Spark SQL中列组逆透视的更优实现方式咨询

你完全不需要拆分两次UNPIVOT再合并结果，直接在一次UNPIVOT操作里包含所有需要转换的列即可，代码更简洁，执行效率也更高：

SELECT ID, Rank, Criteria
FROM Temp_Test_Hardik
UNPIVOT (
  Rank FOR Criteria IN (A1, A2, A3, B1, B2, B3)
)

如果你的Spark版本支持，也可以用stack函数实现逆透视，灵活性更强（静态列场景下和UNPIVOT效果一致）：

SELECT ID, Rank, Criteria
FROM Temp_Test_Hardik
LATERAL VIEW stack(6, 
  'A1', A1, 
  'A2', A2, 
  'A3', A3, 
  'B1', B1, 
  'B2', B2, 
  'B3', B3
) AS Criteria, Rank

以上两种方式都能直接得到目标输出，无需额外的关联或合并操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ConfusedDeveloper