前言

explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的，因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据（每个属性都不可再分），
本身已经违背了数据库的设计原理（不论是业务系统还是数据仓库系统），不过大数据技术普及后，很多类似pv，uv的数据，在业务系统中是存贮在非关系型数据库中，
用json存储的概率比较大，直接导入hive为基础的数仓系统中，就需要经过ETL过程解析这类数据，explode与lateral view在这种场景下大显身手。

EXPLODE

explode作用是处理map结构的字段，使用案例如下（hive自带map，struct，array字段类型，但是需要先定义好泛型，所以在此案例不使用）：

举例:

建表语句：
drop table explode_lateral_view;
create table explode_lateral_view
(`area` string,
`goods_id` string,
`sale_info` string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS textfile;导入数据：
a:shandong,b:beijing,c:hebei|1,2,3,4,5,6,7,8,9|[{"source":"7fresh","monthSales":4900,"userCount":1900,"score":"9.9"},{"source":"jd","monthSales":2090,"userCount":78981,"score":"9.8"},{"source":"jdmart","monthSales":6987,"userCount":1600,"score":"9.0"}]

表内数据如下

explode的使用：

我们只拆解array字段，语句为select explode(split(goods_id,’,’)) as goods_id from explode_lateral_view;
结果如下

拆解map字段

语句为select explode(split(area,’,’)) as area from explode_lateral_view;
我们会得到如下结果：

拆解json字段

这个时候要配合一下get_json_object

我们想获取所有的monthSales，第一步我们先把这个字段拆成list，并且拆成行展示：
select explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,’\[\{’,’’),’}]’,’’),’},\{’)) as sale_info from explode_lateral_view;

然后我们想用get_json_object来获取key为monthSales的数据：
select get_json_object(explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,’\[\{’,’’),’}]’,’’),’},\{’)),’$.monthSales’) as sale_info from explode_lateral_view;

注意:

然后挂了FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF’s are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions
UDTF explode不能写在别的函数内
如果你这么写，想查两个字段，select explode(split(area,’,’)) as area,good_id from explode_lateral_view;
会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF’s. Error encountered near token ‘good_id’
使用UDTF的时候，只支持一个字段，这时候就需要LATERAL VIEW出场了

LATERAL VIEW

侧视图的意义是配合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。
select goods_id2,sale_info from explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(goods_id,’,’))goods as goods_id2;

其中LATERAL VIEW explode(split(goods_id,’,’))goods相当于一个虚拟表，与原表explode_lateral_view笛卡尔积关联。
也可以多重使用
select goods_id2,sale_info,area2
from explode_lateral_view
LATERAL VIEW explode(split(goods_id,’,’))goods as goods_id2
LATERAL VIEW explode(split(area,’,’))area as area2;
也是三个表笛卡尔积的结果

现在我们解决一下上面的问题，从sale_info字段中找出所有的monthSales并且行展示
select get_json_object(concat(’{’,sale_info_r,’}’),’$.monthSales’) as monthSales from explode_lateral_view
LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,’\[\{’,’’),’}]’,’’),’},\{’))sale_info as sale_info_r;

最终，我们可以通过下面的句子，把这个json格式的一行数据，完全转换成二维表的方式展现

select get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.source') as source,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.monthSales') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.userCount') as monthSales,get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.score') as monthSalesfrom explode_lateral_view LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{'))sale_info as sale_info_1;

原文链接：https://blog.csdn.net/guodong2k/article/details/79459282