时,可以通过下面的方式把这一项展开成各自独立的一条新纪录: ```sql SELECT id, industry FROM company_industries ci LATERAL VIEW explode(split(industry_list, ',')) exploded_table AS industry; ``` 此查询语句会将`company_industries`表中的每一个由逗号分割开来的行业名称作为单独的结果集返回,并赋予其一个新的别名为`exploded_table`以便后续引用[^1]。 #### 处理复杂结构化数据 如果面对的是更复杂的嵌套数组或映射类型的,则可采用相应的特定函数来进行解析。比如针对JSON格式的数据源,可能就需要借助于`get_json_object()`或是`json_tuple()`这样的辅助工具先行提取出目标键对应的值之后再做进一步变换处理[^5]。 #### 示例:基于行业字段进行转换 假设有一张表格叫做`businesses`,其中某一为`industries`,该内保存着以英文半角逗号`,`相连的企业所涉及的所有产业类别信息。为了更好地分析各企业涉足的具体方向,现在希望把这些组合起来的信息分别罗出来形成新的记录。 ```sql CREATE TABLE businesses ( business_id STRING, name STRING, industries STRING ); INSERT INTO businesses VALUES ('001','ExampleCorp','Tech,BioPharma,Retail'); INSERT INTO businesses VALUES ('002','SampleInc.','Finance,Edu'); -- 下面是执行到行转化的实际命令 SELECT b.business_id, b.name, i.industry FROM businesses b LATERAL VIEW explode(split(b.industries, ',')) indv AS industry; ``` 上述代码片段创建了一个简单的测试环境并展示了如何运用`split()`加上`explode()`以及`LATERAL VIEW`语法完成从单个复合型属性向多条简单实体转变的过程[^2]。
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