轻松入门大数据第10章入门到进阶：如何快速掌握Hive核心函数 10.1 Hive函数 10.1.12 【重要必掌握】动手实操场景题之行列转换功能二

痛定思痛。 2024-03-16 11:33 28阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*   *  轻松入门大数据
     *   *  第10章 入门到进阶：如何快速掌握Hive核心函数
         *   *  10.1 Hive函数
             *   *  10.1.12 【重要必掌握】动手实操场景题之行列转换功能二

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#### 第10章 入门到进阶：如何快速掌握Hive核心函数 ####

##### 10.1 Hive函数 #####

> 1.  复杂数据类型
> 2.  Hive内置函数
> 3.  Hive UDF函数
> 4.  窗口分析函数
> 5.  SQL场景题

###### 10.1.12 【重要必掌握】动手实操场景题之行列转换功能二 ######

再看一份数据`column2row.txt`：

PK	MapReduce,Hive,Spark,Flink
    J	Hadoop,Hbase,Kafka

![在这里插入图片描述][8049cfb81c1946528e37ef2eeb55eec8.png_pic_center]

解释：`任课教师 课程`

创建表并加载数据：

create table t_courses(
    name string,
    courses string
    )row format delimited fields terminated by '\t';
    
    load data local inpath '/home/hadoop/data/column2row.txt' into table t_courses;

![在这里插入图片描述][5c9093890c9a4618af68cc4de9a8beb7.png_pic_center]

查一下啊

![在这里插入图片描述][ef239908a6a1441a9a2e4fc694f4bee5.png_pic_center]

没问题

需求：

==>

PK MapReduce
    PK Hive
    PK Spark
    PK Flink
    J Hadoop
    J HBase
    J Kafka

函数介绍：

`explode(col)`：将hive一列中复杂的array拆分成多行 炸裂

`lateral view`： 后面跟上一个udtf 函数

lateral view udtf(exp) tablealias as columnalias

编写语句：

select 
    name, course
    from t_courses
    lateral view explode(split(courses,',')) course_tmp as course;

![在这里插入图片描述][faa3f6c0ccca4b63a9f2ea275009fe44.png_pic_center]

没问题。

[4883d04cf511425b823212e45b8886ed.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/16/a8088bb80b674bde9571ace9ecc175db.png
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