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1．函数说明
EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
2．数据准备
表 数据准备
| movie | category |
| 《疑犯追踪》 | 悬疑,动作,科幻,剧情 |
| 《Lie to me》 | 悬疑,警匪,动作,心理,剧情 |
| 《战狼2》 | 战争,动作,灾难 |
EXPLODE(col) 函数演示:
select explode(category) from movie_info;
结果如下:
悬疑
动作
科幻
剧情
悬疑
警匪
动作
心理
剧情
战争
动作
灾难
explode可以将一个数组拆分成多个列
3．需求
将电影分类中的数组数据展开。结果如下：
《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼2》 战争
《战狼2》 动作
《战狼2》 灾难
4．创建本地movie.txt，导入数据
[tom@hadoop102 datas]$ vi movie.txt
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
5．创建hive表并导入数据
| create table movie_info( movie string, category array<string>) row format delimited fields terminated by "\t" collection items terminated by ",";
load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info; |
6．按需求查询数据
| select movie, category_name from movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name; |
需求二:
查询结果:
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