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
Qzkj6662 小时前
从规则到智能:企业数据分类分级的先进实践与自动化转型
大数据·人工智能·自动化
q***47433 小时前
PostgreSQL 中进行数据导入和导出
大数据·数据库·postgresql
寰宇视讯4 小时前
奇兵到家九周年再进阶,获36氪“WISE2025商业之王 年度最具商业潜力企业”
大数据
声网4 小时前
活动推荐丨「实时互动 × 对话式 AI」主题有奖征文
大数据·人工智能·实时互动
Hello.Reader5 小时前
在 YARN 上跑 Flink CDC从 Session 到 Yarn Application 的完整实践
大数据·flink
Learn Beyond Limits5 小时前
Data Preprocessing|数据预处理
大数据·人工智能·python·ai·数据挖掘·数据处理
心止水j6 小时前
hive分区
数据仓库·hive·hadoop
心止水j6 小时前
Hive 桶表的创建、数据导入、查询与导出
数据仓库·hive·hadoop
放学有种别跑、6 小时前
GIT使用指南
大数据·linux·git·elasticsearch
gAlAxy...7 小时前
SpringMVC 响应数据和结果视图:从环境搭建到实战全解析
大数据·数据库·mysql