HiveSQL——不使用union all的情况下进行列转行

参考文章:

HiveSql一天一个小技巧:如何不使用union all 进行列转行_不 union all-CSDN博客文章浏览阅读881次,点赞5次,收藏10次。本文给出一种不使用传统UNION ALL方法进行 行转列的方法,其中方法一采用了concat_ws+posexplode()方法,利用posexplode的位置索引实现key-value之间的一一对应,方法二采用explode()+case when的方法,利用case when 进行转换实现key-value之间的一一对应。_不 union allhttps://blog.csdn.net/godlovedaniel/article/details/125019658 列转行(UDTF函数:炸裂:一进多出)

0 需求分析

1 数据准备

sql 复制代码
create table if not exists table22
(
    id      int comment '用户id',
    name    string comment '姓名',
    age     string comment '年纪',
    gender  string comment '性别'

);
insert overwrite table table22
values (1, 'mimi','11','0'),
       (2, 'geg','32','1');

2 数据分析

**方式一:**使用union all 的方式行转列

sql 复制代码
select
    id,
    'name' as type,
    name   as value
from table22
union all
select
    id,
    'age' as type,
    age   as value
from table22
union all
select
    id,
    'gender' as type,
    gender   as value
from table22
order by id;

ps: 使用union all 方式需要注意:上下两段逻辑,对应字段的类型要一致,字段名称也必须一致

方式二: 不使用union all 方法,采用 concat_ws() + posexplode( )方法,利用pos的位置索引进行一一对应。(where pos1 = pos2)

完整的代码如下:

sql 复制代码
select
    id,
    type,
    value
from (
         select
             t1.id,
             tmp1.pos1,
             tmp1.item1 as value,
             tmp2.pos2,
             tmp2.item2 as type
         from (
                  select
                      id,
                      concat_ws(',', name, age, gender) as value,
                      array('name', 'age', 'gender')    as type
                  from table22
              ) t1
                  lateral view posexplode(split(value, ',')) tmp1 as pos1, item1
                  lateral view posexplode(type) tmp2 as pos2, item2
     ) t2
where pos1 = pos2;

上述的SQL简化如下:

sql 复制代码
select
    id,
    item2 as type,
    item1 as value
from table22
         lateral view posexplode(split(concat_ws(',', name, age, gender), ',')) tmp1 as pos1, item1
         lateral view posexplode(array('name', 'age', 'gender')) tmp2 as pos2, item2
where tmp1.pos1 = tmp2.pos2;

explode及posexolode炸裂函数的详细用法见文章:

HiveSQL题------炸裂函数(explode/posexplode)_hive exolode-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次,点赞28次,收藏13次。HiveSQL题------炸裂函数(explode/posexplode)_hive exolodehttps://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135941286?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170753932316800192292655%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=170753932316800192292655&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-135941286-null-null.nonecase&utm_term=%E7%82%B8%E8%A3%82%E5%93%88%E6%95%B0&spm=1018.2226.3001.4450

方式三: 采用explode() + case when 方法,先用array()函数将字段封装,再利用case when与字段值进行匹配。

sql 复制代码
select
    id,
    tmp1.type,
    case tmp1.type
        when 'name' then name
        when 'age' then age
        when 'gender' then gender
        else null end as value
from table22
   lateral view explode(array('name', 'age', 'gender')) tmp1 as type

3 小结

上述案例采用了多种【行转列】的方法,除了常规的union all 上下拼接,还可以利用 **concat_ws + posexplode()**结合方式,利用炸裂函数posexplode的下角标pos来实现pos -value的一一对应; 另外还可以利用 explode()+ case when结合方式,用case when进行条件判断,一一匹配。

相关推荐
商业模式源码开发1 分钟前
实体门店低获客成本增长案例:3 人转介绍模型 + 消费返还机制落地分析
大数据·商业模式·私域流量
元拓数智1 小时前
智能分析落地卡壳?先补好「数据关系+语义治理」这层技术基建
大数据·分布式·ai·spark·数据关系·语义治理
TDengine (老段)2 小时前
TDengine Tag 设计哲学与 Schema 变更机制
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
sxgzzn3 小时前
新能源场站数智化转型:基于数字孪生与AI的智慧运维管理平台解析
大数据·运维·人工智能
清平乐的技术专栏4 小时前
【Flink学习】(二)Flink 本地环境搭建,运行第一个入门程序
大数据·flink
这是程序猿4 小时前
Spring Boot自动配置详解
java·大数据·前端
ws2019075 小时前
AUTO TECH China 2026广州汽车零部件展:从整机集成迈向核心部件的产业跃升
大数据·人工智能·科技·汽车
humors2215 小时前
从数据到决策:汽车使用成本的精细计算指南
大数据·程序人生
大大大大晴天5 小时前
Flink技术实践:RocksDB 状态后端技术解密
大数据·flink
189228048616 小时前
NY382固态MT29F32T08GSLBHL8-24QM:B
大数据·服务器·人工智能·科技·缓存