1.列转行 1.1 相关函数的说明: concat(string1,string,...) //连接括号内字符串,数量不限. concat_ws(separator,string1,string2,...) //连接括号内字符串,数量不限,连接符为separator. collect_set(col) //此函数只接受基本类型,主要是将字段的值进行去重汇总,产生array类型字段. 1.2 例子: 创建表:create table person_info( name string, conste

一.问题 hive如何将 a b a b a b c d c d c d 变为: a b ,, c d ,, 二.数据 test.txt cat column_row.txt a,b, a,b, a,b, c,d, c,d, c,d, 三.答案 1. 建表 create table tmp.column_row ( col1 string, col2 string, col3 string ) row format delimited fields terminated by ',' store

一.行转列的使用 1.问题 hive如何将 a       b       1a       b       2a       b       3c       d       4c       d       5c       d       6 变为: a       b       1,2,3c       d       4,5,6 2.数据 test.txt a       b       1 a       b       2 a       b       3 c       d 

行转列 原始数据: 需求: 把星座和血型一样的人归类到一起.结果如下: 射手座,A 大海|凤姐 白羊座,A 孙悟空|猪八戒 白羊座,B 宋宋 实现: vi person_info.txt 孙悟空 白羊座 A 大海 射手座 A 宋宋 白羊座 B 猪八戒 白羊座 A 凤姐 射手座 A create table person_info ( name string, constellation string, blood_type string ) row format delimited fields

实例一:来源: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6208973.html 行转列 (对某列拆分,一列拆多行) 使用函数:lateral view explode(split(column, ',')) num eg: 如表:t_row_to_column_tmp 数据如下,对tag列进行拆分 结果: 列转行 (根据主键,进行多行合并一列) 使用函数:concat_ws(',',collect_set(column))   说明:collect_list 不去重,c

目录 一.行转列 相关函数 concat concat_ws collect_set collect_list 需求 需求分析 数据准备 写SQL 二.列转行 相关函数 split explode lateral view 需求 需求分析 数据准备 写SQL 一.行转列 相关函数 concat CONCAT(string A/col, string B/col-):对字符串按次序进行拼接 返回类 concat_ws concat_ws(string SEP, string A, string B

1. null值处理,子串,拼接,类型转换 (1) 空字段赋值(null值处理) 当表中的某个字段为null时,比如奖金,当你要统计一个人的总工资时,字段为null的值就无法处理,这个时候就可以使用NVL函数 NVL:给值为NULL的数据赋值,它的格式是NVL( string1, replace_with).它的功能是如果string1为NULL,则NVL函数返回replace_with的值,否则返回string1的值,如果两个参数都为NULL ,则返回NULL. 例: 创建dept表,并导入数

行转列: concat_ws 列转行: explode

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S

一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

多行转字符串 这个比较简单,用||或concat函数可以实现  SQL Code  12    select concat(id,username) str from app_userselect id||username str from app_user 字符串转多列 实际上就是拆分字符串的问题,可以使用 substr.instr.regexp_substr函数方式 字符串转多行 使用union all函数等方式 wm_concat函数 首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名

在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( ), --学生姓名 ), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 ) 2.行转列sql SELECT * FROM [StudentScores] /*数据源*/ AS P PIVOT ( SUM(Score/*行转

说在前面 做一个数据统计和分析的项目,每天面对着各种数据,经过存储过程从源表计算汇总后需要写入中间结果表以提高数据使用效率,那么此时就需要用到行转列和列转行. 1.列转行 数据经过计算加工后会直接生成前端图表需要的数据源,但是程序里又需要把该数据经过列转行写入中间表中,下次再查询该数据时直接从中间表查询数据. 1.1 列换行语法 table_source UNPIVOT( value_column FOR pivot_column IN(<column_list>) ) 1.2  列转行案例

一.行转列 在有些应用场景中,如学生成绩.学生所有科目的成绩都保存到一张表里面,当我们需要以列表的形式显示出学生所对应的每一科目的成绩的时候,需要使用到行转列. 示例 -- 学生成绩表 create table grade ( id ) not null, name ) not null, course ) not null, score ) not null, primary key (id) ) -- 初始化数据 ); ); ); ); ); ); ); ); ); ); ); ); );

多行转字符串 这个比较简单,用||或concat函数可以实现 select concat(id,username) str from app_userselect id||username str from app_user 字符串转多列 实际上就是拆分字符串的问题,可以使用 substr.instr.regexp_substr函数方式 字符串转多行 使用union all函数等方式 wm_concat函数 首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名),该函数可以把列值以",&quo

最近做数据处理,经常遇到需要行转列.列转行的场景,记录个非常简单实用的oracle  列转行.行转的列方法 1.行转列,基础数据如下 做行转列处理 处理SQL select user_name,max(date_201501) as date_201501,max(date_201502),max(date_201503),max(date_201504) from (select t.user_name,case when t.acct_date = '201501' then t.flow

SQL 行转列和列转行 行列互转,是一个经常遇到的需求.实现的方法,有case when方式和2005之后的内置pivot和unpivot方法来实现. 在读了技术内幕那一节后,虽说这些解决方案早就用过了,却没有系统性的认识和总结过.为了加深认识,再总结一次. 行列互转,可以分为静态互转,即事先就知道要处理多少行(列);动态互转,事先不知道处理多少行(列). 1 --创建测试环境 2 USE tempdb; 3 GO 4 5 IF OBJECT_ID('dbo.Orders') IS NOT NU

在做报表时,经常需要将数据表中的行转列,或者列转行,如果不知道方法,你会觉得通过SQL语句来实现非常难.这里,我将使用pivot和unpivot来实现看似复杂的功能.这个功能在sql2005及以上版本才有. 引用MSDN:可以使用 PIVOT 和 UNPIVOT 关系运算符将表值表达式更改为另一个表.PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合.UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为

我们有时会将一些数据已逗号的连接方式存在数据库,当取出时我们又想单独一个个取出来 利用help_topic 的自增性 LENGTH(wu.`password`) - length(replace(wu.password,',',''))+1 计算出有多少个数据 join可以循环生成连接 即 一对多 SELECT wu.id,ht.help_topic_id,substring_index(substring_index(wu.`password`,),) FROM `web_userinfo`