行转列

1．相关函数说明
collect_list(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行不去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中.
collect_set(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中.

2.数据准备
name constellation blood_type
孙悟空 白羊座 A
娜娜 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A

3．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 娜娜|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 宋宋
4．创建本地constellation.txt，导入数据
[doit@hadoop102 datas]$ vi constellation.txt
孙悟空 白羊座 A
娜娜 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
5．创建hive表并导入数据

create table person_info(
name string, 
constellation string, 
blood_type string) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath “/opt/module/datas/person_info.txt” into table person_info;

6．按需求查询数据

select
    t1.base,
    concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
    (select
        name,
        concat(constellation, ",", blood_type) base
    from
        person_info) t1
group by
t1.base;

7 练习
求teacher表中的每组人的总人数 , 男女人数 和每组人名单

select 
id ,
count(name) tatol,
sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) nan ,
sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) nv ,
concat_ws("|",collect_set(name))  name
from 
teacher 
group by id ;

+-----+--------+------+-----+-----------+--+
| id  | tatol  | nan  | nv  |   name    |
+-----+--------+------+-----+-----------+--+----------- |
| B   | 3      | 1    | 2   | 宋宋|婷姐|婷婷  |
| A   | 3      | 2    | 1   | 悟空|娜娜|凤姐  |
+-----+--------+------+-----+-----------+--+---------- |

列转行

1．函数说明
EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 [爆炸, 炸裂]
LATERAL VIEW
一入多出
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) table Alias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
2．数据准备
movie category
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
3．需求
将电影分类中的数组数据展开。结果如下：
《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼2》 战争
《战狼2》 动作
《战狼2》 灾难
4．创建本地movie.txt，导入数据
[doit@hadoop102 datas]$ vi movie.txt
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
5．创建hive表并导入数据

create table movie(
    name string, 
    category array<string>) 
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";
load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info;

6．按需求查询数据

select
    movie,
    category_name
from 
movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
--explode(category)将category数组炸开,相当于生成了一个新的表
--lateral view相当于join连接另一个表explode(category)
--table_tmp给新的表起的表名,语法要求格式,不可省略
--category_name新生成的字段名