一、列转行

行转列：将多个列中的数据在一列中输出
列转行：将某列一行中的数据拆分成多行

Explode炸裂函数

将hive某列一行中复杂的 array 或 map 结构拆分成多行（只能输入array或map）

语法

explode(col)

select explode(arraycol) as newcol from tablename;

explode()：函数中的参数传入的是arrary数据类型的列名。

newcol：是给转换成的列命名一个新的名字，用于代表转换之后的列名。

tablename：原表名

如
explode(array)使得结果中将array列表里的每个元素生成一行

// 输入是array时，array中的每个元素都单独输出为一行
select(array('1','2','3')) 

explode(map)使得结果中将map里的每一对元素作为一行，key为一列，value为一列，

select explode(map('A','1','B','2','C','3'))

通常，explode函数会与lateral view一起结合使用

posexplode()函数

对一列进行炸裂可以使用 explode()函数，但是如果想实现对两列都进行多行转换，那么用explode()函数就不能实现了，可以用posexplode()函数，因为该函数可以将index和数据都取出来，使用两次posexplode并令两次取到的index相等就行了。

详见例子4和例子5

Lateral View

Lateral View配合 split, explode 等UDTF函数一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，并且对拆分后结果进行聚合，即将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表

语法

lateral view udtf(expression) tableAlias as columnAlias (,columnAlias)*

lateral view在UDTF前使用，表示连接UDTF所分裂的字段。

UDTF(expression)：使用的UDTF函数，例如explode()。

tableAlias：表示UDTF函数转换的虚拟表的名称。

columnAlias：表示虚拟表的虚拟字段名称，如果分裂之后有一个列，则写一个即可；如果分裂之后有多个列，按照列的顺序在括号中声明所有虚拟列名，以逗号隔开。

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Lateral View主要解决在select使用UDTF做查询的过程中查询只能包含单个UDTF，不能包含其它字段以及多个UDTF的情况（不能添加额外的select列的问题）。

Lateral View其实就是用来和想类似explode这种UDTF函数联用的，lateral view会将UDTF生成的结果放到一个虚拟表中，然后这个虚拟表会和输入行进行join来达到连接UDTF外的select字段的目的。

引用：hive中的lateral view 与 explode函数的使用

注：
1）lateral view的位置是from后where条件前
2）生成的虚拟表的表名不可省略
3）from后可带多个lateral view
3）如果要拆分的字段有null值，需要使用lateral view outer 替代，避免数据缺失

例子1

假设有如下movies表，字段名分别为movie(string)和category(array<string>)

转换为

select movie,category_name
from  movies 
lateral view explode(category) table_tmp as category_name;

-- 结果:
--《疑犯追踪》	悬疑
--《疑犯追踪》	动作
--《疑犯追踪》	科幻
--《疑犯追踪》	剧情
--《海豹突击队》	动作
-- ...

注：explode函数输入了一个string类型的参数，搭配split()函数

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例子2

a       b       1,2,3
c       d       4,5,6

转换为

a       b       1
a       b       2
a       b       3
c       d       4
c       d       5
c       d       6

select col1, col2, col5
from test
lateral view explode(split(col3,','))  b AS col5
// split(col3,",")相对字符串切割，得到数组

注：explode函数输入了一个string类型的参数，搭配split()函数

例子3

应用文章的一个思考题
掌握这个SQL技巧超越80%的人——行转列/列转行

select uid_split, game 
from ( 
	select uid,game
	from user_game
	lateral view explode(split(game_list,",")) tmpTable as game
) a
lateral view explode(split(uid, ",")) m as uid_split

例子4——多列炸裂 Posexplode

前面提到：

对一列进行炸裂可以使用 explode()函数，但是如果想实现对两列都进行多行转换，那么用explode()函数就不能实现了，可以用posexplode()函数，因为该函数可以将index和数据都取出来，使用两次posexplode并令两次取到的index相等就行了。

