Hive列转行 (hive列转行函数介绍)

在大数据处理领域中，H用的数据仓库决方案，它基于Hadoop构建，旨在提供类似于SQL的查询语言，使用户能够方便地进行数据分析和处理。在Hive中，列转行操作是一种常见的数据转换技术，能够将表中的多列数据转换为行格式，以满足不同的分析需求。

在Hive中，列转行操作通常通过一系列函数来实现。这些函数可以帮助用户将表中的多列数据按照需求重新组织为行格式，以便更好地进行数据分析和处理。以下是一些常用的Hive列转行函数介绍：

1. stack函数： stack函数是Hive中常用的列转行函数之一，它的语法如下：

stack(int n, val1, val2, ..., valn):该函数将n个值转换为n行数据，每行包含两个列，第一个列为行号，第二个列为对应值。

使用stack函数可以将多列数据按照指定的顺序转换为行格式，适用于需要将多列数据展开为行数据的场景。

2. lateral view explode函数： lateral view explode函数是另一种常用的列转行函数，它的语法如下：

LATERAL VIEW explode(col) table_alias AS column_alias:该函数将数组类型的列拆分为多行数据。

通过lateral view explode函数，用户可以将包含数组类型数据的列展开为多行数据，便于后续的数据分析和处理。

3. lateral view inline函数： lateral view inline函数也是一种常见的列转行函数，它的语法如下：

LATERAL VIEW inline(array) table_alias AS column_alias:该函数将包含数组元素的列展开为多行数据。

与lateral view explode函数类似，lateral view inline函数也可用于将数组类型数据的列转换为行格式，便于数据处理和分析。

除了上述常用的列转行函数外，Hive还提供了其他一些函数和技术，如使用UNION ALL操作符将多个查询结果合并为一张表，实现列转行的效果；或者使用CASE WHEN语句根据条件将多列数据转换为行格式等。

在Hive中进行列转行操作是一种常见且重要的数据处理技术，能够帮助用户灵活地组织和分析数据。通过选择合适的列转行函数和技术，用户可以更好地应对不同的数据分析需求，提高数据处理的效率和灵活性。

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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