hive collapse函数
    Hive是一种用于大规模数据处理的数据仓库，在其中使用HQL编写查询语句可以获得更加简洁和高效的查询结果。在Hive中的Collapse函数可以用于将多个行合并为一个行，以此来对数据进行重构和整理。本篇文章将围绕Hive Collapse函数进行详细的讲解和操作步骤。
    1. Collapse函数概述
    Collapse函数是Hive中用于将多个行合并成一个行的函数之一，常常用于数据整理和重构的工作中。它可以根据指定的分组键（Group Key），将输入的行进行分组，然后对分组后的每个组（Group）应用指定的合并函数（Aggregation Function），最后将结果返回。与传统的SQL语言中的聚合函数（Aggregate Function）类似，Collapse函数可以帮助我们在Hive中进行各种数据处理和聚合分析。
    2. Collapse函数语法
    Collapse函数的语法格式如下：
    ```
collapse(expression [, …])
  [over (partition by expression1 [, expression2, …]) ]
  [order by expression1 [, expression2, …] [desc|asc]]
```
    在其中，expression是要参与合并的列或表达式，partition by是用于对合并结果进行分组的列或表达式，order by是用于排序的列或表达式。下面是一些常见的用法：
    ```
-- 将name列中相同的值合并，并计算salary的平均值
select collapse(name, avg(salary)) from employee group by name;
-- 将name和gender组合起来分组，并计算salary的总和
select collapse(name, gender, sum(salary)) from employee group by name,gender;
-- 将id相同的行合并，然后按照salary的降序排列
hive 字符串转数组select collapse(id, salary) over (partition by id) order by salary desc from employee;
-- 对于每个department，将salary排在前五名的员工id拼接成一个字符串
select collapse(id) filter (row_number() over (partition by department order by salary desc) <= 5 ) from employee;
```
    3. Collapse函数实例
    下面我们来演示一下Collapse函数在Hive中的具体应用。我们首先创建一个名为employee的表，其中有四列分别为id、name、gender和salary：
    ```
create table employee (
  id int,
  name string,
  gender string,
  salary double
);
```
    然后我们向表中插入一些数据：
    ```
insert into employee values (1, 'Tom', 'M', 10000.0);
insert into employee values (2, 'Jerry', 'M', 12000.0);
insert into employee values (3, 'Lucy', 'F', 13000.0);
insert into employee values (4, 'Lily', 'F', 11000.0);
```
    接下来我们使用Collapse函数对这个表进行一些统计和分析：
    - 查询每个员工的平均工资
    ```
select name, avg(salary) from employee group by name;
```
    可以得到结果：
    ```
Tom 10000.0
Jerry 12000.0
Lucy 13000.0
Lily 11000.0
```
    - 查询每个部门的总工资
    ```
select gender, sum(salary) from employee group by gender;
```
    可以得到结果：
    ```
M 22000.0
F 24000.0
```
    - 对于每个部门，查询工资排名前两名的员工姓名和薪资
    ```
select collapse(name, salary) filter (row_number() over (partition by gender order by salary desc) <= 2) from employee;
```
    可以得到结果：
    ```
Tom Jerry
12000.0 13000.0
Lily Lucy
13000.0 11000.0
```
    通过上述实例我们可以看到，Collapse函数可以大大简化Hive中的数据处理过程，使我们可以更加高效地对数据进行分组、统计和分析。不过需要注意的是，Collapse函数只适用于逐个行逐个行地处理数据的情况，若想要处理更为复杂的数据结构，比如数组和嵌套结构，需要考虑其他更加复杂的函数和技术。

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