hive lateral view

通过Lateral view可以方便的将UDTF得到的行转列的结果集合在一起提供服务。
因为直接在SELECT使用UDTF会存在限制，即仅仅能包含单个字段，如下：

hive> select my_test(“abcef:aa”) as qq,my_test(“abcef:aa”) as ww from sunwg01;
FAILED: Error in semantic analysis: Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF’s

hive> select my_test(“abcef:aa”) as qq,’abcd’ from sunwg01;
FAILED: Error in semantic analysis: Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF’s

不光是多个UDTF，仅仅单个UDTF加上其他字段也是不可以，hive提示在UDTF中仅仅能有单一的表达式。

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lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)* 
fromClause: FROM baseTable (lateralView)* 
描述
lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UTDF会把一行拆分成一或者多行，lateral view再把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
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：
string pageid Array<int> adid_list
"front_page" [1, 2, 3]
"contact_page" [3, 4, 5]
要统计所有广告ID在所有页面中出现的次数。
首先分拆广告ID：

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SELECT pageid, adid FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid; 
执行结果：

string pageid int adid
"front_page" 1
"front_page" 2
"front_page" 3
"contact_page" 3
"contact_page" 4
"contact_page" 5
接着是一个聚合的统计：

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SELECT adid, count(1) FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid GROUP BY adid; 
执行结果如下：

int adid count(1)
1 1
2 1
3 2
4 1
5 1

多个lateral view语句
一个FROM语句后可以跟多个lateral view语句，后面的lateral view语句能够引用它前面的所有表和列名。 以下面的表为例：
Array<int> col1 Array<string> col2
[1,2] ["a","b","c"]
[3,4] ["d","e","f"]
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SELECT myCol1, col2 FROM baseTableLATERAL VIEW explode(col1) myTable1 AS myCol1; 
执行结果：
int mycol1 Array<string> col2
1 [a", "b", "c"]
2 [a", "b", "c"]
3 [d", "e", "f"]
4 [d", "e", "f"]
加上一个lateral view：
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SELECT myCol1, myCol2 FROM baseTable 
    LATERAL VIEW explode(col1) myTable1 AS myCol1 
    LATERAL VIEW explode(col2) myTable2 AS myCol2; 
执行结果：
int myCol1 string myCol2
1 "a"
1 "b"
1 "c"
2 "a"
2 "b"
2 "c"
3 "d"
3 "e"
3 "f"
4 "d"
4 "e"
4 "f"
注意上面语句中，两个lateral view按照出现的次序被执行。*