Databricks 第11篇:Spark SQL 查询(行转列,列转行,Lateral View)

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game,通过逗号连接起来:

select uid
 ,concat_ws(",",collect_list(game)) as game_list 
from user_game

Databricks 第11篇:Spark SQL 查询(行转列,列转行,Lateral View)

二,列转行

Explode(expr) 用于处理array和map结构的数据,把一行的列值转换成多行,该函数产生一个虚拟表,包含一行或多行数据,也就是说,Explode(expr)函数把array类型expr中的元素分成多行,或者将map类型的expr中的元素分成多行和多列。

举个例子,把game_list中的每个item转换为一行数据:

with cte_game as
(
  select uid
    ,collect_list(game) as game_list 
  from user_game
group by uid ) select uid ,explode(game_list) as game from cte_game

三,Lateral View子句

Lateral View子句用于连接表值函数(UDTF),比如explode、split 。Lateral View通过UDTF函数把数据拆分成多行,再把多行结果组合成一个虚拟表。

该子句主要解决的问题是:在select使用UDTF做查询的过程中,该查询只能包含单个UDTF,不能包含其它字段以及多个UDTF的情况。

LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)

使用LATERAL VIEW + explode 函数进行查询,语句如下:

select movie,category_name 
from movie_info
LATERAL VIEW explode(category) tmpTable as category_name;
-- category_name 是给 explode(category) 列起的别名

 

 

参考文档:

掌握这个SQL技巧超越80%的人——行转列/列转行

SQL reference for Databricks Runtime 7.x

上一篇:Python打包发布


下一篇:大数据开发之Hive解析Json数组