hive里面使用split配合explode，举个例子

当在Hive中使用`split`函数与`explode`函数配合使用时，可以实现将一个包含多个元素的字符串拆分成多行数据的效果。下面是一个示例：

假设有一个表`data`，包含了以下数据：

+---------+
|  value  |
+---------+
|1,2,3,4  |
|5,6,7,8  |
+---------+

我们想要将每个元素拆分为单独的行，可以使用以下Hive查询：

SELECT explode(split(value, ',')) AS element
FROM data;

这将输出以下结果：

+---------+
| element |
+---------+
|    1    |
|    2    |
|    3    |
|    4    |
|    5    |
|    6    |
|    7    |
|    8    |
+---------+

在上述示例中，`split(value, ',')`函数将每个字符串按逗号拆分为数组，然后`explode`函数将数组中的每个元素生成为单独的行。

相关问题

配合later view explode使用，还要取其他列，举个例子

当在Hive中使用`LATERAL VIEW`与`explode`函数配合使用时，可以实现将一个包含多个元素的字符串拆分成多行数据，并同时获取其他列的值。下面是一个示例：

假设有一个表`data`，包含了以下数据：

+----+---------+
| id |  value  |
+----+---------+
|  1 |1,2,3,4  |
|  2 |5,6,7,8  |
+----+---------+

我们想要将每个元素拆分为单独的行，并同时获取对应的`id`列的值，可以使用以下Hive查询：

SELECT d.id, e.element
FROM data d
LATERAL VIEW explode(split(d.value, ',')) e AS element;

这将输出以下结果：

+----+---------+
| id | element |
+----+---------+
|  1 |    1    |
|  1 |    2    |
|  1 |    3    |
|  1 |    4    |
|  2 |    5    |
|  2 |    6    |
|  2 |    7    |
|  2 |    8    |
+----+---------+

在上述示例中，我们使用`LATERAL VIEW explode(split(d.value, ','))`来将每个字符串拆分为数组，并生成对应的行。同时，我们还选择了`d.id`列和`e.element`列，以获取每个拆分后元素对应的`id`值。

hive自定义udtf函数

Hive中的UDTF是用户定义的表生成函数，可以将一行输入转换为多行输出。以下是Hive中自定义UDTF函数的一些步骤：

1. 创建一个Java类，实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDTF接口。该接口需要实现initialize方法、process方法和close方法。

2. 在initialize方法中，可以获取函数的参数，例如输入列的名称和类型等。

3. 在process方法中，可以实现业务逻辑，并将结果输出到Collector对象中。

4. 在close方法中，可以进行一些清理工作。

5. 将Java类打包成jar文件，并上传到Hive中。

6. 在Hive中，使用ADD JAR命令加载jar文件。

7. 创建UDTF函数，使用CREATE FUNCTION命令，并指定INPUT格式和OUTPUT格式等参数。

8. 在Hive中使用UDTF函数，例如使用SELECT语句进行查询。

下面是一个简单的例子：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFReturnType;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.description.JavaUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

import java.util.ArrayList;

@JavaUDF(description = "Split a string and output multiple rows", name = "explode_string", returnType = UDFReturnType.TABLE)
public class ExplodeStringUDTF extends GenericUDTF {
    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
        if (args.length != 1) {
            throw new UDFArgumentLengthException("explode_string takes only one argument");
        }

        if (!args[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)) {
            throw new UDFArgumentTypeException(0, "explode_string takes only primitive types");
        }

        ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
        fieldNames.add("value");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        String input = args[0].toString();
        String[] tokens = input.split(",");
        for (String token : tokens) {
            String[] fields = {token};
            forward(fields);
        }
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {
    }
}

在Hive中，可以使用以下命令创建UDTF函数：

CREATE FUNCTION explode_string AS 'com.example.ExplodeStringUDTF' USING JAR 'hdfs:///path/to/jar/file.jar';

使用以下命令查询数据：

SELECT * FROM (SELECT 'a,b,c' AS input) s LATERAL VIEW explode_string(s.input) myTable AS myColumn;

上述查询结果为：

myColumn
-------
a
b
c