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：
selectjd_id,jd_session,session
fromjd_row_to_column lateral view explode(split(jd_session, ',')) ses as session
wherejd_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：
selectjd_id,jd_session,concat_ws(',', collect_set(session)) as jd_session_v2
from(selectjd_id,jd_session,sessionfromjd_row_to_column lateral view explode(split(jd_session, ',')) ses as sessionwherejd_id = '0001')t
group byjd_id,jd_session ;The Result :
