SparkSQL一行转多行一列变多列多行转一行

该博客介绍了如何使用Pandas和Spark DataFrame进行数据转换操作。首先展示了如何通过split和explode函数将一行数据按照特定分隔符转为多行，接着演示了如何利用split再次切割新列并创建新的开始和结束列。最后，通过groupby和collect_set函数将相同name的多行数据合并回一行。这些技巧在数据预处理和分析中非常实用。摘要生成于，由 DeepSeek-R1 满血版支持，
一行转多行：

根据指定的标识符进行切分，然后一行转多行，以新列进行展示：
val result= df.withColumn("newMessage",functions.explode(functions.split(functions.col("message"),",")))
result.show()
结果如下：
+--------+-----------+----------+
|    name|    message|newMessage|
+--------+-----------+----------+
|zhangsan| 4=18,33=78|      4=18|
|zhangsan| 4=18,33=78|     33=78|
|    lisi|23=54,67=88|     23=54|
|    lisi|23=54,67=88|     67=88|
+--------+-----------+----------+
一列变多列：

将上面的结果数据newMessage，以“=”进行切割，然后等号两边的数据两列展示：
val Df2 = result.withColumn("newMessage2",split(col("newMessage"), "=")).select(
    col("name"),
    col("message"),
    col("newMessage"),
    col("newMessage2").getItem(0).as("start"),
    col("newMessage2").getItem(1).as("end")
  ).drop("newMessage2");
Df2.show(false)
结果如下：
+--------+-----------+----------+-----+---+
|name    |message    |newMessage|start|end|
+--------+-----------+----------+-----+---+
|zhangsan|4=18,33=78 |4=18      |4    |18 |
|zhangsan|4=18,33=78 |33=78     |33   |78 |
|lisi    |23=54,67=88|23=54     |23   |54 |
|lisi    |23=54,67=88|67=88     |67   |88 |
+--------+-----------+----------+-----+---+
多行转一行：

将下面数据中相同name的newMessage数据转成一行：
+--------+----------+
|    name|newMessage|
+--------+----------+
|zhangsan|      4=18|
|zhangsan|     33=78|
|    lisi|     23=54|
|    lisi|     67=88|
+--------+----------+
dataFrame.createTempView("dataFrame")
sparkSession.sql("select name,concat_ws(',',collect_set(newMessage)) as message from dataFrame group by name").show()
结果如下：
+--------+-----------+
|    name|    message|
+--------+-----------+
|zhangsan| 4=18,33=78|
|    lisi|67=88,23=54|
+--------+-----------+
WITH TMP(
SELECT  '11' ID,'TOP1' NAME,0.1 RATE1,0.2 RATE2  UNION ALL
SELECT  '12' ID,'TOP1' NAME,0.1 RATE1,0.2 RATE2  UNION ALL
SELECT  '13' ID,'TOP2' NAME,0.2 RATE.
+--------------+------------+----------+
|from_city_name|to_city_name|search_num|
+--------------+------------+----------+
|           无锡市|         漯河市|         3|
|           南部县|        库尔勒市|...
Action 操作
1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如
				spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。
首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。
而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。
不得不赞叹dataframe的强大...
				spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。
首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。
而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。
不得不赞叹dataframe的强大...
				用到的函数及定义
concat_ws(sep, [str | array(str)]+) - Returns the concatenation of the strings separated by sep.
Examples:
SELECT concat_ws(’ ', ‘Spark’, ‘SQL’);
Spark SQL
collect_set(expr) - Collects and ...
				spark一行转多行操作并存储文件到hdfs为parquet格式object Run:trait SparkUtils:(这里只是构建sparksession实例并返回，可自行创建)实现结果：注意：
直接上代码了，有不足之处，望大佬指正。
object Run:
object Run extends SparkUtils{
  def main(args: Array[String]): Un...
        |select * from temp_view
        |lateral view explode(split(field, ',')) tmpTable as result_view
      """.stripMargin
				首先创建一个测试数据
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName('TestAPP')
					.enableHiveSupport()
					.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([('math','alice',88), ('chinese','alice',92
				<think>嗯，用户问的是在SparkSQL中如何将多行数据合并到一个单元格，使用collect_set或者collect_list。我需要先回想一下这两个函数的作用和区别。collect_set会收集唯一的值，去除重复，而collect_list保留所有元素，包括重复项，并且保持顺序。接下来，我得想想怎么构造示例。
首先，可能需要一个示例数据表，比如学生和课程的成绩。假设有学生A选了数学和英语，学生B选了数学，这样分组后收集课程名。然后展示使用collect_list和collect_set的区别，比如重复的课程是否会合并。
然后，用户可能还需要知道如何处理合并后的数组，比如用concat_ws转换成字符串，用逗号分隔。这时候需要提到concat_ws函数的使用方法。
还要注意，用户可能在处理大数据集，所以可能需要性能方面的建议，比如调整分区或使用窗口函数。另外，用户提到的参考资料中有关于Excel合并单元格的内容，但SparkSQL的处理方式不同，不需要合并单元格，而是将多行数据聚合成一个数组或字符串。因此，在回答时要明确说明SparkSQL的处理方法，并给出具体的SQL示例。
可能还需要提醒用户关于collect_list和collect_set的结果类型，以及如何处理空值或者null的情况。同时，如果用户想保持原始数据的顺序，可能需要使用sort_array或者其他排序方法。
最后，生成相关问题的时候，要覆盖函数的区别、处理重复、性能优化、转换成字符串以及应用场景等方面的问题，帮助用户深入理解。</think>在SparkSQL中，将多行数据合并到单个单元格可以通过`collect_list`或`collect_set`函数实现。以下是具体用法和示例说明：
### 一、基础语法示例
假设有原始数据表`student_scores`：
| student | course  | score |
|---------|---------|-------|
| A       | Math    | 90    |
| A       | English | 85    |
| B       | Math    | 92    |
| A       | Math    | 88    |
**需求：按学生合并所有课程及成绩**
```sql
SELECT 
  student,
  collect_list(course) AS all_courses,      -- 保留重复项和顺序
  collect_set(course) AS unique_courses,    -- 去重且无序
  collect_list(score) AS all_scores         -- 数值类型同样适用
FROM student_scores
GROUP BY student;
**结果示例**：
| student | all_courses        | unique_courses | all_scores   |
|---------|--------------------|----------------|--------------|
| A       | [Math, English, Math] | [Math, English] | [90, 85, 88] |
| B       | [Math]             | [Math]         | [92]         |
### 二、进阶处理技巧
1. **转换为字符串**  
   使用`concat_ws`函数将数组转为分隔符字符串：
   ```sql
   SELECT 
     student,
     concat_ws(', ', collect_list(course)) AS courses_str 
   FROM student_scores 
   GROUP BY student;
2. **有序合并**  
   通过`sort_array`对结果排序：
   ```sql
   SELECT 
     student,
     sort_array(collect_list(score)) AS sorted_scores 
   FROM student_scores 
   GROUP BY student;
### 三、性能优化建议
- 当数据量较大时，可通过`spark.sql.shuffle.partitions`调整shuffle分区数
- 若需按特定顺序合并，优先在`collect_list`前使用`ORDER BY`子句
- 处理多层嵌套数据时可结合`struct`类型构建结构化数据集合[^3]
### 四、与Excel合并单元格的本质区别
需注意：SparkSQL的合并操作是逻辑聚合而非物理单元格合并，其输出结果在导出为Excel时仍需通过编程方式实现单元格合并（如参考Java的EasyExcel合并策略[^2][^3]）。