前言：在对表数据进行批量处理过程中，常常碰上某个字段是一个array或者map形式的字段，一列数据的该字段信息同时存在多个值，当我们需要取出该数组中的每一个值实现一一对应关系的时候，可以考虑使用lateralviewexplode()/posexplode()进行处理。一、提要：explode()本身是Hive的自带函数，使用它可以将array或者map中的值逐行输出。selectexplode(array('a','b','c','d','e'));selectexplode(map('A','a','B','b','C','c'));二、应用：lateralviewexplode()在工作
目录0.lateralview简介1.行转列 需求1:需求2:2.列转行解题思路:0.lateralview简介 hive函数 lateralview 主要功能是将原本汇总在一条（行）的数据拆分成多条（行）成虚拟表，再与原表进行笛卡尔积，从而得到明细表。配合UDTF函数使用，一般情况下经常与explode函数搭配，explode的操作对象（列值）是 ARRAY 或者 MAP ,可以通过 split 函数将String类型的列值转成 ARRAY 来处理。炸裂函数配合侧视图使用如下格式:select原表别名.字段名,侧视图名.字段名from原表原表别名lateralviewexplode(要炸开
HIVE环境1.explode炸裂函数定义：explode函数能够将array及map类型的数据炸开，实现一行变多行格式：selectexplode(array/map)fromtable示例原始数据tmp表nameidgoodsa1book_a,food_ab2book_b,food_bc3null withtmpas(select'a'name,'1'asid,'book_a,food_a'asgoodsunionallselect'b'name,'2'asid,'book_b,food_b'asgoodsunionallselect'c'name,'3'asid,nullasgoods)
我有两个表:filmwithprimarykeyfilm_idactorwithprimarykeyactor_id我现在想填充一个表film_actor(film_id,actor_id)，它将每部电影连接到250个随机Actor。所以每部电影应该有250个不同的Actor。在PostgreSQL中，我会这样做:insertintofilm_actor(film_id,actor_id)selectfilm_id,actor_idfromfilmcrossjoinlateral(selectactor_idfromactorwherefilm_idisnotnull--toforce
目录一、Array1.建表并插入数据 2.lateralviewexplode二、Map1、建表并插入数据2、lateralviewexplode()3、查询数据一、Array1.建表并插入数据正确插入数据：createtabletmp.test_lateral_view_movie_230829(moviestring,categoryarray);insertintotmp.test_lateral_view_movie_230829select'《战狼3》',array('战争','动作','剧情');insertintotmp.test_lateral_view_movie_23082
文章目录一、lateralview函数二、explode()函数三、posexplode()函数四、行转列使用单列转多行多列转多行一、lateralview函数功能:用于和UDTF函数（explode,split）结合使用，把某一行数据拆分成多行数据，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。主要解决select使用UDTF做查询的过程中查询只能包含单个UDTF，不能包含其它字段以及多个UDTF的情况。语法：LATERALVIEWudtf(expression)tableAliasAScolumnAlias(‘,’columnAlias)columnAlias是给udtf(expression)
这个问题在这里已经有了答案:Howtounnest(explode)acolumninapandasDataFrame,intomultiplerows(16个答案)关闭3年前。我想这样做:#input:AB0[1,2]101[5,6]-20#output:AB0110121025-2036-20每一列A的值都是一个列表df=pd.DataFrame({'A':[[1,2],[5,6]],'B':[10,-20]})df=pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,'B':])forlineindf.indexforitemindf.loc[line,'
使用场景：explode就是将hive一行中复杂的array或者map结构拆分成多行。lateralview用于和split,explode等函数一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。lateralview首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一或者多行，lateralview再把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表，这里生成的是一个虚拟表。explode将复杂结构一行拆成多行，然后再用lateralview做各种聚合。 具体使用方法（1）：如下数据: 表名为 table_name_01 中存放两个字段，每个字段值的填充都很完整，现在需要
我正在使用ApacheHive0.13(它支持子查询)并且我正在尝试运行一个查询，其子查询使用LATERALVIEW和explode()。我不断收到NPE:失败:NullPointerException为空我已经单独且独立地尝试了子查询，并且它工作正常。我也找不到在Hive的documentation中使用LATERALVIEW进行子查询的任何限制。所以我想知道我的查询有什么问题。你可以看到下面的查询:selectu.name,u.employmentfromusersuwhereu.idIN(SELECTdistinctsu.idFROMuserssuLATERALVIEWexplo
我试图了解WHERE子句是在配置单元中的LATERALVIEWEXPLODE之后还是之前运行。例如如果我有SELECT*FROM(SELECTa1,a2,b.ds,conv_list.threshold_conv[0]AStFROMt1bLATERALVIEWEXPLODE({list})conv_listasthreshold_convWHEREb.dsbetween'{DATE-29}'and'{DATE}')dsfilter会在横向View爆炸之前还是之后运行？ 最佳答案 如果您的过滤列是您表中的一个分区，这就是分区的主要目的
