lateral view explode在hive和impala中效率的区别

根据提供的引用内容，可以得知lateral view和explode函数在Hive和Impala中的效率存在一定的差异。具体来说，Impala中的lateral view和explode函数相对于Hive来说更加高效。这是因为Impala是一个基于内存的分布式查询引擎，而Hive则是一个基于MapReduce的分布式数据仓库。因此，Impala在处理大规模数据时比Hive更快。

在使用lateral view和explode函数时，需要注意以下几点：
1. lateral view和explode函数都是用于将一列数据拆分成多行数据的函数。
2. 在使用lateral view和explode函数时，需要先将数据进行拆分，然后再进行其他操作。
3. 在使用lateral view和explode函数时，需要注意数据类型的匹配，否则会出现错误。

下面是一个在Hive中使用lateral view和explode函数的例子：

-- 创建内部表
CREATE TABLE test_table (
 id INT,
  name STRING,
  hobbies ARRAY<STRING>
);

-- 插入数据
INSERT INTO test_table VALUES (1, 'Tom', ARRAY('reading', 'swimming', 'running'));
INSERT INTO test_table VALUES (2, 'Jerry', ARRAY('singing', 'dancing'));

-- 使用lateral view和explode函数查询数据
SELECT id, name, hobby
FROM test_table
LATERAL VIEW explode(hobbies) exploded_hobbies AS hobby;