关于在Hive中将特定字符分隔的字符串拆分成多行的应用

Subject:关于在Hive中将特定字符分隔的字符串拆分成多行的应用

Keyslateral viewsplitexplodeHQLHive、数据拆分


1、案例描述

 假设:

有问卷p1,p2,p3,每个问卷含有问题q1,q2,q3...,每个问题对应答案a11,a21,a31,问题与答案之间,用':'分隔,每个问题之间以','分隔.例如:q1:a11,q2:a21,q3:a31:a32

问题:

将问题与答案拆分成独立的列,如:

P1 q1 a11

P1 q2 a21


解决方案:

使用lateral View结合Explode实现数据拆分。


2、小知识:

lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的,能将一行数据拆分成多行数据,在此基础上可以对拆分的数据进行聚合,lateral view首先为原始表的每行调用UDTF,UDTF会把一行拆分成一行或者多行,lateral view在把结果组合,产生一个支持别名表的虚拟表。

1). Lateral View语法

lateral View: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)*

from Clause: FROM baseTable(lateralView)* 

2). Lateral View用于UDTF(user-defined table generating functions)中将行转成列,例如explode().

3). 目前Lateral View不支持有上而下的优化。如果使用Where子句,查询可能将不被编译。解决方法见:此时,在查询之前执行et hive.optimize.ppd=false;


3、实现步骤:

2.1 创建测试数据

drop table temp_bigdata.test_p1;

create table temp_bigdata.test_p1 as

select 'p1' as p,'q1:a11,q2:a21,q3:a31:a32' as qa from default.dual union all

select 'p2' as p,'q1:a11,q2:a21:a22,q3:a31:a32' as qa from default.dual union all

select 'p3' as p,'q1:a11,q2:a21,q3:' as qa from default.dual;


2.2 查看数据内容

select * from temp_bigdata.test_p1;

 

  p   qa

  p3   q1:a11,q2:a21,q3

  p2   q1:a11,q2:a21:a22,q3:a31:a32

  p1   q1:a11,q2:a21,q3:a31:a32


2.3 测试explode函数

select explode(split(qa,',')) as qa1 from temp_bigdata.test_p1;

  q1:a11

  q2:a21

  q3:

  q1:a11

  q2:a21:a22

  q3:a31:a32

  q1:a11

  q2:a21

  q3:a31:a32


2.4 开始处理,先将问题拆分成独立行

drop table temp_bigdata.test_p1_adid;

create table temp_bigdata.test_p1_adid as

select row_number() over(order by p,adid) rid,p, adid

  from temp_bigdata.test_p1 LATERAL VIEW explode(split(qa,',')) adtable AS adid;

select * from temp_bigdata.test_p1_adid;

rid    p    adid

1    p1    q1:a11

2    p1    q2:a21

3    p1    q3:a31:a32

4    p2    q1:a11

5    p2    q2:a21:a22

6    p2    q3:a31:a32

7    p3    q1:a11

8    p3    q2:a21

9    p3    q3:


2.5 再将每个问题中的问题及答案拆分成多行

create table temp_bigdata.test_p1_adid2 as

select rid,

       p,

       adid, --拆分后的问题和答案

       split(adid,':')[0] as q,  --取出问题

       adid2 --拆分答案为行

  from temp_bigdata.test_p1_adid

  LATERAL VIEW explode(split(adid,':')) adttable2 as adid2;


select * from temp_bigdata.test_p1_adid2;

rid    p    adid    q    adid2

1    p1    q1:a11    q1    q1

1    p1    q1:a11    q1    a11

2    p1    q2:a21    q2    q2

2    p1    q2:a21    q2    a21

3    p1    q3:a31:a32    q3    q3

3    p1    q3:a31:a32    q3    a31

3    p1    q3:a31:a32    q3    a32

4    p2    q1:a11    q1    q1

4    p2    q1:a11    q1    a11

5    p2    q2:a21:a22    q2    q2

5    p2    q2:a21:a22    q2    a21

5    p2    q2:a21:a22    q2    a22

6    p2    q3:a31:a32    q3    q3

6    p2    q3:a31:a32    q3    a31

6    p2    q3:a31:a32    q3    a32

7    p3    q1:a11    q1    q1

7    p3    q1:a11    q1    a11

8    p3    q2:a21    q2    q2

8    p3    q2:a21    q2    a21

9    p3    q3:    q3    q3

9    p3    q3:    q3


2.6 取出结果,将多余行过滤,及问题列=拆分后的答案列

select * from temp_bigdata.test_p1_adid2 where q<>adid2 order by rid,adid;

  rid    p    adid    q    adid2

1    p1    q1:a11    q1    a11

2    p1    q2:a21    q2    a21

3    p1    q3:a31:a32    q3    a32

3    p1    q3:a31:a32    q3    a31

4    p2    q1:a11    q1    a11

5    p2    q2:a21:a22    q2    a22

5    p2    q2:a21:a22    q2    a21

6    p2    q3:a31:a32    q3    a32

6    p2    q3:a31:a32    q3    a31

7    p3    q1:a11    q1    a11

8    p3    q2:a21    q2    a21

9    p3    q3:    q3    Null


OK,得到了想要的结果,说明成功了,可以看到最后一条记录,也能正确的被处理。


4、总结:

1、写法有点怪,一定不要写错;

2、不要忘记起别名,要不select没列可写。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,657评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,662评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,143评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,732评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,837评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,036评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,126评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,868评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,315评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,641评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,773评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,470评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,126评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,859评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,095评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,584评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,676评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容