Hive之列转行,通用sql写法

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#hadoop #hive

本文探讨了在SQL中使用concat_ws函数结合collect_set或collect_list进行数据聚合的方法，特别强调了column数据类型为string的要求及去重功能的实现。

作者官方网站:http://www.wxl568.cn

实例数据图

转换换行

select uid,
       concat_ws (',', collect_list(date_time)) as date_time
  from dm_hrssgps.timeaaa
 group by uid

使用函数：concat_ws(',',collect_set(column))  

说明：collect_list 不去重，collect_set 去重。 column的数据类型要求是string

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起因 最近收到一个需求，做一张宽表的清洗处理，基于一张表格做条件，于是便把表格直接抽为一张字典表，用于对基础数据做match匹配。表格数据如下： 整理后表数据如下（仅作演示，省略了其他条件字段）： hive> select arch_value, industry from dim.company_arch_value_condition_tag limit 10; OK 高 IT互联网_IT信息技术 高 金融_银行业|金融_保险业|金融_资本市场_证券期货 高 教育 高 商贸 高 （除上
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lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
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lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UTDF会把一行拆分成一或者多行，lateralview再把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。group_concat()会计算哪些行属于同一组，将属于同一组的列显示出来。Concat()函数用于将多个字符串连接成一个字符串。可以有一个或多个参数。他们都是将分组中的某列转为一个数组返回，不同的是collect_list不去重，而collect_set去重。concat_ws函数在连接字符串的时候，只要有一个字符串不是NULL，就不会返回NULL。
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hive中行转列 行转列：concat_ws 和collect_set或者collect_list结合使用 collect_set函数是对统计的数据进行去重，然后拼接在一起，返回一个set集合 collect_list是不去重，对所有的值进行拼接然后返回一个list集合 select id,isbook,concat_ws(',', collect_list(cast(time as string))) as List from table group byid,isbook 使用str_..
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原理：将UDTF（表生成函数）的结果构建成一个类似于视图的表，然后将原表中的每一行和UDTF函数输出的每一行进行连接，生成一张新的虚拟表。from 表名 lateral view UDTF(xxx) 侧视图名 as 字段名;以上就是hive SQL中行列转换的具体解决方案了。1、首先将单列数据先切割再使用炸裂函数炸开；2、同时配合侧视图生成最后完整表。
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<think>嗯，用户现在想找Hive中列转行的操作示例，特别是关于transpose和pivot的。让我先回想一下之前和用户的对话。之前用户询问了hivevar和hiveconf的区别，我详细解释了它们的用途、作用域以及示例。现在用户的问题转向数据操作，具体是列转行，也就是行转列或者列转行，可能涉及到Hive中的pivot或transpose操作。不过Hive本身没有内置的PIVOT函数，这点需要特别注意。 首先，我需要确认用户的需求。列转行通常指的是将多列数据转换为多行，也就是所谓的“unpivot”操作。而pivot则是将行数据转换为列，即聚合操作。Hive中处理这类转换通常需要用到explode函数和lateral view，或者使用case when语句进行条件聚合。用户提到“列转行”可能指的是这两种情况中的一种，需要进一步明确。 接下来，我应该考虑用户可能的实际应用场景。比如，用户可能有一个包含多个指标列的表，想将这些列转换为行，以便于分析。例如，一个销售表中有不同季度的销售额列，用户想将季度列转换为行，每个季度作为一行记录。这时候就需要用到unpivot的操作，但Hive不支持unpivot，所以需要变通方法。 然后，我需要回忆Hive中处理这类问题的常用方法。对于列转行（unpivot），可以使用stack函数，或者结合explode和map来模拟。例如，将多个列组合成一个map，然后explode这个map。对于行转列（pivot），则通常使用case when语句结合聚合函数，如sum、max等，按某个键值进行分组，生成新的列。 另外，用户可能对性能优化有需求，尤其是在处理大数据量时。需要注意explode和lateral view可能导致数据膨胀，影响性能，需要合理设计查询。 需要检查之前的回答是否有相关的示例或提到过这些函数。在之前的回答中，用户的问题是关于变量和配置，所以现在需要转向数据操作，可能需要详细举例说明。 可能的误区是用户可能认为Hive有直接的pivot或unpivot函数，但实际上需要手动实现。因此，在回答时需要明确说明这一点，并提供替代方法。 最后，用户可能需要具体的示例代码，包括创建测试表的步骤、查询示例以及结果展示，这样他们可以复制粘贴并测试。同时，要指出不同Hive版本之间的差异，比如stack函数的可用性，以及如何在没有stack的情况下使用其他方法实现相同效果。