Lateral View和Explode用法简介

一、Explode用法

  • hive wiki对于expolde的解释如下:

explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expression list and as a part of LATERAL VIEW.

explode()接受一个数组(或一个map)作为输入,并将数组元素(map)作为单独的行输出。 UDTF可以在SELECT表达式列表中使用,也可以作为LATERAL VIEW的一部分使用。

使用如下图:

  • 将Map作为输入端

map作为输入端

  • 将ArrayList作为输入端:

array作为输入端

二、Lateral View用法

lateral view的意义是配合explode(或者其他的UDTF),一个语句生成把单行数据拆解成多行后的数据结果集。

首先准备一张表test,test表的数据结构如下

test表结构

利用 lateral view explode 结合map的使用方式和结果如下:
select
    t.cola
    ,t.indexa
    ,tt.class_id
    ,tt.score
from test t
LATERAL VIEW explode(map('1',100,'2',200)) tt as class_id ,score
;

输出结果:

结果

结果注解:

test本身只有4条记录, explode(map(‘1’,100,‘2’,200)) 本身只有2条记录,

上述sql的原理实质上是对2个结果集做了笛卡尔积。

实现形式如下:

select 

    t1.column1

    ,t1.column2

    ,…

    ,t2.column1

    ,t2.column2 

from tablea t1 

lateral view explode(…) t2 as column1,column2

;
利用 lateral view explode 结合array的使用方式和结果如下:
select

    t.cola

    ,t.indexa

    ,tt.class_id

from test t

lateral view explode(array(1,100)) tt as class_id

;

输出如下:

ArrayList端结果

<think>好的,用户现在问的是关于HiveLATERAL VIEWexplode()的用法。之前他们询问了Impala中一行转多行的方法,现在转向Hive的相关函数,可能是在实际工作中遇到了不同的数据处理环境,需要了解不同工具之间的差异。 首先,我需要确认用户的使用场景。他们可能在处理嵌套数据结构,比如数组或Map,需要将这些结构展开成多行进行分析。之前他们在Impala中只能用变通方法,现在想知道Hive原生的支持方法,这样可以更高效地处理这类问题。 接下来,要回忆HiveLATERAL VIEWexplode()的具体用法LATERAL VIEW通常与explode()一起使用,用于将数组或Map类型的字段展开成多行。需要注意的是,HiveImpala的区别,因为用户之前接触过Impala的限制,所以需要强调Hive在这方面的优势。 然后,要组织回答的结构。先解释基本概念,再给出语法结构,然后通过示例说明不同数据类型的处理,比如数组、Map以及多列的情况。还要提到如何处理空数组或NULL值,以及如何结合其他函数如posexplode()来生成索引。 另外,用户可能对性能或使用中的注意事项有疑问,所以需要加入注意事项部分,比如数据倾斜、性能影响等。最后,通过示例数据转换来直观展示效果,帮助用户理解。 还要检查是否需要对比之前的Impala方法,但用户这次明确问的是Hive用法,所以重点放在Hive上,但可以简要提到在Impala中不支持,可能需要其他方法,但之前已经介绍过,这里不需要重复。 最后,确保语言简洁明了,结构清晰,符合用户之前接受的格式,比如分点说明代码示例,这样用户容易跟随理解。</think>在 Hive 中,`LATERAL VIEW explode()` 是处理 **数组/Map类型字段展开为多行** 的核心操作,常用于将嵌套结构平铺为标准化表格。以下是详细用法示例: --- ### 一、基本语法 ```sql SELECT 基础字段, 展开后的字段 FROM 原始表 LATERAL VIEW explode(数组/Map字段) 虚拟表别名 AS 展开字段名 ``` #### 核心功能: - **`explode()`**:将数组(`array`)或键值对(`map`)拆分为多行 - **`LATERAL VIEW`**:将 `explode()` 生成的虚拟表与原始表关联(类似笛卡尔积) --- ### 二、不同数据类型的用法 #### 1. 展开数组(Array) **示例数据**: | id | fruits | |----|----------------| | 1 | ["apple","banana","orange"] | **查询**: ```sql SELECT id, single_fruit FROM fruits_table LATERAL VIEW explode(fruits) exploded_table AS single_fruit ``` **结果**: | id | single_fruit | |----|--------------| | 1 | apple | | 1 | banana | | 1 | orange | --- #### 2. 展开键值对(Map) **示例数据**: | id | properties | |----|-----------------------------| | 2 | {"color":"red", "size":"M"} | **查询**: ```sql SELECT id, map_key, map_value FROM properties_table LATERAL VIEW explode(properties) exploded_table AS map_key, map_value ``` **结果**: | id | map_key | map_value | |----|---------|-----------| | 2 | color | red | | 2 | size | M | --- #### 3. 展开多列数组(需保持数组长度一致) **示例数据**: | id | names | scores | |----|-------------|------------| | 3 | ["A","B"] | [90,85] | **查询**: ```sql SELECT id, name, score FROM multi_array_table LATERAL VIEW explode(names) n_table AS name LATERAL VIEW explode(scores) s_table AS score ``` **结果**(⚠️ 注意:这种写法会导致笛卡尔积): | id | name | score | |----|------|-------| | 3 | A | 90 | | 3 | A | 85 | | 3 | B | 90 | | 3 | B | 85 | **改进写法**(使用 `posexplode` 保持顺序): ```sql SELECT id, name, scores[pos] AS score FROM ( SELECT id, names, scores FROM multi_array_table ) t LATERAL VIEW posexplode(names) n_table AS pos, name ``` --- ### 三、高级用法 #### 1. 处理空数组/NULL值 使用 `OUTER` 关键字保留空数组对应的行: ```sql LATERAL VIEW OUTER explode(array_column) vtable AS element ``` #### 2. 生成索引 用 `posexplode()` 同时获取元素位置: ```sql LATERAL VIEW posexplode(array_column) vtable AS pos, element ``` --- ### 四、注意事项 1. **性能影响** - 避免对超大数组使用,可能导致数据量爆炸式增长 - 优先过滤空数组(`WHERE size(array_column) > 0`) 2. **常见错误** - 数组元素为 NULL 时,结果会保留该行 - 多数组展开时需手动处理索引对齐 --- ### 五、完整示例 #### 原始数据 | user_id | tags | purchase_history | |---------|-----------------------|------------------------| | 101 | ["student","vip"] | [{"item":"book","price":30}, {"item":"pen","price":5}] | #### 查询需求 展开用户标签购买记录 #### SQL 代码 ```sql SELECT user_id, tag, purchase.item AS purchased_item, purchase.price FROM user_table LATERAL VIEW explode(tags) tags_table AS tag LATERAL VIEW OUTER explode(purchase_history) purchases_table AS purchase ``` #### 结果 | user_id | tag | purchased_item | price | |---------|---------|----------------|-------| | 101 | student | book | 30 | | 101 | student | pen | 5 | | 101 | vip | book | 30 | | 101 | vip | pen | 5 | --- 通过 `LATERAL VIEW explode()` 可以高效处理复杂嵌套数据结构,是 Hive 中实现 **列转行** 的标准方法。
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