collect_set(col)函数只接受基本数据类型, 它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总,产生array类型字段。 select no,collect_set(score) from tablss group by no; 1 2 3 4 5 6 突破group by限制 还可以利用collect来突破group by的限制,Hive中在group by查询的时候要求出现在select后面的列都必须是出现在gro...
select collect_set(name) from test2; -- ["tom","marry","peter"] collect_list :将某字段不去重汇总,返回array类型字段 select collect_list(name) from test2; -- ["tom","marry","peter","tom","tom","marry"] 列传行 explode :将一列复杂的array或map拆分成多行 测试表:test3 category1 cate...
这里可配合使用lateral view首先实现列转行的功能,如下所示: select no,score from tablaa lateral view explode(score_set) xxx as score; 注:xxx代表虚表名称,不能缺少。 进一步深化上述代码解决统计一段时间的去重值,可写为: select no,collect_set(score) from tablaa lateral view explode(score_set) xxx ...
HIVE中关于collect_set与explode函数妙用 hive的复合数据类型 Hive中的列支持使用三类复杂的集合数据类型,即:array,map及struct,这些类型的名称是保留字,具体用法可参见该篇博文,里面有关于三类基本集合数据类型的操作实例,注:map中可嵌套array类型。 例如,定义表: createtableexample ( device_id string, login_ip ar...
select no,score from tablaa lateral view explode(score_set) xxx as score; 注:xxx代表虚表名称,不能缺少。 进一步深化上述代码解决统计一段时间的去重值,可写为: select no,collect_set(score) from tablaa lateral view explode(score_set) xxx as score group by no; 这样,将两个函数结合实现了行转列...
(1)explode()函数(配合使用:Lateral View): explode(array)函数接受array类型的参数,其作用恰好与collect_set相反,实现将array类型数据单列转多行或多列。explode(ARRAY) 列表中的每个元素生成一行; explode(MAP) map中每个key-value对,生成一行,key为一列,value为一列; ...
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) 语法 explode(col) 1. select explode(arraycol) as newcol from tablename; 1. explode():函数中的参数传入的是arrary数据类型的列名。 newcol:是给转换成的列命名一个新的名字,用于代表转换之后的列名。
concat_ws(',', collect_list(cast(col3 as string))) as col3from row2col2group by col1, col2;列转行:单列转多行 需求 原始数据表目标结果表explode 功能:用于将一个集合或者数组中的每个元素展开,将每个元素变成一行 语法 explode( Map | Array) ...
Hive刷题——explode关于数据扩充与收缩 有以下数据 selectexplode(array(2,3,4)) num; 结果 num234 需求1、数据扩充: 输出结果如下所示: 41,4,3,231,3,221,2 参考实现 selectt.num,concat_ws(',',collect_set(cast(t1.rnasstring))) listsfrom(selectexplode(array(2,3,4,5)) num) tjoin(select...
3、COLLECT_SET(col): 函数只接受基本数据类型,它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总,产生 array 类型字段。 二、准备数据 假设你拥有如下的用户数据 三、需求分析 把相同性别的同龄人归类到一起,输出如下的结果 四、创建Hive表并导入数据 1、建立user_info表,将数据导入到表中 ...