本文主要介绍了大数据开发之大数据Hive：Hive的表生成函数，通过具体的内容向大家展现，希望对大家大数据开发的学习有所帮助。

Hive的表生成函数

一、explode函数

explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

explode(ARRAY) 数组的每个元素生成一行

explode(MAP) map中每个key-value对，生成一行，key为一列，value为一列

数据：

10 CLARK|KING|MILLER

20 SMITH|JONES|SCOTT|ADAMS|FORD

30 ALLEN|WARD|MARTIN|BLAKE|TURNER|JAMES

建表：

create table emp2(

deptno int,

names array

)

row format delimited fields terminated by '\t'

collection items terminated by '|';

插入数据

load data local inpath '/export/data/hivedatas/emp2.txt' into table emp2;

查询数据

select * from emp;

使用expload查询

select explode(names) as name from emp;

二、LATERAL VIEW侧视图

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。

列转行

select deptno,name from emp2 lateral view explode(names) tmp_tb as name;

三、Reflect函数

reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数

1、使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值

创建hive表

create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ',';

–准备数据 test_udf.txt

1,2

4,3

6,4

7,5

5,6

–加载数据

load data local inpath '/export/data/hivedatas/test_udf.txt'  into table test_udf;

1

–使用java.lang.Math当中的Max求两列当中的最大值

select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;

我是小职，记得找我

✅ 解锁高薪工作

✅ 免费获取基础课程·答疑解惑·职业测评