</think>--- ### Hive列转行（Unpivot）与行转列（Pivot）操作详解 --- #### 一、核心概念区分 | 操作类型 | 功能描述 | Hive实现方式 | |----------------|-----------------------------|-----------------------------| | **列转行** | 将多列数据转为多行（Unpivot） | `stack`函数或`explode`+`map` | | **行转列** | 聚合多行数据转为多列（Pivot） | `CASE WHEN`+聚合函数 | --- ### 二、列转行（Unpivot）实战 #### 场景：将季度销售额列展开为行记录 **原始表结构**： ```sql CREATE TABLE sales ( product_id STRING, q1_sales DOUBLE, q2_sales DOUBLE, q3_sales DOUBLE, q4_sales DOUBLE ); ``` #### 方法1：使用`STACK`函数（Hive 2.2+） ```sql SELECT product_id, quarter, sales FROM sales LATERAL VIEW STACK( 4, 'Q1', q1_sales, 'Q2', q2_sales, 'Q3', q3_sales, 'Q4', q4_sales ) tmp AS quarter, sales; ``` *输出结果*： ``` product_id | quarter | sales -----------+---------+------- A001 | Q1 | 1500 A001 | Q2 | 2200 ... ``` #### 方法2：`EXPLODE`+`MAP`（兼容旧版本） ```sql SELECT product_id, kv.quarter, kv.sales FROM sales LATERAL VIEW EXPLODE( MAP( 'Q1', q1_sales, 'Q2', q2_sales, 'Q3', q3_sales, 'Q4', q4_sales ) ) kv AS quarter, sales; ``` --- ### 三、行转列（Pivot）实战 #### 场景：将不同年份的销售额转为列 **原始表结构**： ```sql CREATE TABLE yearly_sales ( product_id STRING, year INT, sales DOUBLE ); ``` #### 标准Pivot实现 ```sql SELECT product_id, MAX(CASE WHEN year=2020 THEN sales END) AS sales_2020, MAX(CASE WHEN year=2021 THEN sales END) AS sales_2021, MAX(CASE WHEN year=2022 THEN sales END) AS sales_2022 FROM yearly_sales GROUP BY product_id; ``` *输出结果*： ``` product_id | sales_2020 | sales_2021 | sales_2022 -----------+------------+------------+----------- A001 | 15000 | 18000 | 21000 ... ``` --- ### 四、动态Pivot高阶方案 当列值不确定时，可通过预处理生成动态SQL： ```sql SET hivevar:column_list = '2020,2021,2022'; -- 从数据中动态获取更佳 SELECT CONCAT( 'SELECT product_id,', GROUP_CONCAT( DISTINCT CONCAT('MAX(CASE WHEN year=', year, ' THEN sales END) AS sales_', year), ',' ), ' FROM yearly_sales GROUP BY product_id' ) FROM yearly_sales; ``` *生成动态SQL后执行*，适用于自动化处理流程[^1]。 --- ### 五、性能优化要点 1. **列转行注意点** - `EXPLODE`会导致数据量膨胀，建议配合`WHERE`条件过滤 - 使用`LATERAL VIEW OUTER`保留空值记录 2. **行转列优化** - 预聚合基础数据减少计算量 - 使用`MAP`类型存储中间结果 3. **参数调优** ```sql SET hive.exec.parallel=true; -- 启用并行执行 SET hive.optimize.ppd=true; -- 谓词下推优化 ``` --- ### 六、常见问题排查 **问题1**：`STACK`函数报错`SemanticException` *解决方案*：确认Hive版本≥2.2，或改用`EXPLODE`+`MAP`方案 **问题2**：动态Pivot列顺序错乱 *修正方法*：在`GROUP_CONCAT`中使用`ORDER BY`保证列顺序 ```sql GROUP_CONCAT( CONCAT('MAX(CASE WHEN year=', year, ' THEN sales END) AS sales_', year) ORDER BY year ASC ) ``` **问题3**：空值处理异常 *增强写法*： ```sql COALESCE(MAX(CASE WHEN year=2020 THEN sales END), 0) AS sales_2020 ``` --- ### 相关问题 1. 如何实现Hive多列合并为JSON格式？ 2. Hive中如何处理动态生成的列名？ 3. 比较Hive与Spark SQL的行列转换实现差异？ [^1]: 动态SQL生成需注意SQL注入风险，应对输入值进行严格校验 [^2]: `GROUP_CONCAT`默认最大长度限制可通过`hive.group_concat.max.len`参数调整 [^3]: 行列转换操作会显著影响执行计划，建议通过`EXPLAIN`命令分析查询逻辑
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