Hive应用：explode和lateral view

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Hive应用：explode和lateral view

一、explode()

这个函数大多数人都接触过，将一行数据转换成列数据，可以用于array和map类型的数据。

用于array的语法如下：

select explode(arraycol) as newcol from tablename;

• explode()：函数中的参数传入的是arrary数据类型的列名。
• newcol：是给转换成的列命名一个新的名字，用于代表转换之后的列名。
• tablename：原表名。

用于map的语法如下：

select explode(mapcol) as (keyname,valuename) from tablename;

• explode()：函数中的参数传入的是map数据类型的列名。
• 由于map是kay-value结构的，所以它在转换的时候会转换成两列，一列是kay转换而成的，一列是value转换而成的。
• keyname：表示key转换成的列名称，用于代表key转换之后的列名。
• valuename：表示value转换成的列名称，用于代表value转换之后的列名称。

注意：这两个值需要在as之后用括号括起来然后以逗号分隔。

以上为explode()函数的用法，此函数存在局限性：

• 其一：不能关联原有的表中的其他字段。
• 其二：不能与group by、cluster by、distribute by、sort by联用。
• 其三：不能进行UDTF嵌套。
• 其四：不允许选择其他表达式。

二、lateral view

lateral view是Hive中提供给UDTF的结合，它可以解决UDTF不能添加额外的select列的问题。

lateral view其实就是用来和想类似explode这种UDTF函数联用的，lateral view会将UDTF生成的结果放到一个虚拟表中，然后这个虚拟表会和输入行进行join来达到连接UDTF外的select字段的目的。

格式一

lateral view udtf(expression) tableAlias as columnAlias (,columnAlias)*

• lateral view在UDTF前使用，表示连接UDTF所分裂的字段。
• UDTF(expression)：使用的UDTF函数，例如explode()。
• tableAlias：表示UDTF函数转换的虚拟表的名称。
• columnAlias：表示虚拟表的虚拟字段名称，如果分裂之后有一个列，则写一个即可；如果分裂之后有多个列，按照列的顺序在括号中声明所有虚拟列名，以逗号隔开。

格式二

from basetable (lateral view)*

• 在from子句中使用，一般和格式一搭配使用，这个格式只是说明了lateral view的使用位置。
• from子句后面也可以跟多个lateral view语句，使用空格间隔就可以了。

格式三

from basetable (lateral view outer)*

它比格式二只是多了一个outer，这个outer的作用是在UDTF转换列的时候将其中的空也给展示出来，UDTF默认是忽略输出空的，加上outer之后，会将空也输出，显示为NULL。这个功能是在Hive0.12是开始支持的。

三、案例

下面来说一个需求案例。

1、需求

有一张hive表，分别是学生姓名name(string)，学生成绩score(map<string,string>),成绩列中key是学科名称，value是对应学科分数，请用一个hql求一下每个学生成绩最好的学科及分数、最差的学科及分数、平均分数。

表数据如下：

zhangsan|Chinese:80,Math:60,English:90
lisi|Chinese:90,Math:80,English:70
wangwu|Chinese:88,Math:90,English:96
maliu|Chinese:99,Math:65,English:60

2、准备

下面来做一下准备工作，创建表，并将数据导入表中，操作如下：

创建表：

create table student_score(name string,score map<String,string>)
row format delimited
fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':';

导入数据：

load data local inpath '/home/test/score' overwrite into table student_score;

检查一下数据，如下图：

确认数据导入没有问题。

3、分析

首先要处理这个表中的数据，本人第一想法是想找一下Hive有没有内置的操作map复杂类型的函数，可惜看了一遍，没有找到，这个思路只能放弃。

第二想法，是将map中的数据转换成一个虚拟表，然后与name字段关联，这样形成一张可操作的虚拟表。在查阅了资料之后，看到explode()函数可以做这个事情，首先写了一条语句：

select explode(score) from student_score;
select explode(score) as (key,value) from student_score;

结果：

此函数验证了它却是可以做到分离map的功能，将行转为列，难么既然行转了列，那么只需要将name字段关联上，就可以进行统计操作了。

可惜的是，explode函数怎么使用，都关联不了name字段。

既然Hive有这些东西，肯定能够做到关联其他字段的，这是本人作为一个程序员的信念，如果没有的话，这个功能做出来就是鸡肋了，只有关联了其他可以确定其为唯一消息的字段，这样的功能才又意义。

又在网上查询到，经常和explode函数和用的就是lateral view函数，那么这两个结合就能做到关联其他字段。写法如下：

select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) scntable as key,value;

结果如下：

看到上面的数据，就是我们想要的结果，产生了这样一个虚拟表之后，所有的工作都变的简单了起来。

从上面两条语句可以看出，explode在select句中和在from子句中给虚拟字段命名的格式稍微有些差别，select句中需要加括号，from子句中不需要括号。

以上是这个需求的难点，其他的就不在做过多的说明。

4、结果

下面将结果抛出来，这可能不是最优的，但是是一种方式：

select sname,gk,gv,bk,bv,av from (
select * from (
select C.name as sname,C.key as gk,C.value as gv from (
select name,max(value) as gv from (
select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) scnTable as key,value) as A
group by name) as B
left join
(select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) scnTable as key,value) as C
on B.name=C.name and B.gv=C.value) as GG
left join
(select C.name as bname,C.key as bk,C.value as bv from
(select name,min(value) as bv from (
select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) scnTable as key,value) as A
group by name) as B
left join
(select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) snTable as key,value) as C
on B.name=C.name and B.bv=C.value) as BB
on GG.sname=BB.bname) as SS
left join
(select name as aname,avg(value) as av from (
select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) scnTable as key,value) as A 
group by name) AA
on SS.sname=AA.aname

结果如下：

列名依次为：姓名、最好成绩的科目、分数、最差成绩的科目、分数、平均分

这里需要说一些，Hive中的基本数据类型，string类型应该是使用的自动转换机制，转换为了int，这里将score map<string,string>声明为score map<string,int>也是可以的。

四、测试

本人的hive环境为1.1.0CDH5版，此时将上面的数据做一下修改，来测试一下outer的作用，数据如下：

zhangsan|Chinese:80,Math:60,English:90
lisi|Chinese:90,Math:80,English:70
wangwu|Chinese:88,Math:90,English:96
maliu|Chinese:99,Math:65,English:

将maliu的英语成绩给去掉，然后导入到表中。

在执行以下语句：

select explode(score) from student_score;

结果如下：

可以看到最后一个English的成绩没有显示任何东西，也就是被UDTF给忽略了。

下面使用lateral view看一下：

select name,key,value from student_score
lateral view explode(score) scntable as key,value;

结果如下：

最后加上outer在试一下：

select name,key,value from student_score lateral view outer explode(score) scntable as key,value;

结果如下：

结果和没加outer是一样的，这就又是一个新的问题了，outer是否只对arrary类型的有效，对map类型无效呢？

本人又将arrary类型进行了测试，和map同样，都是什么都不显示，只是将没有的一列做了联表匹配。

这个问题有待研究。

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