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  • HIVESQL的列转行和行转列使用总结


    在日常数仓的数据开发中,业务数据需求会遇到很多行转列和列转行的需求,这里需要做一次总结,也可以把经验分享给大家

    业务背景

    不同业务下有着不同的业务逻辑,这里以一个抽象的业务背景为例子,帮助大家理解行转列的逻辑。现有hive数据表my_db.book_test,数据如下

    book_idbook_type
    1[科技,数学]
    2[小说,散文]
    3[历史,政治]

    需求是想要将书的类型变成属性,主键为book_id,字段如下:

    book_idis_novelis_historyis_technois_econo

    思路分析

    通过数据可以看出,一个书籍具有多个类型,但是枚举值是无法穷举的。从数据形式来看,是要将一列转为多列。这里可以先将原表列转行,然后行转列。
    第一步转换代码

    SELECT  book_id,
            book_type_ele
    FROM    my_db.book_test
    LATERAL VIEW
            EXPLODE(book_type) t1 AS book_type_ele
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    转换后的数据

    book_idbook_type_ele
    1科技
    1数学
    2小说
    2散文
    3历史
    3政治

    第二步转换,将书籍属性专为key,value默认为1,代码如下:

    SELECT  book_id,
            str_to_map(
                    concat_ws(
                        ",",
                        COLLECT_SET(
                            concat_ws(
                                ':',
                                book_type_ele,
                                1
                            )
                        )
                    )
                ) as book_type_map
    FROM    第一步转换的结果
    group by
    	book_id
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
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    • 13
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    • 15
    • 16

    转换后结果

    book_idbook_type_map
    1{‘科技’:1,‘数学’:1}
    2{‘小说’:1,‘散文’:1}
    3{‘历史’:1,‘政治’:1}

    最后可以按照取map的key的模式把属性字段取出来

    select 
    	book_id,
    	nvl(map['科技'], 0) as is_tecno
    from 第二步转换的结果
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    这样做的好处是如果书籍类型枚举值新增,只需要按照key取出即可。

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