在京東眾多業務中，促銷業務充滿了復雜性和挑戰性，因為業務的靈活性，很多數據都存儲成xml和json格式數據，這就要求下游數據分析師們需要對其做解析后方可使用 。

在眾多操作中 ，有一種是需要對數據做行列轉換操作。

數據結構：

create external table jd_row_to_column( jd_id string , jd_session string );

數據描述：

insert into jd_row_to_column values('0001','01,02,03,04');

1.行轉列（對一列數據拆分成多行）

使用函數 lateral view explode(split(column_name, ',')) col_nm

我們對上面表結構的jd_session列按照逗號進行數據拆分

拆分SQL：

selectjd_id,jd_session,session fromjd_row_to_column lateral view explode(split(jd_session, ',')) ses as session wherejd_id = '0001';

The result:

?

2.列轉行(根據主鍵，數據合并)

使用函數：concat_ws(',',collect_set(column))? 其中 函數collect_set 會對原始數據做去重操作，collect_list 則不會

我們將對上面的結果進行數據合并操作，看看結果是不是滿足要求

The SQL：

selectjd_id,jd_session,concat_ws(',', collect_set(session)) as jd_session_v2 from(selectjd_id,jd_session,sessionfromjd_row_to_column lateral view explode(split(jd_session, ',')) ses as sessionwherejd_id = '0001')t group byjd_id,jd_session ;

The Result :

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/TendToBigData/p/10501170.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hive 行列转换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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