2022-03-07 行转列、列转行

---------行转列-------------
-- 行转列是指多行数据转换为一个列的字段

-- 1、准备emp.txt数据
-- 需求：将序号相同的人放到一列
/*
20      SMITH
30      ALLEN
30      WARD
20      JOINS
30      MARTIN
10      CLARK
20      SCOTT
10      KING
30      TURNER
20      ADAMS
30      JAMES
20      FORD
10      MILLER
*/

create table emp
(
    deptno int comment '部门编号',
    ename  string comment '雇员姓名'
)
    row format delimited fields terminated by '\t';

load data local inpath '/export/data/emp.txt' overwrite into table emp;

select *
from emp;

-- 行转列
-- collect_list(不去重)/collect_set(去重)
-- 该函数也是一个聚合函数，将同一组中的字段值存放到一个数组中（返回一个数组）
select deptno,
       collect_list(ename) enames
from emp
group by deptno;

-- concat_ws的作用
/**
  concat_ws(sep, str1, str2, ...):以分隔符拼接每个字符串
  sep:分隔符
  str1, str2, ...:要拼接的字符串

  也可以传入一个字符串数组
  concat_ws(sep, 字符串数组引用)
 */
select concat_ws('|', 'aa', 'bb', 'cc');
-- select concat_ws("|", 数组);

-- concat_ws遍历数组，每遍历一个元素就进行字符串拼接，分隔符是 |
select deptno,
       concat_ws('|', collect_list(ename)) as enames
from emp
group by deptno;

-- 向原表中添加10号部门重复的员工名
insert into emp
values (10, 'KING');

-- 去除重复元素 collect_set
select deptno,
       concat_ws('|', collect_set(ename)) as enames
from emp
group by deptno;


------------------列转行--------------------
-- 1、准备数据emp2.txt
-- 将每个人拆成单独一行
/**
10  CLARK|KING|MILLER
20  SMITH|JONES|SCOTT|ADAMS|FORD
30  ALLEN|WARD|MARTIN|BLAKE|TURNER|JAMES
 */
create table emp2
(
    deptno int comment '部门编号',
    enames array comment '部门雇员姓名集合'
)
    row format delimited fields terminated by '\t'
        collection items terminated by '|';

load data local inpath '/export/data/emp2.txt' overwrite into table emp2;

select *
from emp2;

/**
    explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
    explode(ARRAY)  数组的每个元素生成一行
    explode(MAP)    map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列
 */
-- 使用explode函数进行炸裂操作
select explode(enames)
from emp2;

/**
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
 */
-- 需要使用LATERAL VIEW侧视图和explode配合进行分析
/*
    emp2表和explode生成的表进行join，判断explode的每一行是否包含在emp2表的数组中
    如果在数组中，则join成功，否则失败
    tmp_tbz:是explode生成的中间临时表的别名
    as name:输出列的别名
 */
select deptno, name
from emp2 lateral view explode(enames) tmp_tb as name;


-- map列转行
/*
1,zhangsan,father:xiaoming#mother:xiaohuang#brother:xiaoxu,28
2,lisi,father:mayun#mother:huangyi#brother:guanyu,22
3,wangwu,father:wangjianlin#mother:ruhua#sister:jingtian,29
4,mayun,father:mayongzhen#mother:angelababy,26
*/
create table relation_map
(
    id      int comment 'id',
    name    string comment '姓名',
    members mapcomment '家庭成员',
    age     int comment '年龄'
)
    row format delimited fields terminated by ','
        collection items terminated by '#'
        map keys terminated by ":";

load data local inpath '/export/data/map.txt' overwrite into table relation_map;

select *
from relation_map;

select explode(members)
from relation_map;

select id,
       name,
       age,
       tmp_tb.relation,
       tmp_tb.relation_name
from relation_map
         lateral view explode(members) tmp_tb as relation, relation_name;