hive 一列转置为多行

hive 实现一个字段多行转一行和一行转多行

1.多行转一行多行转一行可以通过concat_ws(',',collect_set(col_name)) as col_new的方式实现,可以参考:https://www.cnblogs.com/shujuxiong/p/9564556.html select id , concat_ws(',',collect_set(col_name)) as col_new from table_name group by id ; 2.一行转多行一行转多行通过把原字段中的多个值拆分并转成多条记录的方

[转]Oracle SQL函数pivot、unpivot转置函数实现行转列、列转行

原文地址:http://blog.csdn.net/seandba/article/details/72730657 函数PIVOT.UNPIVOT转置函数实现行转列.列转行,效果如下图所示: 1.PIVOT为行转列,从图示的左边到右边 2.UNPIVOT为列转行,从图示的右边到左边 3.左边为纵表,结构简单,易扩展 4.右边为横表,展示清晰,方便查询 5.很多时候业务表为纵表,但是统计分析需要的结果如右边的横表,这时候就需要用到转置函数了示例图表: Pivot语法: SELECT ....

DataGridView列的宽度、行的高度自动调整

注意:DataGridView控件是从.NET Framework 2.0版本开始追加的. 介绍一下DataGridView列的宽度和行的高度,根据单元格或Header的内容(一般是内容全部被表示)自动调整的方法. 内容变更时自动调整列的宽度自动调整 DataGridView列的宽度自动调整,可以使用DataGridView.AutoSizeColumnsMode属性实现. 下面的代码就是列的宽度根据Header和所有单元格的内容自动调整的. [C#] //根据Header和所有单元格的内容自

转：DataGridView列的宽度、行的高度自动调整

注意:DataGridView控件是从.NET Framework 2.0版本开始追加的. 介绍一下DataGridView列的宽度和行的高度,根据单元格或Header的内容(一般是内容全部被表示)自动调整的方法. 内容变更时自动调整列的宽度自动调整 DataGridView列的宽度自动调整,可以使用DataGridView.AutoSizeColumnsMode属性实现. 下面的代码就是列的宽度根据Header和所有单元格的内容自动调整的. [C#] //根据Header和所有单元格的内容自

SQL Server 行转列，列转行。多行转成一列

一.多行转成一列(并以","隔开) 表名:A 表数据: 想要的查询结果: 查询语句: SELECT name , value = ( STUFF(( SELECT ',' + value FROM A WHERE name = Test.name FOR XML PATH('') ), , , '') ) FROM A AS Test GROUP BY name; PS:STUFF语句就是为了去掉第一个[逗号] 附STUFF用法:(从原字符的第二个开始共三个字符替换为后面的字符) ,

C/C++遍历二维数组，列优先(column-major)比行优先(row-major)慢，why？

C/C++遍历二维数组,列优先(column-major)比行优先(row-major)慢,why? 简单粗暴的答案:存在Cache机制! 稍微啰嗦一点:CPU访问内存(读/写,遍历数组的话主要是读),不是每次都直接从内存上操作,而是先看Cache里是否有所指定地址的值! 这个问题,stackoverflow上有人问过的,结论是:CPU读取内存某地址处的值,并不是每次都去内存中取出来,有时候会从cache里读取.当初次访问数组的时候,会把连续一块(chunk)内存地址上的值都读到cache里(比

data.frame类型数据如何将第一列值替换为行号

data.frame类型数据如何将第一列值替换为行号 row.names(data) <- data[, 1]data <- data[, -1]

Hbase与Oracle比较（列式数据库与行式数据库）

Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库) 1 主要区别 Hbase适合大量插入同时又有读的情况 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间. Hbase本质上只有一种操作,就是插入,其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行,而删除是插入一个带有插入标记的行. 其主要操作是收集内存中一批数据,然后批量的写入硬盘,所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度. Oracle则不同,因为他经常要随机读写,这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在,所以瓶颈在于硬盘寻道时间.

hive中array嵌套map以及行转列的使用

1. 数据源信息 {"student": {"name":"king","age":11,"sex":"M"},"sub_score":[{"subject":"语文","score":80},{"subject":"数学","score":80},

