Hive: lateral view 用法lateral view 的语法格式lateralView:
LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)*
fromClause: FROM baseTable (lateralView)*用法描述lateral view 要与UDTF函数一起使用，
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2023-08-17 17:15:17
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# Hive Lateral View的实现
## 简介
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据。Hive的Lateral View是一种用于处理数组和复杂数据类型的特殊操作。本文将介绍如何在Hive中使用Lateral View，并提供详细的步骤和示例代码。
## Lateral View操作流程
下面是使用Lateral View进行数据操作的步骤：
| 步骤
原创
2023-07-27 14:55:17
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文章目录 我在慕课网发布的免费视频讲解 MySQL 8.0 版本新特性。MySQL 将FROM中的子查询称为派生表（Derived Table）。以下查询使用了一个派生表：SELECT * FROM (SELECT 1) AS dt;
+---+
| 1 |
+---+
| 1 |
+---+不过，MySQL 中的派生表存在一些限制：派生表不能是关联子查询派生表不能引用它所在的SELECT语句中
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2023-12-15 10:41:56
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# Hive 中的 Lateral View：一探数据处理的奥秘
在大数据处理领域，Hive 是一个广泛使用的数据仓库基础设施，可用于查询和分析存储在 Hadoop 中的数据。HQL（Hive Query Language）提供了丰富的功能来处理复杂的数据结构。其中，`LATERAL VIEW` 是一个强大的功能，常用于将嵌套数据结构（如数组和结构体）展平，使得我们能够以更直观的数据形式进行查询
# Hive Lateral View Explode
## Introduction
Hive is a powerful data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides an SQL-like query language called HiveQL, which allows users to perfo
原创
2023-12-01 14:06:31
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# Hive JSON Lateral View
在大数据领域中，处理和分析非结构化数据是一项重要任务。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于处理大规模的数据集。Hive提供了一种称为JSON Lateral View的功能，用于处理和查询存储为JSON格式的数据。本文将介绍Hive JSON Lateral View的概念、用法和示例代码，并展示如何使用它进行数据分析。
##
原创
2024-02-04 09:18:55
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# Hive中的LATERAL VIEW JOIN
在大数据领域中，Hive是一个非常受欢迎的数据仓库工具。它是建立在Hadoop之上的，可用于处理大规模的结构化和半结构化数据。在Hive的SQL-like查询语言中，我们可以使用LATERAL VIEW JOIN来处理复杂的数据操作。本文将介绍LATERAL VIEW JOIN的概念、用法和示例代码，并为您提供更好的理解。
## 概述
Hi
原创
2023-10-26 16:26:05
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# Hive Lateral View原理
## 引言
在Hive中，Lateral View是一种非常强大的操作，它允许我们在一个查询中使用一个表的多个列进行嵌套查询。这种操作能够极大地简化复杂的查询，并提高查询的效率。本文将介绍Hive Lateral View的原理，并通过代码示例进行演示。
## Lateral View概述
Lateral View是Hive中的一个关键字，用于在
原创
2023-09-16 11:20:45
208阅读
# 了解Hive中的Lateral View DRange
在Hive中，Lateral View DRange是一种非常有用的功能，它可以帮助用户在查询中展开复杂的数据结构。通过Lateral View DRange，用户可以在查询过程中访问数组、结构体、Map等复杂数据类型，从而更方便地进行数据处理和分析。
## 什么是Lateral View DRange
Lateral View D
原创
2024-05-01 03:32:52
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概况Lateral view与UDTF函数一起使用，UDTF对每个输入行产生0或者多个输出行。Lateral view首先在基表的每个输入行应用UDTF，然后连接结果输出行与输入行组成拥有指定表别名的虚拟表。测试SQLexplain SELECT id, sq,myCol from window_test_table LATERAL VIEW explode(split(sq,',')) myTa
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2021-03-26 09:35:19
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# 实现Hive的Lateral View
## 简介
在使用Hive进行数据处理时，有时候需要对数组类型的列进行展开操作，这就需要使用到Lateral View。Lateral View可以将数组中的每个元素展开成一列，方便后续的数据分析和处理。
## Lateral View的流程
下面是实现Hive的Lateral View的流程，通过表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-08-28 05:28:06
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由于 LLAP 服务一直运行不释放。整个集群可以有一个 LLAP 服务，也可以有多个 LLAP 服务。提交LLAP 服务时指定 LLAP 到哪个队列。每个 LLAP 都有唯一的名称，用户提交作业时指定提交到哪个 LLAP中。生成LLAP 服务程序每个用户都可以执行生成 LLAP 服务程序，运行此程序，仅仅根据参数生成运行 LLAP 需要的程序和配置。hive --service llap --na
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2023-08-20 09:00:46
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Lateral view与UDTF函数如explode()一起使用，UDTF对每个输入行产生0或者多个输出行。Lateral view首先在基表的每个输入行应用UDTF，然后连接结果输出行与输入行组成拥有指定表别名的虚拟表。Lateralview的语法如下：
LateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
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2021-06-12 10:47:41
210阅读
# Hive LATERAL VIEW OUTER EXPLODE explained with code examples
Hive is a powerful data processing tool that allows users to perform analytics on large datasets stored in distributed file systems. One
原创
2024-01-06 03:32:18
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详解hive的Lateral view
原创
2021-07-27 09:30:29
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如何使用 Hive 的 lateral view json 数组
## 介绍
在 Hive 中，使用 `lateral view json_tuple()` 函数可以将 JSON 数组转换为 Hive 表中的多列。这对于处理包含复杂结构的 JSON 数据非常有用。本文将向你介绍如何使用 Hive 的 `lateral view json_tuple()` 函数实现此功能。
## 流程图
`
原创
2024-01-08 06:19:29
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explode（官网链接）explode是一个UDTF（表生成函数），将单个输入行转换为多个输出行。一般和lateralview结合使用，主要有两种用法：输入类型使用方法描述Texplode(ARRAYa)将数组分解为多行，返回单列多行，每一行代表数组的一个元素Tkey,Tvalueexplode(MAPkey,Tvalue>m)将MAP分解为多行，返回的行具有两列（键-值），每一行代表输入中的一
原创
2019-12-04 11:44:17
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lateral view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。 一个简单的例子，假设我们有一张表pageAds，它有两列数据，第一列是pageid string，第二列是adid_list，即用逗号分隔的广告ID集合
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2019-04-04 00:16:00
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# Hive Lateral View 多列
在Hive中，使用`Lateral View`可以处理包含复杂数据类型的列，如`Array`、`Map`和`Struct`。`Lateral View`功能允许用户扩展表的列，以便可以在查询中使用这些扩展的列。
## 为什么需要 Lateral View
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库架构，用于处理大规模数据集。它使用类似于SQL的查询
原创
2023-08-19 11:50:33
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# Hive Lateral View Explode内存溢出问题解析
在Hive中，`LATERAL VIEW`和`EXPLODE`是两个非常实用的函数，它们允许我们对数组或映射进行操作，从而实现一些复杂的数据处理。然而，在使用这些函数时，如果不注意内存的使用，就可能会遇到内存溢出的问题。本文将通过一个简单的示例，来分析和解决这个问题。
## 问题描述
假设我们有一个包含多个字段的表`em
原创
2024-07-15 16:26:48
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