1. 假設我們在hive中有兩張表，其中一張表是存使用者基本資訊，另一張表是存使用者的位址資訊等，表資料假設如下：
user_basic_info:
idname1a
2b3c
4duser_address;
name
address
aadd1
aadd2
badd3
cadd4
dadd5
我們可以看到同乙個使用者不止乙個位址（這裡是假設的），我們需要把資料變為如下格式：
idname
address1a
add1,add22b
add33c
add44d
add5
collect_set
這就用到了hive中的行轉列的知識，需要用到兩個內建udf: collect_set, concat_ws,
兩個函式解釋如下見：
建表:[sql]view plain
copy
create
table
user_basic_info(id string,
name
string);
create
table
user_address(
name
string, address string);
載入資料：
[sql]view plain
copy
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;
執行合併：
[sql]view plain
copy
select
max(ubi.id), ubi.
name
, concat_ws(
',', collect_set(ua.address))
asaddress
from
user_basic_info ubi
join
user_address ua
onubi.
name
=ua.
name
group
byubi.
name
;
執行結果：
1 a add1,add2
2 b add3
3 c add4
4 d add5
2. 假設我們有一張表：
user_info:
idname
address1a
add1,add22b
add33c
add44d
add5
我們需要拆分address，變為：
idname
address1a
add11a
add22b
add33c
add44d
add5
我們很容易想到用udtf，explode()：
select explode(address) as address from user_info;
這樣執行的結果只有address， 但是我們需要完整的資訊：
select id, name, explode(address) as address from user_info;
這樣做是不對的， udtf's are not supported outside the select clause, nor nested in expressions
所以我們需要這樣做：
select id, name, add from user_info ui lateral view explode(ui.address) adtable as add;
結果為：
1 a add1
1 a add2
2 b add3
3 c add4
4 d add5
hive 行專列 列轉行
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Hive行轉列，列轉行
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