在Hive中,行转列(pivot)操作通常需要使用聚合函数和条件聚合来实现。下面是一个详细的步骤和示例SQL语句,用于演示如何在Hive中进行行转列操作。 1. 明确行转列的需求细节 假设我们有一个名为sales的表,包含以下字段:product_id(产品ID)、year(年份)、sales_amount(销售额)。我们希望将每年的销售额作为不同的列...
一、行转列 0.前置 简单说就是一行变多行。一变多的依据就是将其中一单元格的数据分割为多份,然后其他列的数据重复多份。 explode是爆炸的意思,会把一个数组或者map转为一列多行,也就是把一个数组转为表,但这样只有在只查一个explode列的情况下才行,如果有多个explode列就会报错,所以使用lateral view。 又...
将转换后的多行信息与原表字段关联查询 lateral view侧视图即产生一张虚拟表 explode(split(hobby,’,’))temp as x此与句本身返回的就是一张虚拟表,记为temp,可以为temp表的列指定字段名X student lateral view temp 使用lateral view可以直接关联两张表,保持原有的映射关系 select后边的是字段,我们炸开的是...
2、行转列 select max(sno), name, concat_ws(',', collect_set(DEPART)) as DEPART from students_info group by name; 列转行(一行转多行) 1、创建表,并插入示例数据。 create table students_info( `SNO` string comment '学生编号', `name` string comment '姓名', `DEPART` string comment '选修...
第一步先把每个订单里边的商品拆出来,也就是行转列,数据转换为下边的形式: 直接贴代码: 这样就实现了行转列操作,同时可以根据需求,对转换出来的列数据进行二次处理。 进阶的行转列 业务场景:统计出不同商品的下单量 目的是想统计该订单不同商品的下单件数,可以分为三步 ...
可以用CASE WHEN将行转成列,但是需要针对客户ID进行GROUP BY,所以CASE WHEN前面需要用到聚集函数,在这里可以使用MAX: selectcust_id,max(casewhen'标签名称'='登录时间'then'标签内容'else''end)as`登录时间`,max(casewhen'标签名称'='购买次数'then'标签内容'else''end)as`购买次数`,max(casewhen'标签名称...
在Hive SQL中,数据转换技术是处理复杂数据集的关键。列转行和行转列是两种重要的转换方法。通过使用lateral view和explode函数,可以将多列数据转换为单列的多行记录,反之亦然。这些技术不仅简化了数据处理流程,还提高了查询效率。灵活应用这些转换技巧,能够更好地满足不同场景下的数据分析需求。
hive SQL 行转列 和 列转行 一、行转列的使用 1、问题 hive如何将 a b 1a b 2a b 3c d 4c d 5c d 6 变为: a b 1,2,3c d 4,5,6 2、数据 test.txt a b 1 a b 2 a b 3 c d 4 c d 5 c d 6 3、答案 1.建表 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 drop table tmp_jiang...
hiveSQL行转列和列转行 hiveSQL⾏转列和列转⾏⼀、⾏转列的使⽤ １、问题 hive如何将 a b 1 a b 2 a b 3 c d 4 c d 5 c d 6 变为：a b 1,2,3 c d 4,5,6 ２、数据 test.txt a b 1 a b 2 a b 3 ...
创建示例表使用UNION ALL进行行转列 总结 通过以上的步骤,我们成功地使用HiveSQL实现了行转列的操作,将原始的表结构转换为我们需要的形式。在实际的数据处理过程中,我们可以根据具体的需求和数据量来调整SQL语句,灵活应用行转列的技巧。希望本文对您有所帮助!