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...
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...
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 ...
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...
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; ...
hive 列拆分多列 hive多列转一列,行转列1.相关函数说明collect_list(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不去重汇总,产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中.collect_set(col):函数只接受基本数据类型,它的主要作用是将某字
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) ...
在这里将map转成array,发现还是无法用inline,看来inline只适用array(struct)格式; # map转array,还是不能用lateral view inline;inline只适用于array(struct)格式 sc.sql(''' select id ,array(str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat_ws(':',prod_nm,cast(bal as string))) from ...
总结起来,lateral view函数和explode函数用于处理复杂的数据类型,例如数组和嵌套的结构体,以便在查询中进行进一步的分析。而collect_set函数用于将指定的列的值收集到一个集合中,以便进行去重和聚合操作。这些函数在处理复杂数据类型和集合操作时非常有用,并可以帮助我们更好地理解和分析数据。©...