1. 假设我们在hive中有两张表,其中一张表是存用户基本信息,另一张表是存用户的地址信息等,表数据假设如下:

user_basic_info:

idname
1a
2b
3c
4d
user_address;

nameaddress
aadd1
aadd2
badd3
cadd4
dadd5
我们可以看到同一个用户不止一个地址(这里是假设的),我们需要把数据变为如下格式:

idnameaddress
1aadd1,add2
2badd3
3cadd4
4dadd5
collect_set 这就用到了hive中的行转列的知识,需要用到两个内置UDF: collect_set, concat_ws,

两个函数解释如下见:http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/06/18/2553682.html

建表:

create table user_basic_info(id string, name string);
create table user_address(name string, address string);
加载数据:

load data local inpath '/home/jthink/work/workspace/hive/row_col_tran/data1' into table user_basic_info;
load data local inpath '/home/jthink/work/workspace/hive/row_col_tran/data2' into table user_address;

执行合并:

select max(ubi.id), ubi.name, concat_ws(',', collect_set(ua.address)) as address from user_basic_info ubi join user_address ua on ubi.name=ua.name group by ubi.name;

运行结果:

1       a       add1,add2
2       b       add3
3       c       add4
4       d       add5

2. 假设我们有一张表:

user_info:

idnameaddress
1aadd1,add2
2badd3
3cadd4
4dadd5
我们需要拆分address,变为:

idnameaddress
1aadd1
1aadd2
2badd3
3cadd4
4dadd5

我们很容易想到用UDTF,explode():

select explode(address) as address from user_info;

这样执行的结果只有address, 但是我们需要完整的信息:

select id, name, explode(address) as address from user_info;

这样做是不对的, UDTF's are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions

所以我们需要这样做:

select id, name, add from user_info ui lateral view explode(ui.address) adtable as add;

结果为:

1       a       add1
1       a       add2
2       b       add3
3       c       add4
4       d       add5




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