简单的行转列
业务场景：想统计不同商品的销量 进阶的行转列
业务场景：统计出不同商品的下单量
简单的行转列 业务场景：想统计不同商品的销量原始订单数据：
| order_id（订单id） | order_info（订单商品） |
|---|---|
| 10086 | 牙刷,毛巾,水杯,牙膏 |
第一步先把每个订单里边的商品拆出来，也就是行转列，数据转换为下边的形式：
| order_id（订单id） | order_info（订单商品） |
|---|---|
| 10086 | 牙刷 |
| 10086 | 毛巾 |
| 10086 | 水杯 |
| 10086 | 牙膏 |
直接贴代码：
select order_id
,order_info_split
from(
select order_id
,order_info
from table
)a
lateral view explode(split(order_info,',')) b as order_info_split
这样就实现了行转列操作，同时可以根据需求，对转换出来的列数据进行二次处理。
进阶的行转列 业务场景：统计出不同商品的下单量原始订单数据：
| order_id（订单id） | order_info（订单商品） |
|---|---|
| 10086 | {“牙刷”: 1, “毛巾”: 2, “水杯”: 1, “牙膏”: 5} |
目的是想统计该订单不同商品的下单件数，可以分为三步
第一步：仔细观察 order_info 里边的数据并不标准，比如 “牙刷”: 1，1前面对多了空格，需要处理为下边最后一列的形式
| order_id（订单id） | order_info（订单商品） | order_info_replace |
|---|---|---|
| 10086 | {“牙刷”: 1, “毛巾”: 2, “水杯”: 1, “牙膏”: 5} | {“牙刷”:“1”, “毛巾”:“2”, “水杯”:“1”, “牙膏”:“5”} |
代码处理：
select server
,role_id
,order_info
,str_to_map(regexp_replace(order_info,'\{|\}|\s| 42',''),',',':') as order_info_replace
from table
第二步：先把每个订单里边的商品根据 key：value 拆出来，也就是行转列，数据转换为下边的形式
| order_id（订单id） | item_name（商品名） | pay_num（下单数量） |
|---|---|---|
| 10086 | 牙刷 | 1 |
| 10086 | 毛巾 | 2 |
| 10086 | 水杯 | 1 |
| 10086 | 牙膏 | 5 |
代码：
select order_id
,item_name
,pay_num
from(
select server
,role_id
,order_info
,str_to_map(regexp_replace(order_info,'\{|\}|\s| 42',''),',',':') as order_info_replace
from table
)a
LATERAL VIEW explode(npc_dict) b as item_name, item_name
第三步：根据分组聚合统计出不用商品的下单数量
这里就不细讲了，直接贴代码
select order_id
,item_name
,sum(pay_num) as total_pay_num
from(
select order_id
,item_name
,pay_num
from(
select server
,role_id
,order_info
,str_to_map(regexp_replace(order_info,'\{|\}|\s| 42',''),',',':') as order_info_replace
from table
)a
LATERAL VIEW explode(npc_dict) b as item_name, item_name
)b
group by order_id,item_name
