ClickHouse版行转列,列转行PK Hive

数据库转换与操作:Hive与ClickHouse的示例解析
本文介绍了如何在Hive和ClickHouse中进行数据转换,包括行转列和列转行的操作。在Hive中,通过`collect_set`和`CONCAT_WS`实现数据聚合与连接;而在ClickHouse中,使用`arrayStringConcat`和`groupArray`达到相同效果。此外,还展示了如何将电影类别从列转为行,利用`explode`和`split`函数进行处理。

– 行转列,列转行
一: hive版本

孙悟空 白羊座 A
大海 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
苍老师 白羊座 B

结果如下:
射手座,A 大海|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 宋宋|苍老师

SELECT t1.c_b , CONCAT_WS("|",collect_set(t1.name))
FROM (
SELECT NAME ,CONCAT_WS(’,’,constellation,blood_type) c_b
FROM person_info
)t1
GROUP BY t1.c_b

二: ClickHouse版本
arrayStringConcat

  1. 创建表并导入数据
    create table xx (
    name String,
    xz String,
    xx String
    ) engine = Log;

clickhouse-client -q ‘insert into xx FORMAT TSV’ < /data/xx.txt

SELECT
xxxz,
groupArray(name)
FROM
(SELECT
name,
concat(xz,’,’,xx) as xxxz
FROM
xx)
GROUP BY xxxz;
3.
SELECT
xxxz,
arrayStringConcat(groupArray(name),’|’) as concat_col
FROM
(SELECT
name,
concat(xz,’,’,xx) as xxxz
FROM
xx)
GROUP BY xxxz;

三:列转行
movie category
《疑犯追踪》

<think>好的,我现在需要回答用户关于Hive行转列转行的实现方法的问题。首先,我得回忆一下Hive中相关的函数和操作步骤。用户可能希望得到具体的示例和步骤说明,所以我要确保内容清晰,结构合理。 首先,行转列(将多行合并为一行)通常使用concat_ws和collect_set或collect_list函数。concat_ws用于连接字符串,collect_set去重,collect_list保留所有元素。例如,将多个订单ID合并成一个表,可能需要按用户ID分组,然后用这些函数组合。接下来是转行(将一拆分为多行),这里主要用lateral view和explode函数。explode可以处理数组或map类型的,将其拆分成多行。例如,拆分逗号分隔的字符串为多个sku_id,需要先用split转成数组,再用explode展开。同时,可能需要处理空值或异常情况,比如使用lateral viewouter来保留原行。然后,我需要参考用户提供的引用内容,确保引用正确。比如引用[5]提到explode函数的用法,引用[4]提到concat_ws的例子。这些引用需要自然地融入到回答中,帮助支持我的解释。用户可能还关心实际应用场景,比如数据处理中的具体案例,或者性能方面的注意事项。比如在行转列时,使用collect_set可能导致数据去重,而collect_list保留所有,这可能影响结果,需要明确说明区别。另外,需要注意语法正确性,比如HiveSQL的写法,函数参数是否正确。例如,split函数的分隔符是否正确,concat_ws的第一个参数是否是分隔符。这些细节可能会影响用户的实际操作,所以必须准确无误。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解。比如行转列的性能优化,如何处理复杂数据结构,或者实际应用场景有哪些。这些问题应该基于回答内容,引导用户进一步学习。 总结一下,回答的结构应该是先介绍行转列转行的概念,然后分别给出实现方法和示例代码,结合引用内容,最后附上相关问题。确保每个步骤都有对应的示例和解释,让用户能够逐步理解和应用。</think>### Hive行转列转行实现方法 #### 一、行转列(多行合并为一行) **实现场景**:将同一分组下的多行数据合并为单行,例如用户订单聚合、标签合并等。 **核心函数**: - `collect_set()`:去重聚合 - `collect_list()`:保留重复元素 - `concat_ws()`:带分隔符的字符串连接 **示例**(用户订单聚合): ```sql SELECT user_id, concat_ws(',', collect_set(order_id)) as order_list FROM user_orders GROUP BY user_id; ``` **说明**:将每个用户的订单ID合并为逗号分隔的字符串[^4][^5]。 #### 二、转行(单拆分为多行) **实现场景**:将包含复杂结构(数组/Map)的拆分为独立行,例如SKU表展开、标签拆分。 **核心函数**: - `explode()`:炸裂数组/Map为多行 - `split()`:字符串转数组 - `lateral view`:生成虚拟表关联原数据 **示例**(拆分订单SKU): ```sql SELECT order_id, sku_id FROM orders LATERAL VIEW explode(split(sku_list, ',')) adTable AS sku_id; ``` **说明**:将逗号分隔的SKU字符串拆分为独立行[^1][^5]。 #### 三、特殊场景处理 1. **空值保留**: ```sql LATERAL VIEW OUTER explode(...) -- 使用OUTER保留原行 ``` 2. **多炸裂**: ```sql LATERAL VIEW explode(数组1) t1 AS col1 LATERAL VIEW explode(数组2) t2 AS col2 ``` #### 四、性能注意事项 - 转行操作会显著增加数据量,需关注内存压力 - 行转列的`collect_set`比`collect_list`更节省存储 - 预处理阶段使用`split`替代正则表达式可提升效率[^3] ---
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