本文主要是介绍HiveSQL题——炸裂函数(explode/posexplode)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
一、炸裂函数的知识点
1.1 炸裂函数
explode
posexplode
1.2 lateral view 侧写视图
二、实际案例
2.1 每个学生及其成绩
0 问题描述
1 数据准备
2 数据分析
3 小结
2.2 日期交叉问题
0 问题描述
1 数据准备
2 数据分析
3 小结
2.3 用户消费金额
0 问题描述
1 数据准备
2 数据分析
3 小结
一、炸裂函数的知识点
炸裂函数（一行变多行）本质属于UDTF函数（接收一行数据，输出一行或者多行数据）。
1.1 炸裂函数
-
explode
(1)explode(array<T> a) --> explode针对数组进行炸裂语法：lateral view explode(split(a,',')) tmp as new_column返回值：string说明:按照分隔符切割字符串，并将数组中内容炸裂成多行字符串举例：select student_score from test lateral view explode(split(student_score,',')) tmp as item; 输出结果为：student_score item[a,b,c] => abc(2)explode(map<k,v> m) --> explode针对map键值对进行炸裂举例：select explode(map('a',1,'b',2,'c',3)) as (key,value); 输出结果为：得到 key value{a:1,b:2,c:3} => a 1b 2c 3-
posexplode
(1)posexplode(array<T> a) --> posexplode和explode之间的区别：posexplode除了返回数据，还会返回该值的下角标。语法：lateral view posexploed(split(a,',')) tmp as pos,item 返回值：string说明:按照分隔符切割字符串，并将数组中内容炸裂成多行字符串(炸裂具备下角标 0,1,2,3)举例1：select posexplode (array('a','b','c')) as pos,item; 输出结果为：pos item[a,b,c] => 0 a1 b2 c---------------------------------举例2：对student_name进行炸裂，同时也对student_score进行炸裂，且需要保证炸裂后，学生和成绩一一对应，不能错乱。lateral view posexplode(split(student_name,',')) tmp1 as student_name_index,student_namelateral view posexplode(split(student_score,',')) tmp2 as student_score_index,student_score;1.2 lateral view 侧写视图
- 定义：lateral view 通常与UDTF配合使用，lateral view 可以将UDTF应用到源表的每行数据， 将每行数据转换成一行或者多行，并将源表中每行的输出结果与该行连接起来，形成一个虚拟表
- 举例：select id, name, hobbies, hobby from person lateral view explode(hobbies) tmp as hobby; 分析： 对源表person中的hobbies列 进行炸裂（一行变多行），新字段命名hobby， 利用侧视图lateral view 将源表person的每行与hobby连接起来，形成一个虚拟表，命名为tmp。
二、实际案例
2.1 每个学生及其成绩
0 问题描述
根据学生成绩表，计算学生的成绩。
1 数据准备
create table if not exists table10
(class string comment '班级名称',student string comment '学生名称',score string comment '学生分数'
)comment '学生成绩表';
INSERT overwrite table table10
VALUES ("1班","小A,小B,小C","80,92,70"),("2班","小D,小E","88,62"),("3班","小F,小G,小H","90,97,85");2 数据分析
-- 思路一：lateral view + explode
selectclass,student,score,student_name,student_score
from table10 lateral view explode(split(student, ',')) tmp1 as student_namelateral view explode(split(score, ',')) tmp2 as student_score;
-- bug:上面逻辑能跑通，但是学生姓名和学生成绩对应不上，出现错乱，弃用。正确的代码如下：
-- 思路二： lateral view + posexplode
selectclass,student,score,student_name,student_score
from table10 lateral view posexplode(split(student, ',')) tmp3 as student_index_st, student_namelateral view posexplode(split(score, ',')) tmp4 as student_index_sc, student_score
where student_index_st = student_index_sc;-- student_index_st = student_index_sc 的作用:下角标对齐，实现学生和成绩一一对应3 小结
上述案例的学生成绩表中，【学生姓名】字段和【学生成绩】都是数组类型的字符串，我们需要对两个字段分别炸裂后，实现每个学生与其成绩一一对应，因此需要借助posexlode函数的index下角标进行约束。（用explode函数无法实现）
2.2 日期交叉问题
0 问题描述
统计每个品牌的总营销天数（营销日期有重叠的地方需要去重）
1 数据准备
create table promotion_info
(promotion_id string comment '优惠活动id',brand string comment '优惠品牌',start_date string comment '优惠活动开始日期',end_date string comment '优惠活动结束日期'
) comment '各品牌活动周期表';insert overwrite table promotion_info
