1,explode()的功能是将一行数据转换成列数据,可以用于array和map类型的数据。 用于array的语法如下: 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。 tablename:原表名。 用于map的...
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 ...
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: create table example ( device_id string, login_ip array, user_info map> address struct ) row ...
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...
hive array 转换数据类型 hive中string转array 目录 一.行转列 相关函数 concat concat_ws collect_set collect_list 需求 需求分析 数据准备 写SQL 二.列转行 相关函数 split explode lateral view 需求 需求分析 数据准备 写SQL 一.行转列 相关函数
EXPLODE(col):将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 [爆炸, 炸裂] LATERAL VIEW 一入多出 用法:LATERAL VIEW udtf(expression) table Alias AS columnAlias 解释:用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
explode:常和split连用 -- 基本效果 select explode(array('A','B','C')) as col; -- 一般用法 select t.id,tf.col from (select 0 as id) t lateral view explode(array('A','B','C')) tf as col; -- 最佳用法 select t.id,tf.col from (select 1 as id,'A,B,C' as a) t late...
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。©...
1、EXPLODE(col): 将hive一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。 2、LATERAL VIEW 用法:LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias 解释:用于和 split, explode 等 UDTF 一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。