本文介绍了如何在Hive中处理列转行的问题，特别是针对报案系统的数据，需要将同一用户的多条记录整合成一行。通过row_number()函数对记录排序，然后使用collect_list或collect_set进行字段拼接。文章探讨了collect_list的字典排序问题，并提出使用map函数和join操作来按需顺序整合context字段，避免explode和额外拆列的复杂步骤。
背景：报案系统，每个用户的报案信息按照各自的当前的进展环节被记录，并且统一环节可能有多条记录，需取最近一次更新的记录。现要将所需的字段挑选出来并生成一行新的记录，保证一人一条记录，若无对应信息则显示NULL。
数据格式：id(bigint)为主键值；user_id(bigint)为用户；type(int)为不同的环节；context(string-key-value)为各环节对应的信息。
目标格式：
思路：
1、首先由于同一用户同一环节会有多次记录，需对同一type的进行排序，取出最新的记录。
通常的排序按照每条记录的创建时间order by，但当有主键时，按照主键排序也可行。
row_number() over(PARTITION BY user_id ,type ORDER BY id desc) row
注：desc 降序 asc 升序
2、接下来把同一用户的不同type下的context拼接成一个完整的context（array)，方便后续统一取需要的信息。
2.1、首先想到用collect_list进行拼接，可以得到：
但在实际操作中发现，在任务开发平台，对type进行排序后拼接并不是按照type值的大小进行排序，而仍是根据字典排序。这使得后续打碎取value非常麻烦。但是此方法在hue可行（关系到本公司数据开发平台与hue的函数设置？？）。
注：collect_list和collect_set。都是将分组中的某
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