lateral view join

时间: 2024-06-08 18:06:39 浏览: 178
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源码复盘 你真的了解Lateral View explode吗.docx

引用中提到了lateral view的语法格式，它通常与UDTF函数一起使用。Lateral view(侧输出流)也经常与列转行的操作一起使用，可以理解为lateral view(虚表)与主表是inner join的逻辑。具体而言，通过使用lateral view explode(字段)的语法来展示虚拟表中的列，可以与主表的多个字段一起展示。 从这些信息中，我们可以得出结论，lateral view可以用来展示虚拟表与主表的关联数据。这种关联可以通过UDTF函数和explode函数来实现。
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因此，可以将 lateral view explode(split(array_concat,',')) 改写为： SELECT * FROM my_table CROSS JOIN UNNEST(SPLIT(array_concat, ',')) AS my_column 这将会将 array_concat 字段中的数组...

select category_name as category, count(t5.videoId) as hot from ( select videoId, category_name from ( select distinct(t2.videoId), t3.category from ( select explode(relatedId) as videoId from ( select * from video_orc order by views desc limit 50 ) t1 ) t2 inner join video_orc t3 on t2.videoId = t3.videoId ) t4 lateral view explode(category) t_catetory as category_name ) t5 group by category_name order by hot desc;

首先，内部子查询使用了关联查询和Lateral View表达式，选择了观看次数最高的50个视频，并获取相关视频的ID和类别。接着，外部子查询用于对内部子查询的结果进行聚合，并按照热度进行排序。最后，查询结果将包括视频...

没用，报错了064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'LATERAL VIEW explode(split(workplace, '、|，')) b AS workplace WHERE workplace' at line 1

这个SQL语句将原来的LATERAL VIEW替换为了CROSS JOIN unnest(split(workplace, '、|，'))，其中unnest函数将工作地点按照指定的分隔符进行分割，并将其转换为行格式，从而实现了展开数组的功能。

SELECT get_json_object(exploded_object, '$.a') AS first_object FROM (select '[{"a":"123"},{"a":"124"}]' as a) LATERAL VIEW explode(get_json_object(a, '$')) exploded AS exploded_object;Query failed (#20230711_031746_10218_yax59@QHetu@HetuEngine): line 7:9: mismatched input 'VIEW'. Expecting: '(', ',', 'CROSS', 'EXCEPT', 'FETCH', 'FULL', 'GROUP', 'HAVING', 'INNER', 'INTERSECT', 'JOIN', 'LEFT', 'LIMIT', 'NATURAL', 'OFFSET', 'ORDER', 'RIGHT', 'TABLESAMPLE', 'UNION', 'WHERE', <EOF>

在 Hive 中，Lateral View 不能用于直接处理字符串中的 JSON 数组。相反，你可以使用 json_tuple() 函数来解析 JSON 字符串，并获取其中的字段值。 以下是一个示例查询，通过使用 json_tuple() 函数从 JSON ...

val userrdd = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\users.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), (x(1), x(2), x(3)))) //用户ID 用户性别 用户年龄 用户职业 val rdd5 = rdd4.join(userrdd) // rdd5.collect().foreach(println) val data: RDD[sex] = rdd5.map(x => sex(x._1, x._2._1._1, x._2._1._2, x._2._2._3, x._2._2._2, x._2._2._1)) import spark.implicits._ val df = data.toDF() //创建dataFrame df.createOrReplaceTempView("sex2") //临时表 val resultDF: DataFrame = spark.sql("select userid,movieid,labe,rating,zhiye,sex from sex2 lateral view explode(split(schema,'\\\\|')) tmp as labe") resultDF.coalesce(1).write.csv("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\输出") resultDF.show()

代码第二行是将电影评分数据和用户信息进行组合，通过 join() 方法将rdd4和userrdd进行join操作，得到rdd5。其中，rdd4是已经处理好的电影评分数据和电影类型数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (movieId, ...

with tmp_order as ( select user_id, order_stats_struct.sku_id sku_id, order_stats_struct.order_count order_count from dws_user_action_daycount lateral view explode(order_detail_stats) tmp as order_stats_struct where date_format(dt,'yyyy-MM')=date_format('2021-08-16','yyyy-MM') ), tmp_sku as ( select id, tm_id, category1_id, category1_name from dwd_dim_sku_info where dt='2021-08-16' ) insert into table ads_sale_tm_category1_stat_mn select tm_id, category1_id, category1_name, sum(if(order_count>=1,1,0)) buycount, sum(if(order_count>=2,1,0)) buyTwiceLast, sum(if(order_count>=2,1,0))/sum( if(order_count>=1,1,0)) buyTwiceLastRatio, sum(if(order_count>=3,1,0)) buy3timeLast , sum(if(order_count>=3,1,0))/sum( if(order_count>=1,1,0)) buy3timeLastRatio , date_format('2021-08-16' ,'yyyy-MM') stat_mn, '2021-08-16' stat_date from ( select tmp_order.user_id, tmp_sku.category1_id, tmp_sku.category1_name, tmp_sku.tm_id, sum(order_count) order_count from tmp_order join tmp_sku on tmp_order.sku_id=tmp_sku.id group by tmp_order.user_id,tmp_sku.category1_id,tmp_sku.category1_name,tmp_sku.tm_id )tmp group by tm_id, category1_id, category1_name

这段代码是一个SQL插入语句，将计算得到的数据插入到表 "ads_sale_tm_category1_stat_mn" 中。首先，使用子查询 "tmp_order" 从表 "dws_user_action_daycount" 中选择特定日期（'2021-08-16'）的用户订单统计数据。...
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