values (1, 'oppo', '2021-06-05', '2021-06-09'),(2, 'oppo', '2021-06-11', '2021-06-21'),(3, 'vivo', '2021-06-05', '2021-06-15'),(4, 'vivo', '2021-06-09', '2021-06-21'),(5, 'redmi', '2021-06-05', '2021-06-21'),(6, 'redmi', '2021-06-09', '2021-06-15'),(7, 'redmi', '2021-06-17', '2021-06-26'),(8, 'huawei', '2021-06-05', '2021-06-26'),(9, 'huawei', '2021-06-09', '2021-06-15'),(10, 'huawei', '2021-06-17', '2021-06-21');2 数据分析
--思路一：用带有下标的炸裂函数posexplode将活动区间炸裂成具体的每一天的日期
-- 即：将同一个品牌的所有活动日期都有列出来，再对重叠的日期进行统一去重select brand,count(distinct event_date)from
(selectpromotion_id,brand,start_date,-- 用 start_date + 下角标pos date_add(start_date,pos) as event_date,pos
from (selectpromotion_id,brand,start_date,end_date,split(space(datediff(end_date, start_date)), '') as arfrom promotion_info) tmp1lateral view posexplode(ar) tmp2 as pos, item
)tmp2
group by brand;
思路一的代码拆解分析：
--以一条数据为例，promotion_id brand start_date end_date1 'oppo' '2021-06-05' '2021-06-09'
（1） split(space(datediff(end_date, start_date)), '') as diff 的结果：根据[9-5]=4,利用space函数生成长度是4的空格字符串，再利用split函数切割1 (promotion_id) , 'oppo'(brand) , '2021-06-05'(start_date) ,'2021-06-09'(end_date) , diff ["","","","",""]（2）用posexplode经过转换增加行（列转行，炸裂），通过下角标pos来获取 event_date，根据数组["","","","",""]，得到pos的取值是0,1,2,3,4炸裂得出下面五行数据（一行变五行）1,oppo,2021-06-05(start_date),2021-06-05= date_add(2021-06-05,0) (event_date= start_date+pos)1,oppo,2021-06-05(start_date),2021-06-06= date_add(2021-06-05,1) (event_date= start_date+pos)1,oppo,2021-06-05(start_date),2021-06-07 = date_add(2021-06-05,2) (event_date= start_date+pos)1,oppo,2021-06-05(start_date),2021-06-07 = date_add(2021-06-05,3) (event_date= start_date+pos)1,oppo,2021-06-05(start_date),2021-06-08 = date_add(2021-06-05,4) (event_date= start_date+pos)1,oppo,2021-06-05(start_date),2021-06-09 = date_add(2021-06-05,5) (event_date= start_date+pos)炸裂的目的：活动的优惠时间段[ '2021-06-05' , '2021-06-09' ] 拆分成具体的每一天event_date： '2021-06-05','2021-06-06','2021-06-07','2021-06-08','2021-06-09'
（3）根据品牌brand进行分组，求count(distinct event_date) ，从而得到每品牌的总营销天数（营销日期有重叠的地方已经去重了）思路二的代码逻辑如下：
-- 思路二：用带有下标的炸裂函数posexplode
select brand,count(distinct event_date)from
(selectpromotion_id,brand,start_date,date_add(start_date,pos) as event_date,pos
from (selectpromotion_id,brand,start_date,end_date,split(repeat(',',datediff(end_date, start_date)),',') as arfrom promotion_info) tmp1lateral view posexplode(ar) tmp2 as pos, item
)tmp2
group by brand;思路二的代码拆解分析:跟思路一的逻辑基本是一样的 ，区别仅在于：用函数 split(repeat(',',datediff(end_date, start_date)),',') as ar 去替换 split(space(datediff(end_date, start_date)), '') as ar
思路三的代码逻辑如下：
-- 思路三：
selectbrand,--对品牌brand分组求sum的原因:同一个用户可能对应多段不交叉的活动sum(datediff(end_date, new_start_date) + 1) days
from (selectbrand,new_start_date,end_datefrom (selectbrand,--判断逻辑：1.如果max_end_date是null(意味着当前行就是首行，不存在上一行了)，直接取start_date--2.如果max_end_date不是null,进一步判断【当前行】的start_date与max_end_date的大小，如果start_date小，那用max_date+ 1的值作为【当前行】的新new_start_dateif(max_end_date is null, start_date,if(start_date > max_end_date, start_date, date_add(max_end_date, 1))) new_start_date,end_datefrom (selectbrand,start_date,end_date,-- 开窗范围:同一个品牌内部:上无边界到截止到上一行-- 开窗的计算逻辑：max(end_date) --> 对【上无边界到截止到上一行】的最大结束时间end_date进行标记，再与当前行的起始时间start_date进行比对max(end_date)over (partition by brand order by start_date rows between unbounded preceding and 1 preceding) max_end_datefrom promotion_info) t1) t2-- 需要保证每行数据新的起始时间new_start_date 是比 结束时间end_date 小的where new_start_date < end_date) t3
