Подтвердить что ты не робот

Как переносить/сворачивать данные в улей?

Я знаю, что нет прямого способа переноса данных в улье. Я последовал этому вопросу: Есть ли способ транспонировать данные в Hive?, но поскольку окончательного ответа там нет, он не может полностью пройти.

Это та таблица, которая у меня есть:

 | ID   |   Code   |  Proc1   |   Proc2 | 
 | 1    |    A     |   p      |   e     | 
 | 2    |    B     |   q      |   f     |
 | 3    |    B     |   p      |   f     |
 | 3    |    B     |   q      |   h     |
 | 3    |    B     |   r      |   j     |
 | 3    |    C     |   t      |   k     |

Здесь Proc1 может иметь любое количество значений. ID, Code и Proc1 вместе образуют уникальный ключ для этой таблицы. Я хочу, чтобы Pivot/transpose эта таблица, чтобы каждое уникальное значение в Proc1 стало новым столбцом, а соответствующее значение из Proc2 - значением в этом столбце для соответствующей строки. В сущности, я пытаюсь получить что-то вроде:

 | ID   |   Code   |  p   |   q |  r  |   t |
 | 1    |    A     |   e  |     |     |     |
 | 2    |    B     |      |   f |     |     |
 | 3    |    B     |   f  |   h |  j  |     |
 | 3    |    C     |      |     |     |  k  |

В новой преобразованной таблице идентификатор и код являются единственным первичным ключом. Из упомянутого выше билета, я мог бы получить это далеко, используя UDAF to_map. (Отказ от ответственности - это может быть не шаг в правильном направлении, а просто упоминание здесь, если оно есть)

 | ID   |   Code   |  Map_Aggregation   | 
 | 1    |    A     |   {p:e}            |
 | 2    |    B     |   {q:f}            |
 | 3    |    B     |   {p:f, q:h, r:j } |  
 | 3    |    C     |   {t:k}            |

Но не знаю, как перейти от этого шага к сводной/транспонированной таблице, которую я хочу. Любая помощь в том, как продолжить, будет замечательной! Спасибо.

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вот решение, в котором я закончил:

add jar brickhouse-0.7.0-SNAPSHOT.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION collect AS 'brickhouse.udf.collect.CollectUDAF';

select 
    id, 
    code,
    group_map['p'] as p,
    group_map['q'] as q,
    group_map['r'] as r,
    group_map['t'] as t
    from ( select
        id, code,
        collect(proc1,proc2) as group_map 
        from test_sample 
        group by id, code
    ) gm;

To_map UDF использовался из репозитория кирпичной кладки: https://github.com/klout/brickhouse

Ответ 2

Вот такой подход, который я использовал для решения этой проблемы с помощью внутренней функции UUF, "map":

select
    b.id,
    b.code,
    concat_ws('',b.p) as p,
    concat_ws('',b.q) as q,
    concat_ws('',b.r) as r,
    concat_ws('',b.t) as t
from 
    (
        select id, code,
        collect_list(a.group_map['p']) as p,
        collect_list(a.group_map['q']) as q,
        collect_list(a.group_map['r']) as r,
        collect_list(a.group_map['t']) as t
        from (
            select
              id,
              code,
              map(proc1,proc2) as group_map 
            from 
              test_sample
        ) a
        group by
            a.id,
            a.code
    ) b;

"concat_ws" и "map" - это hive udf, а "collect_list" - улей udaf.

Ответ 3

Еще одно решение.

Поворачивайте, используя функцию Hivemall to_map.

SELECT
  uid,
  kv['c1'] AS c1,
  kv['c2'] AS c2,
  kv['c3'] AS c3
FROM (
  SELECT uid, to_map(key, value) kv
  FROM vtable
  GROUP BY uid
) t

uid c1 c2 c3 101 11 12 13 102 21 22 23

UNPIVOT

SELECT t1.uid, t2.key, t2.value
FROM htable t1
LATERAL VIEW explode (map(
  'c1', c1,
  'c2', c2,
  'c3', c3
)) t2 as key, value

uid key value 101 c1 11 101 c2 12 101 c3 13 102 c1 21 102 c2 22 102 c3 23

Ответ 4

Я не написал этот код, но я думаю, вы можете использовать некоторые из UDF, предоставленные кирпичом klouts: https://github.com/klout/brickhouse

В частности, вы можете сделать что-то вроде использования своего сбора, как указано здесь: http://brickhouseconfessions.wordpress.com/2013/03/05/use-collect-to-avoid-the-self-join/

а затем взорвать массивы (они будут иметь разную длину), используя методы, подробно описанные в этом сообщении http://brickhouseconfessions.wordpress.com/2013/03/07/exploding-multiple-arrays-at-the-same-time-with-numeric_ra

Ответ 5

  1. Я создал одну фиктивную таблицу с именем hive, используя ниже query-

create table hive (id Int,Code String, Proc1 String, Proc2 String);

