数据透视表属于数据分析中比较常见的功能，如下面的数据：

我们以姓名为行，科目为列，数据透视后的结果为：

那么hive该如何实现这样的功能呢？我们首先把数据写入到hive表中:

val seqData = Seq(
      ("小A","语文",80),
      ("小A","数学",65),
      ("小A","英语",70),
      ("小B","语文",82),
      ("小B","数学",95),
      ("小B","英语",60),
      ("小C","语文",88),
      ("小C","数学",85),
      ("小C","英语",83)
    )


    val seq2df = seqData.toDF("name","course","score")
    seq2df.write.saveAsTable("default.classinfo12")

结果如下：

hive中其实是没有直接实现数据透视功能的函数的，不过我们可以通过groupby实现类似的功能：

select
 name,
 sum(if(course = '语文',score,0)) as chinese_score,
 sum(if(course = '数学',score,0)) as math_score,
 sum(if(course = '英语',score,0)) as english_score
from
 default.classinfo12
group by name

结果如下：

可以看到，通过groupby，我们就实现了类似pivot的功能，不过这样的写法也仅适合类别比较少的情况。当类别比较多的时候，可以使用spark来解决：

val df = spark.sql(
      """
        |select
        | *
        |from
        | default.classinfo12
      """.stripMargin)
      .groupBy("name")
      .pivot("course")
      .agg(sum("score") as "score")

结果如下：

好了，本篇就到这里啦～～