引用例子来自：Hive中的explode使用全解

单列Posexplode

select
    class,student_index + 1 as student_index,student_name
from
    default.classinfo
    lateral view posexplode(split(student,',')) t as student_index,student_name;

双列炸裂，转换成如下的形式

注：不能这样用！

select class,student_name,student_score
from default.classinfo
lateral view explode(split(student,',')) sn as student_name
lateral view explode(split(score,',')) sc as student_score

这样写的结果如下，不符合需求

可以进行两次posexplode，姓名和成绩都保留对应的序号，即使变成了9行，也通过where条件只保留序号相同的行即可。

select 
	class,student_name,student_score
from 
	default.classinfo
    lateral view posexplode(split(student,',')) sn as student_index_sn,student_name
    lateral view posexplode(split(score,',')) sc as student_index_sc,student_score
where
    student_index_sn = student_index_sc;

例子5

引用例子来自：https://blog.csdn.net/dzysunshine/article/details/101110467

转换成如下形式

single_id  single_tim
a			2:00
b			3:00
c			4:00
d			5:00
f			1:10
b			2:20
c			3:30
d			4:40

一次posexplode

select id,tim,single_id_index,single_id 
from test.a 
lateral view posexplode(split(id,',')) t as single_id_index, single_id;d;

结果

single_id_index		single_id
0					a
1					b
2					c
3					d
0					f
1					b
2					c
3					d

两次posexplode+where筛选

select 
	id,tim,single_id,single_tim 
from 
	test.a 
	lateral view posexplode(split(id,',')) t as single_id_index, single_id
	lateral view posexplode(split(tim,',')) t as single_yim_index, single_tim
where 
	single_id_index = single_yim_index;

例子6

select column1, column2, column3, m_key, m_val from
    (select column1, column2, column3, map("X1", X1, "X2", X2, "X3", X3, "X4", X4) as map1
    from table1) as t1
lateral view explode(map1) xyz as m_key, m_val    

二、行转列

行转列：将多个列中的数据在一列中输出
列转行：将某列一行中的数据拆分成多行

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Concat

concat(string1/col, string2/col, …)

输入任意个字符串(或字段,可以为int类型等)，返回拼接后的结果

select concat(id,'-',name,'-',age) 
from student;

Concat_ws

concat_ws(separator, str1, str2, …)

特殊形式的 concat()，参数只能为字符串，第一个参数为后面参数的分隔符

分隔符可以是与后面参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;

select concat_ws('-', name, gender) 
from student;

Collect_set（聚合，返回数组类型）

collect_set(col)

将某字段进行去重处理，返回array类型；该函数只接受基本数据类型

select collect_set(age) 
from student;

collect_set 与 collect_list 的区别就是set去重，list不去重

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例子1

把星座和血型一样的人归类到一起

结果

射手座,A            大海|凤姐
白羊座,A            孙悟空|猪八戒
白羊座,B            宋宋

select
    t1.base,
    concat_ws('|', collect_set(t1.name)) as name
from
    (select name,concat(constellation, ",", blood_type) as base
    from person_info) as t1
group by
    t1.base;

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例子2

结果：

张三    语文,数学,英语   98,95,89
李四    语文,数学,英语   97,88,90

select 
	stu_name,
	concat_ws(',',collect_set(course)) as course,
	concat_ws(',',collect_set(score)) as score
from student
group by stu_name

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另外，行转列常用函数还有

case when <expr> then <result>…else <default> end
if(expr, true_result, false_result)

case when 语句是SQL中的一个非常重要的功能，可以完成很多复杂的计算，相当于一个表达式，可以放在任何可放表达式的地方。

语法 case when 条件 then 结果 when 条件 then 结果 else end。else可不加，是缺省条件下的值，如果不加，有缺省情况则为NULL。CASE WHEN还可以和GROUP BY 语句搭配使用，用在sum,count,max等聚合函数内部。

详情参见文章掌握这个SQL技巧超越80%的人——行转列/列转行

参考：
Hive SQL中的lateral view explode
https://zhuanlan.zhihu.com/p/142666980