  1. Загружены все данные в table-
insert into hive values('1','A','p','e');
insert into hive values('2','B','q','f'); 
insert into hive values('3','B','p','f');
insert into hive values('3','B','q','h');
insert into hive values('3','B','r','j');
insert into hive values('3','C','t','k');
  1. Теперь используйте приведенный ниже запрос, чтобы получить результат.
select id,code,
     case when collect_list(p)[0] is null then '' else collect_list(p)[0] end as p,
     case when collect_list(q)[0] is null then '' else collect_list(q)[0] end as q,
     case when collect_list(r)[0] is null then '' else collect_list(r)[0] end as r,
     case when collect_list(t)[0] is null then '' else collect_list(t)[0] end as t
     from(
            select id, code,
            case when proc1 ='p' then proc2 end as p,
            case when proc1 ='q' then proc2 end as q,
            case when proc1 ='r' then proc2 end as r,
            case when proc1 ='t' then proc2 end as t
            from hive
        ) dummy group by id,code;

Ответ 6

В случае числового значения вы можете использовать ниже запрос куста:

Примеры данных

ID  cust_freq   Var1    Var2    frequency
220444  1   16443   87128   72.10140547
312554  6   984 7339    0.342452643
220444  3   6201    87128   9.258396518
220444  6   47779   87128   2.831972441
312554  1   6055    7339    82.15209213
312554  3   12868   7339    4.478333954
220444  2   6705    87128   15.80822558
312554  2   37432   7339    13.02712127

select id, sum(a.group_map[1]) as One, sum(a.group_map[2]) as Two, sum(a.group_map[3]) as Three, sum(a.group_map[6]) as Six from
( select id, 
 map(cust_freq,frequency) as group_map 
 from table
 ) a group by a.id having id in 
( '220444',
'312554');

ID  one two three   six
220444  72.10140547 15.80822558 9.258396518 2.831972441
312554  82.15209213 13.02712127 4.478333954 0.342452643

In above example I have't used any custom udf. It is only using in-built hive functions.
Note :For string value in key write the vale as sum(a.group_map['1']) as One.

Ответ 7

Ниже приведен также способ для Pivot

SELECT TM1_Code, Product, Size, State_code, Description
  , Promo_date
  , Price
FROM (
SELECT TM1_Code, Product, Size, State_code, Description
   , MAP('FY2018Jan', FY2018Jan, 'FY2018Feb', FY2018Feb, 'FY2018Mar', FY2018Mar, 'FY2018Apr', FY2018Apr
        ,'FY2018May', FY2018May, 'FY2018Jun', FY2018Jun, 'FY2018Jul', FY2018Jul, 'FY2018Aug', FY2018Aug
        ,'FY2018Sep', FY2018Sep, 'FY2018Oct', FY2018Oct, 'FY2018Nov', FY2018Nov, 'FY2018Dec', FY2018Dec) AS tmp_column
FROM CS_ME_Spirits_30012018) TmpTbl
LATERAL VIEW EXPLODE(tmp_column) exptbl AS Promo_date, Price;

Ответ 8

Для Unpivot мы можем просто использовать ниже логику.

SELECT Cost.Code, Cost.Product, Cost.Size
, Cost.State_code, Cost.Promo_date, Cost.Cost, Sales.Price
FROM
(Select Code, Product, Size, State_code, Promo_date, Price as Cost
FROM Product
Where Description = 'Cost') Cost
JOIN
(Select Code, Product, Size, State_code, Promo_date, Price as Price
FROM Product
Where Description = 'Sales') Sales
on (Cost.Code = Sales.Code
and Cost.Promo_date = Sales.Promo_date);

Ответ 9

Вы можете использовать выписки кейсов и некоторую помощь из collect_set для достижения этой цели. Вы можете проверить это. Вы можете проверить подробный ответ по адресу - http://www.analyticshut.com/big-data/hive/pivot-rows-to-columns-in-hive/

Вот запрос для справки,

SELECT resource_id,
CASE WHEN COLLECT_SET(quarter_1)[0] IS NULL THEN 0 ELSE COLLECT_SET(quarter_1)[0] END AS quarter_1_spends,
CASE WHEN COLLECT_SET(quarter_2)[0] IS NULL THEN 0 ELSE COLLECT_SET(quarter_2)[0] END AS quarter_2_spends,
CASE WHEN COLLECT_SET(quarter_3)[0] IS NULL THEN 0 ELSE COLLECT_SET(quarter_3)[0] END AS quarter_3_spends,
CASE WHEN COLLECT_SET(quarter_4)[0] IS NULL THEN 0 ELSE COLLECT_SET(quarter_4)[0] END AS quarter_4_spends
FROM (
SELECT resource_id,
CASE WHEN quarter='Q1' THEN amount END AS quarter_1,
CASE WHEN quarter='Q2' THEN amount END AS quarter_2,
CASE WHEN quarter='Q3' THEN amount END AS quarter_3,
CASE WHEN quarter='Q4' THEN amount END AS quarter_4
FROM billing_info)tbl1
GROUP BY resource_id;