group by brand;思路三：没有用到炸裂函数，关键思想是：当上一个活动的日期区间A 与 当前活动的日期区间B出现重叠（日期交叉，有重复数据）时，需要将区间B的起始时间改成区间A的结束时间。
3 小结
上述代码中用到的函数有：
一、字符串函数1、空格字符串函数：space语法：space(int n)返回值：string说明：返回值是n的空格字符串举例：select length (space(10)) --> 10一般space函数和split函数结合使用：select split(space(3),''); --> ["","","",""]2、split函数（分割字符串）语法：split(string str,string pat)返回值：array说明：按照pat字符串分割str,会返回分割后的字符串数组举例：select split ('abcdf','c') from test; -> ["ab","df"]3、repeat：重复字符串语法：repeat(string A, int n)返回值：string说明：将字符串A重复n遍。举例：select repeat('123', 3); -> 123123123一般repeat函数和split函数结合使用：select split(repeat(',',4),','); --> ["","","","",""]二、炸裂函数explode 语法：lateral view explode(split(a,',')) tmp as new_column返回值：string说明:按照分隔符切割字符串，并将数组中内容炸裂成多行字符串举例：select student_score from test lateral view explode(split(student_score,','))
tmp as student_scoreposexplode语法：lateral view posexploed(split(a,',')) tmp as pos,item 返回值：string说明:按照分隔符切割字符串，并将数组中内容炸裂成多行字符串(炸裂具备瞎下角标 0,1,2,3)举例：select student_name, student_score from testlateral view posexplode(split(student_name,',')) tmp1 as student_name_index,student_namelateral view posexplode(split(student_score,',')) tmp2 as student_score_index,student_scorewhere student_score_index = student_name_index2.3 用户消费金额
0 问题描述
变更需求：table11表的第1,4列不表，第2列需要变更为连续日期，第3列需要变更成当日累积消费额
1 数据准备
create table if not exists table11
(user_id string comment '用户标识',dt string comment '消费日期',price string comment '消费金额',qs int comment '用户应存期数'
)comment '用户消费详情表';
INSERT overwrite table table11
VALUES ("A","2018-12-21","9439.30",12),("A","2019-03-21","9439.30",12),("A","2019-06-21","9439.30",12),("A","2019-09-21","9439.30",12),("B","2018-12-02","9439.30",10),("B","2019-02-02","9439.30",10),("B","2019-06-02","9439.30",10);2 数据分析
-- 思路一：利用posexplode的下角标pos进行炸裂，消费区间生成对应的每天的消费日期
selecttmp3.user_id,tmp3.event_dt,-- sum() over(partition by .. order by .. ) 窗口计算的范围是：上无边界到当前行，求消费金额的累积值cast(sum(tmp4.price) over (partition by tmp3.user_id order by tmp3.event_dt) as decimal(18, 2)) as price,tmp3.max_qs
from (selectuser_id,add_months(min_dt, pos) as event_dt,max_qs,posfrom (selectuser_id,min(dt ) as min_dt,max(price) max_price,max(qs) max_qsfrom table11group by user_id) tmp1 lateral view posexplode(split(space(max_qs), '')) tmp2 as pos, item) tmp3left join (selectuser_id,ds,pricefrom table11) tmp4on tmp3.user_id = tmp4.user_id and tmp3.new_ds = tmp4.ds;
3 小结
利用posexplode的下角标pos进行填补连续。利用sum(price)over(partition by ..order by)进行消费金额的累积值统计（截止到当日）
（1）lateral view posexplode(split(space(max_qs), '')) tmp2 as pos, item；-->对字段 期数ds进行posexplode炸裂，一行变多行，且生成对应的下角标pos
（2）add_months(min_ds, pos) as new_ds; --> 基于min_dt + pos对消费日期 进行填补，组成连续的消费日期区间。
待补充：炸裂的弊端是可能会发生数据膨胀，当数据集小的时候，用炸裂方便，当时数据集大时，需慎用。
这篇关于HiveSQL题——炸裂函数(explode/posexplode)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
