我不知道在Hive里有什么方法可以做这个，对不起。你接近爆炸等，但我不认为它可以完成工作。
总的来说，在概念上，我认为在不事先知道目标表的列将是什么的情况下很难进行转置。这是正确的，特别是对于配置单元，因为元数据与数据库中的列数、它们的类型、它们的名称等有关—元存储。一般来说，这是正确的，因为事先不知道列，需要某种内存中的数据（好的，当然有溢出），用户可能需要小心不要溢出内存之类的（就像hive中的动态分区一样）。
总之，长话短说，如果你事先知道目标表的列，生活是美好的。据我所知，hive本身没有set命令，但是您可以在select子句中使用一堆if子句和case语句（我知道很难看，但我过去也是这样做的）来转置数据。一些类似sql的东西-如何转置？
一定要告诉我进展如何！

正如mark所指出的，在hive中没有简单的方法可以做到这一点，因为pivot在hive中不存在，而且您在尝试使用case/when“技巧”时也可能遇到问题，因为您有多个值（proc1、proc2、proc3）。
出于测试目的，您可以尝试不同的方法：

select v, o1, o2, o3 from (
  select k, 
         v,
         LEAD(v,3) OVER() as o1,
         LEAD(v,6) OVER() as o2,
         LEAD(v,9) OVER() as o3
  from (select transform(name,proc1,proc2,proc3) using 'python strm.py' AS (k, v) 
    from input_table) q1
) q2 where k = 'A1';

其中strm.py：

import sys

for line in sys.stdin:
  line = line.strip()
  name, proc1, proc2, proc3 = line.split('\t')
  print '%s\t%s' % (name, proc1)
  print '%s\t%s' % (name, proc2)
  print '%s\t%s' % (name, proc3)

这里的技巧是在Map阶段使用python脚本，它将行的每一列作为不同的行发出。然后每三分之一（因为我们有3个proc列）行将形成一个结果行，我们通过向前看（lead）得到。
但是，这个查询可以完成这项工作，它有一个缺点，即随着输入的增长，您需要查看查询中的下一个第三个元素，这可能会导致性能下降。无论如何，你可以评估它的测试目的。