[1179]hive的lateral view用法

2023-10-10 08:27:49 浏览数 (1)

1. lateral view 简介

hive函数 lateral view 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。

【语法格式】

代码语言:javascript复制
select col_A,col_B,tmp_table.tmp_col 
from test_table 
lateral view explode(split(col_C,'分隔符')) tmp_table as tmp_col
where partition_name='xxx';

【说明】 col_A,col_B,col_C: 都是原表 test_table 的列(字段); tmp_table:explode形成的新虚拟表,可以不写; tmp_col:explode 形成的新列(字段);

2. 实操

2.1 建表(hive)

创建一个“部门利润表”,按照日期分区,一共三个字段,“部门编号”、“部门层级树”、“利润(万元)”。DDL语句如下:

代码语言:javascript复制
drop table if exists zero_test_01:
create table zero_test_01 (
    DEPT_NO    string    comment'部门编号',
    DEPT_TREE  string    comment'部门层级树',
    BENIFIT    int       comment'利润(万元)'
)
comment '测试-部门利润表'
partitioned by (deal_date string comment '日期分区' )
stored as orc;

【字段说明】:DEPT_TREE 字段是按照“一级部门编号.二级部门编号.三级部门编号” 模式进行取值的。

2.2 插入数据

往“20220516”分区中插入三条数据。

代码语言:javascript复制
alter table zero_test_01 drop if exists partition (DEAL_DATE='20220516');
insert into table zero_test_01 partition (DEAL_DATE='20220516')
select '101','A.A1.101',50;
insert into table zero_test_01 partition (DEAL_DATE='20220516')
select '102','A.A1.102',20;
insert into table zero_test_01 partition (DEAL_DATE='20220516')
select '201','A.A2.201',80;

DEPT_NO(部门编号)

DEPT_TREE(部门层级树)

BENIFIT(利润[万元])

101

A.A1.101

50

102

A.A1.102

20

201

A.A2.201

80

2.3 转成多行

利用 lateral view 和 explode 函数将 DEPT_TREE(部门层级树) 列按照.分割转成多行,通过结果可以看到,lateral view函数将 “部门层级树” 字段炸开进行了扩展,每个部门(DEPT_NO)都有与之对应的利润(BENIFIT),从三行数据直接变成9行数据。

代码语言:javascript复制
select tmp_dept_no as DEPT_NO, BENIFIT
from zero_test_01 
LATERAL VIEW explode (split(DEPT_TREE, '\.')) tmp as tmp_dept_no
where DEAL_DATE='20220516';

DEPT_NO

BENIFIT

A

80

A2

80

201

80

A

20

A1

20

102

20

A

50

A1

50

101

50

2.4 汇总求和

对部门利润进行向上汇总求和,可以看到每个部门的总利润。

代码语言:javascript复制
select tmp_dept_no as DEPT_NO, sum(BENIFIT) as BENIFIT
from zero_test_01
LATERAL VIEW explode (split(DEPT_TREE, '\.')) tmp as tmp_dept_no
where DEAL_DATE='20220516'
group by tmp_dept_no;

DEPT_NO

BENIFIT

A

150

A1

70

A2

80

101

50

102

20

201

80

参考:https://blog.csdn.net/weixin_41579433/article/details/124799660

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