2021年大数据Hive（六）：Hive的表生成函数

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前言

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Hive的表生成函数

一、explode函数

explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
explode(ARRAY) 数组的每个元素生成一行
explode(MAP) map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列

数据：

10 CLARK|KING|MILLER
20 SMITH|JONES|SCOTT|ADAMS|FORD
30 ALLEN|WARD|MARTIN|BLAKE|TURNER|JAMES

建表：

create table emp2(
deptno int,
names array<string>
)
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by '|';

   

   
1
2
3
4
5
6

插入数据

load data local inpath '/export/data/hivedatas/emp2.txt' into table emp2;

   

   
1

查询数据

select * from emp;

   

   
1

使用expload查询

select explode(names) as name from emp;

   

   
1

二、LATERAL VIEW侧视图

LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

列转行

select deptno,name from emp2 lateral view explode(names) tmp_tb as name;

   

   
1

三、Reflect函数

reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数

1、使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值

创建hive表

create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ',';

   

   
1

–准备数据 test_udf.txt

1,2
4,3
6,4
7,5
5,6

–加载数据

load data local inpath '/export/data/hivedatas/test_udf.txt'  into table test_udf;

   

   
1

–使用java.lang.Math当中的Max求两列当中的最大值

select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;

   

   
1

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