Hive中如何进行数据拆分操作？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据拆分操作:

1. SPLIT():

  • SPLIT()函数可以将字符串按指定分隔符拆分为多个字段。
  • 这可以将复杂的字符串拆分为结构化数据,更易于存储和分析。
    例如:
SELECT 
SPLIT(concat_str, ',') AS col 
FROM (SELECT 'a,b,c,d' AS concat_str ) t;

这会将字符串’a,b,c,d’按’,’拆分为4个字段’a’,’b’,’c’和’d’。

2. LATERAL VIEW:

  • LATERAL VIEW可以通过UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)将一行数据拆分为多行。
  • 这需要使用explode()和各种split函数将行拆分。
    例如:
SELECT * 
FROM employees LATERAL VIEW 
explode(split(name, ' ')) names AS name;

这会将employees表的name字段按’ ‘拆分,并输出多行,实现一行转多行的效果。

3. STACK():

  • STACK()函数可以将多个同类型的列拆分为行。
  • 这需要指定要拆分的列,会将这些列的值转化为行,列名为’col’。
    例如:
SELECT STACK(5, 10, 20) 
FROM src;

这会将数值5,10和20拆分为3行,每行有一列’col’。

4. EXPLODE():

  • EXPLODE()函数可以将Hive数组或Map拆分为多行。
  • 这需要指定要拆分的数组或Map,会将其中的每个元素或键值对转化为一行。
    例如:
SELECT EXPLODE(array(1, 2, 3)) AS col;
SELECT EXPLODE(map('a', 1, 'b', 2)) AS (key, value);


这会将数组array(1, 2, 3)拆分为3行,map{‘a’, 1, ‘b’, 2}拆分为2行,一列为key,一列为value。

数据拆分是结构化数据分析的前提,熟练掌握Hive的拆分功能可以让我们将复杂的semi-structured或unstructured数据转化为结构化表。