在京东众多业务中，促销业务充满了复杂性和挑战性，因为业务的灵活性，很多数据都存储成xml和json格式数据，这就要求下游数据分析师们需要对其做解析后方可使用 。

在众多操作中 ，有一种是需要对数据做行列转换操作。

数据结构：

create external table jd_row_to_column(jd_id string ,jd_session string );

数据描述：

insert into jd_row_to_column values('0001','01,02,03,04');

1.行转列（对一列数据拆分成多行）

使用函数 lateral view explode(split(column_name, ',')) col_nm

我们对上面表结构的jd_session列按照逗号进行数据拆分

拆分SQL：

select	jd_id,	jd_session,	sessionfrom	jd_row_to_column lateral view explode(split(jd_session, ',')) ses as sessionwhere	jd_id = '0001';

The result:

 

2.列转行(根据主键，数据合并)

使用函数：concat_ws(',',collect_set(column))  其中 函数collect_set 会对原始数据做去重操作，collect_list 则不会

我们将对上面的结果进行数据合并操作，看看结果是不是满足要求

The SQL：

select	jd_id,	jd_session,	concat_ws(',', collect_set(session)) as jd_session_v2from	(		select			jd_id,			jd_session,			session		from			jd_row_to_column lateral view explode(split(jd_session, ',')) ses as session		where			jd_id = '0001'	)	tgroup by	jd_id,	jd_session ;

The Result :