Hive行转列详解

Hive是Hadoop的数据仓库系统，可用于数据汇总、查询和分析。它具有完全相同的功能和特性，可以处理大规模的分布式数据集。Hive的常用操作之一是将行转列。行转列是指将一行数据转换为多列数据，这使得数据更易于处理和分析。

一、Hive行转列函数

Hive提供了一个方便的函数，可以实现将行转列，这个函数叫做EXPLODE。EXPLODE的作用是将一个数组类型的列拆分成多行，并且每行只包含一个元素。下面是一个示例：

SELECT col1, col2, col3, EXPLODE(array_col) AS col4 FROM table;

以上示例中，EXPLODE将一个数组类型的列（array_col）拆分成了多行，每行只包含一个元素。EXPLODE创建了一个新的列（col4），其中包含数组中的每个元素。这种方式是最常用也是最基本的Hive行转列的方法，同时它也是最容易理解的。

二、Hive行转列后数据丢失

在使用EXPLODE函数时，有时候会遇到数据丢失的情况。这通常是因为EXPLODE操作将一个列拆分成多行时，会丢失其他列的数据。针对这种情况，Hive提供了另外一个函数叫做LATERAL VIEW，它可以保留其他列的数据。

SELECT col1, col2, col3, col4 FROM table LATERAL VIEW EXPLODE(array_col) array_table AS col4;

以上代码中，LATERAL VIEW操作将EXPLODE的输出插入到查询结果的每一行，并且保留其他列。

三、Hive行转列方法

Hive行转列有多种方法，包括使用外部脚本、使用多个SELECT语句、使用CASE语句等。下面介绍其中两种较为常用的方法。

（1）使用外部脚本

使用外部脚本的方法是在Hive中执行一个shell脚本，该脚本将文本数据作为输入并将输出返回到Hive。这种方法的优点是可以使用脚本语言处理文本数据，并将其转换为Hive可以识别的格式。

CREATE EXTERNAL TABLE table1 (column1 string, column2 string, column3 array) LOCATION 'location_of_data';

CREATE TABLE table2 (column1 string, column2 string, column3 string);

INSERT OVERWRITE TABLE table2
SELECT column1, column2, column3
FROM(SELECT column1, column2, EXPLODE(column3) AS column3 FROM table1) AS t1
JOIN(SELECT DISTINCT column3 FROM table1) AS t2 ON t1.column3=t2.column3
ORDER BY column3;

以上代码中，我们首先创建一个外部表（table1），并将其数据位置指定为某个目录。然后我们创建一个新表（table2），并指定了3个列。最后我们通过JOIN操作将两个表进行连接，并将列值以字符串形式返回。ORDER BY操作用于对查询结果进行排序。

（2）使用多个SELECT语句

使用多个SELECT语句的方法是将多个SELECT语句结合在一起，使得每个SELECT语句只返回一行数据。这种方法通常比较复杂，但是可以灵活地处理不同类型的输入数据。

CREATE TABLE table1 (column1 string, column2 string, column3 string);

INSERT INTO TABLE table1 SELECT '1', '2', '11,12,13';

CREATE TABLE table2 (column1 string, column2 string, column3 string);

INSERT INTO TABLE table2 SELECT column1, column2, column3 FROM table1 WHERE column1='1';

CREATE TABLE table3 (column1 string, column2 string, column3 string);

INSERT INTO TABLE table3 SELECT split(column3,',')[0] AS column1, split(column3,',')[1] AS column2, split(column3,',')[2] AS column3 FROM table2;

SELECT column1, column2, column3 FROM table3;

以上代码中，我们首先创建了一个包含三个列的表（table1），并向其中插入了一行数据。然后我们创建了一个新表（table2），并将数据从table1中提取出来。接下来，我们创建了一个新表（table3），其中包含了以第三列分隔符为界拆分出来的三个新列。最后，我们使用SELECT语句从table3中查询目标列并返回。

四、Hive行转列SQL

进行Hive行转列时，通常需要使用SQL语句。下面是一些Hive常用的行转列SQL语句。

（1）Hive行转列排序

有时候我们需要将行转列后的数据进行排序，以便更好地分析和处理。下面是一些可用于对Hive行转列后的数据进行排序的SQL语句。

SELECT * FROM (SELECT col1, EXPLODE(array_col) AS col2 FROM table) subq ORDER BY col2;

SELECT col1, COLLECT_SET(col2) AS col2_sort FROM (SELECT col1, EXPLODE(array_col) AS col2 FROM table) subq GROUP BY col1 ORDER BY col1;

以上代码中，第一条语句将EXPLODE函数的输出插入到一个名为subq的子查询中，并按照col2进行排序。第二条语句使用COLLECT_SET函数将所有的col2值组合成一个集合，然后按照col1分组并将其组合成一个col2_sort列。

（2）Hive行转列列转行

有时候我们需要将列转行，这时候我们需要使用TRANSPOSE函数。TRANSPOSE是Hive提供的一种易于使用的行转列函数，它可以将列转换为行，并按照每个值有一个列。

SELECT TRANSPOSE(MAP(col1, col2)) as (new_column) FROM table;

以上代码中，我们使用了TRANSPOSE函数和MAP函数将列转换为行，并按照每个值有一个列。新的列名为new_column。

（3）Hive行转列同时转多行

有时候我们需要将一个列中的多条记录同时转换为多行格式，这时候我们需要使用STACK函数。STACK是一个非常有用的函数，可以同时将多行数据转换为多列数据，并且可以按照每个值有一个列的方式排列。

SELECT col1, STACK(3, col2_1, col2_2, col2_3) FROM (SELECT col1, col2, row_number() OVER(PARTITION BY col1 ORDER BY col1) AS rk FROM table) subq1
PIVOT(MAX(col2) FOR rk IN (1,2,3))subq2;

以上代码中，我们使用了ROW_NUMBER函数对每行分组，并将结果存储在一个名为rk的列中。然后我们使用PIVOT转换来将多行数据转换为多列数据。最后，我们使用STACK函数将这些列按照每个值有一个列的方式排列。

五、Hive行列转换

将行转列是Hive中常用的处理方法之一，也有时候需要将列转行，这时候我们需要使用TRANSPOSE函数。TRANSPOSE是Hive提供的一种易于使用的行转列函数，可以将列转换为行，并按照每个值有一个列的方式排列。

总之，Hive行转列是处理大型数据集的一个关键步骤，可以将数据转换为易于分析和处理的格式。在本文中，我们介绍了Hive行转列的几种方法，并提供了一些常用的SQL语句供读者参考。