Hive—行列转换

本文将介绍将行柱转换为蜂巢的功能，涵盖两个重要功能：在线和列和列。
1 线到列：使用laterViewExplode（拆分启动）tableenamescolumnname进行实现。
实用部分：测试数据如下：（1 ）创建一个test_table1 （2 ）表（2 ）数据加载（数据来自本地）（3 ）数据请求（检查数据是否已成功加载）（4 ）（4 ）（4 ）将列操作执行到列的列操作

Hive SQL 实现行列互转

课程的课程要求1 ：使用利用功能来评估数组结构并更改数组。
同时，您使用漏洞利用来解决该问题，该问题使您可以使用仅包括一个UDTF的相同问题选择问题。
可以使用。
在特定情况下，用户表记录了每日产品每日产品每天的使用次数。
此时，如果需要使用每个功能提取许多功能，则使用您执行的每个功能。
需要选择。
输出结果：行到列（多行行到行）：更改模型如下： Hingql的group_concat（<>，<>，'，'，'，'，将信息更改为一行以显示成功的信息。

hive中的行转列和列转行

讨论行到列的行和列以蜂巢的行操作，旨在灵活处理数据格式并满足数据分析需求。
行到列：使用`casewhen`语句与'groupby'的语句实现多个列的行。
“ casewhen”判断逻辑用于在特定条件下提取值，而``groupby''有助于删除结果中的0个值并实现数据聚合。
列到行：使用“ Unionall”操作员，可以将多个列合并到一行中，以实现列的效果。
例如：假设原始数据包含多个相同的列，通过行到列操作，可以将每行中的多个列转换为单列，并且根据实际需求设置列名。
相反，列对线操作将单列数据分为多列，形成了一个具有相似结构的新表，但与原始数据不同。
要将多行变成一列：`concat_ws`函数和`collect_set_set`/`collect_list`函数都可以将多个数据组合到一个列中。
`concat_ws`用于连接字符串，`collect_set`和`collect_list`适用于收集多行数据，`collect_list`维护数据顺序，并且在收集之前已重复删除collect_set”。
以表转换为例，将单列数据分解为多列，通过字符串处理功能（例如split”和`substring'to将单列数据分解为多列。
进一步的操作，`fastalview`子窗口和'Explode`函数都可以实现多行的一行。
该操作将一行数据扩展到多行，每行数据对应于原始行中的元素。
值得注意的是，当使用“爆炸”执行一行对多行执行一行时，如果不应用限制，则可以生成笛卡尔产品效应，也就是说，每行的原始数据与每一行的转换数据结合在一起以生成大量结果。

SQL实用技巧-行列转换

大数据SQL编程中的行变化是一个常见操作，可调整数据图表以满足分析要求。
行柱仅仅是为了将信息转换为行格式，并将虎钳转换为恶习。
例如，您可以在不同月份中获取销售信息。
计划的原始数据，有时您想按产品进行计划。
首先，对于MySQL，Harlives和SparkSQL，我们可以通过该问题实施行对列更改。
通过定义“ Casemonththen'2 02 4 -01 1 1 1 1 1 1 1 1 thenend'salelend” salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelelend'salelelend'salelend'salelelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelend'salelele。
SparkSQL上的Pivom关键字基于指定的行值。
这是产生相应列的有效方法。
例如，月球月球柱的值是“ polis _02 和“ polis_02 ”枢轴'。
通过在托管和SparkSQL中的工会集成，将列从列到拐角处复制。
它是灵活的，但是在处理许多列时需要重复操作。
SparkSQL可以将利用函数分为各种数组或地图，这些数组或地图可以分为各种经典或地图。
Hive，UDTF（用户排除的Defled Table debator Defolator）有必要以后进行生成数据生成的信息。
与UDTF合作，在Hive和Sparksql中。
它可以作为侧视图，与原始信息结合并关联。
例如，`extode（'2 02 4 -01 ），noter_03 ，_3 ，2 ，2 ，_3 ，_03 ）） Spark3 .4 +版本通过“ Trade（Month_01 ，onemh_02 ，_03 ）更改为类，新列和新列和新列。
摘要，行和列支持数据库大小的灵活数据变量工具。
如果您还有其他方法或其他问题或有问题。
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