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2024年3月28日发(作者：新神榜:杨戬动画电影免费观看在线)
hive collapse函数
Hive是一种用于大规模数据处理的数据仓库，在其中使用HQL编
写查询语句可以获得更加简洁和高效的查询结果。在Hive中的
Collapse函数可以用于将多个行合并为一个行，以此来对数据进行重
构和整理。本篇文章将围绕Hive Collapse函数进行详细的讲解和操
作步骤。
1. Collapse函数概述
Collapse函数是Hive中用于将多个行合并成一个行的函数之一，
常常用于数据整理和重构的工作中。它可以根据指定的分组键（Group
Key），将输入的行进行分组，然后对分组后的每个组（Group）应用
指定的合并函数（Aggregation Function），最后将结果返回。与传
统的SQL语言中的聚合函数（Aggregate Function）类似，Collapse
函数可以帮助我们在Hive中进行各种数据处理和聚合分析。
2. Collapse函数语法
Collapse函数的语法格式如下：
```
collapse(expression [, …])
[over (partition by expression1 [, expression2, …]) ]
[order by expression1 [, expression2, …] [desc|asc]]
```
在其中，expression是要参与合并的列或表达式，partition by
是用于对合并结果进行分组的列或表达式，order by是用于排序的列
或表达式。下面是一些常见的用法：
```
-- 将name列中相同的值合并，并计算salary的平均值
select collapse(name, avg(salary)) from employee group by
name;
-- 将name和gender组合起来分组，并计算salary的总和
select collapse(name, gender, sum(salary)) from employee
group by name,gender;
-- 将id相同的行合并，然后按照salary的降序排列
select collapse(id, salary) over (partition by id) order by
salary desc from employee;
-- 对于每个department，将salary排在前五名的员工id拼接成一个
字符串
select collapse(id) filter (row_number() over (partition by
department order by salary desc) <= 5 ) from employee;
```
3. Collapse函数实例
下面我们来演示一下Collapse函数在Hive中的具体应用。我们
首先创建一个名为employee的表，其中有四列分别为id、name、
gender和salary：
```
create table employee (
id int,
name string,
gender string,
salary double
);
```
然后我们向表中插入一些数据：
```
insert into employee values (1, 'Tom', 'M', 10000.0);
insert into employee values (2, 'Jerry', 'M', 12000.0);
insert into employee values (3, 'Lucy', 'F', 13000.0);
insert into employee values (4, 'Lily', 'F', 11000.0);
```
接下来我们使用Collapse函数对这个表进行一些统计和分析：
- 查询每个员工的平均工资
```
select name, avg(salary) from employee group by name;
```
可以得到结果：
```
Tom 10000.0
Jerry 12000.0
Lucy 13000.0
Lily 11000.0
```
- 查询每个部门的总工资
```
select gender, sum(salary) from employee group by gender;
```
可以得到结果：
```
M 22000.0
F 24000.0
```
- 对于每个部门，查询工资排名前两名的员工姓名和薪资
```
select collapse(name, salary) filter (row_number() over
(partition by gender order by salary desc) <= 2) from
employee;
```
可以得到结果：
```
Tom Jerry
12000.0 13000.0
Lily Lucy
13000.0 11000.0
```
通过上述实例我们可以看到，Collapse函数可以大大简化Hive
中的数据处理过程，使我们可以更加高效地对数据进行分组、统计和
分析。不过需要注意的是，Collapse函数只适用于逐个行逐个行地处
理数据的情况，若想要处理更为复杂的数据结构，比如数组和嵌套结
构，需要考虑其他更加复杂的函数和技术。
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