hive列转行 (hive列转行函数介绍)

在大数据处理领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，它提供了类SQL语法来查询和分析大规模数据集。在Hive中，有一个常见的操作就是将列转行，这个操作可以通过使用Hive列转行函数来实现。

Hive列转行函数可以帮助用户将表中的列数据转换成行数据，这在某些情况下非常有用。比如，在某些数据集中，可能存在一些列存储了多个值，而用户需要将这些值转换成行来进行进一步分析。Hive列转行函数就可以很好地应对这种需求。

在Hive中，有几种常用的列转行函数，其中包括explode()函数、lateral view explode()函数、stack()函数等。

1. explode()函数：

explode()函数是Hive中最常用的列转行函数之一，它可以将一个包含多个元素的数组或map类型的列展开为多行数据。通过使用explode()函数，用户可以很方便地将一个列中的多个值转换成多行数据，方便后续的处理和分析。

示例：

假设我们有一个表t，包含了一个列col1，这个列存储了一些数组数据。如果我们想将数组数据展开为多行数据，可以使用如下SQL语句：

SELECT explode(col1) AS new_col FROM t;

这样就可以将数组数据转换成行数据，方便进一步分析。

2. lateral view explode()函数：

lateral view explode()函数是一种更加灵活的列转行函数，它可以一次性将多个数组列展开为多行数据，并且支持别名功能。通过使用lateral view explode()函数，用户可以更加灵活地处理包含多个数组列的数据。

示例：

假设我们有一个表t，包含了两个数组列col1和col2，如果我们想将这两个数组列展开为多行数据，可以使用如下SQL语句：

SELECT * FROM t LATERAL VIEW explode(col1) t1 AS new_col1 LATERAL VIEW explode(col2) t2 AS new_col2;

这样就可以将两个数组列同时展开为多行数据，方便后续处理。

3. stack()函数：

stack()函数也是一种常用的列转行函数，它可以将多个列的值按顺序展开为多行数据。stack()函数通常用于处理一些特定的格式化数据，例如将多个列合并成一个列。

示例：

假设我们有一个表t，包含了三个列col1、col2和col3，如果我们想将这三个列的值按顺序展开为多行数据，可以使用如下SQL语句：

SELECT stack(3, col1, col2, col3) AS (new_col1, new_col2, new_col3) FROM t;

这样就可以将三个列的值按顺序展开为多行数据，便于后续处理。

Hive列转行函数在数据处理和分析中起着重要的作用，能够帮助用户将列数据转换成行数据，方便后续的处理和分析工作。不同的列转行函数适用于不同的场景，用户可以根据具体需求选择合适的函数来实现列转行操作。

Hive / ClickHouse 行转列函数 collect_set() / groupUniqArray()

Hive中的 collect_set() 函数功能，将某一列中的value取值转换成一个 set ； 在 ClickHouse 中可以通过 groupUniqArray() 来实现。

hive窗口函数总结

根据官网的介绍，hive推出的窗口函数功能是对hive sql的功能增强，确实目前用于离线数据分析逻辑日趋复杂，很多场景都需要用到。 以下就是对hive窗口函数的一个总结附上案例。 PRECEDING：往前 FOLLOWING：往后 CURRENT ROW：当前行 UNBOUNDED：起点（一般结合PRECEDING，FOLLOWING使用） UNBOUNDED PRECEDING 表示该窗口最前面的行（起点） UNBOUNDED FOLLOWING：表示该窗口最后面的行（终点） 比如说： ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW（表示从起点到当前行） ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING（表示往前2行到往后1行） ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 CURRENT ROW（表示往前2行到当前行） ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING（表示当前行到终点） 官网有一段话列出了哪些窗口函数是不支持window子句的，如下图所示： (col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1，不可为负数），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） (col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1，不可为负数），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） _VALUE取分组内排序后，截止到当前行，第一个值，这最多需要两个参数。 第一个参数是您想要第一个值的列，第二个（可选）参数必须是false默认为布尔值的布尔值。 如果设置为true，则跳过空值。 _VALUE取分组内排序后，截止到当前行,最后一个值，这最多需要两个参数。 第一个参数是您想要第一个值的列，第二个（可选）参数必须是false默认为布尔值的布尔值。 如果设置为true，则跳过空值。 让我们加上window子句来观察一下变化，虽然FIRST_VALUE和LAST_VALUE不常于与window子句结合使用。 目前支持这五种带有聚合意义的窗口函数，以常用SUM举例。 从结果当中其实可以得到结论，默认情况就是从起点到当前行，不带order by语句其实就是表示窗口内全部行都参与聚合处理，这里其实还有其他用法，读者可以自行尝试一下。 _NUMBER 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列;通常用于获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位。 _RANK 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。 _DIST CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数 _RANK PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1 NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布。 NTILE不支持ROWS BETWEEN 以上是带有分析功能的窗口函数，使用的频率没有上面两类高，但是也是需要掌握的。 我们先对1-3三种分析窗口函数进行演示 第4-5种： 第六种：NTILE

Hive中CAST（）函数用法

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