C# DataGrid根据某列的内容设置行字体加粗单元格设置对齐方式

最近做了个功能,DataGrid显示具体内容的时候,根据某列分组. 每个分组具体内容后边,增加一行显示合计信息. 查询数据时,使用了union all将分组数据与明细数据合并起来,使用了排序达到了预期的效果. 绑定数据的时候,为了合计行比较醒目,所以把合并行加粗了,合计列居中. 界面如下图: DataGrid前台: <asp:DataGrid ID="dgList" DataKeyField="ID" runat="server" Auto

Bootstrap3基础栅格系统列中有行，行中有列

内容参数 OS Windows 10 x64 browser Firefox 65.0.2 framework Bootstrap 3.3.7 editor Visual Studio Code 1.32.1 typesetting Markdown code <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="U

python之xlwt模块列宽width、行高Heights详解

今天用python操作excel时,发现xlwt的API中没有对width.height有更多介绍,且使用时也不知道width取多少合适.现在这做个详细介绍使用版本: python:2.7.5 xlwt:1.0.0 一:先创建一个excel ''' Created on 2015-11-19 @author: Administrator ''' import xlwt book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet = book.add_sheet('

hive 更改列的位置时遇到的问题

hive > desc formatted tb_fq; OK col_name data_type comment # col_name data_type comment name string age int fdate date userid string myid int # Partition Information # col_name data_type comment time date hive > alter table tb_fq change column myid

shell删除最后一列、删除第一行、比较文件

删除文件第一行: sed -i '1d' filename 删除文件最后一列: awk '{print $NF}' filename 比较文件的方法: 1)comm -3 --nocheck-order file1 file2 2) grep -v -f file1 file2: 输出file2中有file1中没有的行 diff file1 file2

SQL-表的操作（创建表，删除表，更改列，插入新行，更改行的值，删除表中数据）

一,操作表及列 1.创建表: CREATE TABLE test (ID int PRIMARY KEY IDENTITY,Name varchar(20) ) 2.删除表 DROP TABLE test 3.重命名表 sp_remane 'oldname','newname' 4.改变列 ALTER TABLE test ADD Family varchar(50),Address varchar(50)//添加列,注意添加多哥列用逗号隔开,不使用括号 ATLTER COLUMN Fami

sqlserver 行转列、字符串行转列、自动生产行转列脚本

行转列,老生常谈的问题.这里总结一下网上的方法. 1.生成测试数据: CREATE TABLE human( name ), --姓名 norm ), --指标 score INT , --分数 grade ) --等级 ) GO INSERT INTO human(name,norm,score,grade)VALUES (,'c'), (,'b'), (,'a'), (,'a'), (,'b'), (,'c'), (,'j'), (,'k'), (,'m') 查询数据: 注意:这里的scor

shell 获取结果中的第n列，第n行

ls -l | awk '{print $5}' | sed -n '2p' awk 是很实用的文本处理命令,print 到后带的是你要获取第几列,sed -n 是指定第几行.

vim vi 高亮第80列 Python PEP8规范行最大长度设置

命令模式下 :set cc=80 或者打开 vim的配置文件 .vimrc vim ~/.vimrc 接着你会看到你的配置文件在配置文件中加上这样行配置代码 set cc=80 ok 现在退出vim 重新打开一个文件, 就会看到一个80列的提示了. 如果你喜欢可以设置成50 set cc=50 as you like. 这个只是提示,不会强制换行.

Oralce 按分隔符把一列转成多行

1.前言最近因项目需求,需要把员工的工作组返回给前台,但是数据库是把员工的工作组Id,都存在一个字段内了(以“逗号”分隔),而这样不符合前台的需要,他们需要一行,一行的数据.如: 数据库: userId, workgroup ,, ,, 前台需要: userId, workgroup 2. 分析思路: 大体的思路是这样的: 首先:要知道,每一员工最多有多少个组. 其次:建一个有关“数”的临时表,与上面的组数进行关联,这样就出现了“多”行最后:多“行”有了,剩下的就是对每一行的组进行刷选.如第

spark按某几列删除dataframe重复行

新建一个 dataframe : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"), (2, 2, &q

Python中dataframe数据框中选择某一列非空的行

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F

hive 一列转置为多行

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