高频面试：Hive SQL 函数高阶应用 知识点总结（建议收藏）
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花祭
2024-12-02 00:48:35
通过运行“show functions”命令，可以查看当前版本支持的函数，并利用“describe function extended funcname”深入理解函数的使用方式和参数。
在Hive中，UDTF（Table-Generating Function）函数扮演着表生成者的角色，其特点是一进多出，即将输入的单行数据转化为多行数据。
例如，explode函数，作为UDTF的典型代表，能够将map或array类型的数据分解为多行，每条数据对应于原数据中的一个元素。使用方法简单，效果直观，能够完美应对输入一行输出多行的需求。
虽然在关系型数据库中explode函数可能显得格格不入，因为它操作的往往是非规范化数据，但这恰恰是面向分析的数据库或数据仓库所允许的灵活性。使用场景包括但不限于数据拆分与排序。
在实际操作中，explode函数通常与数据拆分、排序等任务紧密相连，例如处理包含多个年份的NBA总冠军球队名单数据，通过应用explode函数，可以将年份与球队名分离，便于后续分析与排序。
理解explode函数的使用限制是必要的。在select语句中，如果只包含explode函数表达式，操作是可行的；然而，当试图在一个select语句中同时引用其他字段与explode函数时，Hive会抛出错误。这是因为explode函数产生的结果类似于一张虚拟表，而不是普通的列，因此不能直接与原表字段并列查询。此时，lateral view侧视图成为了解决方案，允许在查询中同时引用原表字段和explode生成的虚拟表字段。
Lateral View是一种特殊的查询语法，专为与UDTF函数配合使用而设计，用于解决UDTF函数在查询上的限制，如explode函数。通过lateral view，UDTF的结果被构建为类似于视图的表，使得查询时能够灵活地处理和引用这些结果。
在实际应用中，行列转换是一个常见需求，无论是统计分析还是报表构建。Hive提供了多种函数，如concat、concat_ws、collect_list、collect_set等，用于实现字符串拼接、合并多行数据等功能。同样，列转行操作可以通过explode函数实现，将单列数据展开为多行。
对于JSON格式的数据处理，Hive提供了丰富的工具和方法。通过get_json_object和json_tuple函数解析JSON字段，或直接使用JSON Serde加载JSON文件，实现数据的高效解析与转换。JSON Serde简化了对JSON文件的处理流程，特别适用于整个文件为JSON格式的情况。
在处理JSON数据时，选择合适的工具和方法至关重要。应根据数据格式和具体需求来决定使用JSON函数还是JSON Serde。对于包含JSON格式字段的数据，可以灵活运用Hive提供的JSON解析功能；而对于整个文件为JSON格式的数据，直接使用JSON Serde则更加简便。
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