花式炸裂大法——explode与lateral view使用详解（spark及hive环境对比）
2023-09-23 17:41:39
爆炸数据：利用 explode 函数和 Lateral View 表值函数
在数据处理中，我们经常会遇到数组或映射类型的数据，需要将它们分解成单独的行以便进一步分析。为此，Apache Spark 和 Hive 提供了两个强大的函数：explode 函数和 Lateral View 表值函数。本文将深入探讨这两个函数，比较它们的异同，并提供使用示例。
1. explode 函数：简单高效的数组炸开
explode 函数的语法非常简单：explode(column)，其中 column 是要炸开的数组列。它会将 column 中的每个数组元素分解成一行记录。
# Spark 示例
df = spark.createDataFrame([
(1, [1, 2, 3]),
(2, [4, 5, 6]),
], ["id", "numbers"])
df.show()
# +---+----------------+
# | id | numbers |
# +---+----------------+
# | 1 | [1, 2, 3] |
# | 2 | [4, 5, 6] |
# +---+----------------+
df_exploded = df.select("id", explode("numbers").alias("number"))
df_exploded.show()
# +---+------+
# | id | number |
# +---+------+
# | 1 | 1 |
# | 1 | 2 |
# | 1 | 3 |
# | 2 | 4 |
# | 2 | 5 |
# | 2 | 6 |
# +---+------+
2. Lateral View 表值函数：灵活的关联与炸开
Lateral View 表值函数的语法为：lateral view explode(column) as alias。与 explode 函数类似，它也会将 column 中的数组元素炸开。但 Lateral View 表值函数的一个关键优势是，它可以将炸开的记录与其他表中的记录关联起来。
# Spark 示例
students_df = spark.createDataFrame([
(1, "Alice", [1, 2]),
(2, "Bob", [3, 4]),
], ["id", "name", "courses"])
courses_df = spark.createDataFrame([
(1, "Math"),
(2, "Science"),
(3, "History"),
(4, "Geography"),
], ["id", "course_name"])
result_df = students_df.alias("s").crossJoin(lateral_view(explode(s.courses), "course").alias("c"))\
.join(courses_df.alias("co"), col("c.course") == col("co.id"))
result_df.show()
# +---+------+-------+-------------+
# | id | name | course | course_name |
# +---+------+-------+-------------+
# | 1 | Alice | 1 | Math |
# | 1 | Alice | 2 | Science |
# | 2 | Bob | 3 | History |
# | 2 | Bob | 4 | Geography |
# +---+------+-------+-------------+
3. explode 函数与 Lateral View 表值函数的比较
| 特征 | explode 函数 | Lateral View 表值函数 |
|---|---|---|
| 语法 | explode(column) |
lateral view explode(column) as alias |
| 功能 | 将数组炸开 | 将数组炸开并关联到其他表 |
| 性能 | 性能较好 | 性能较差 |
| 使用场景 | 简单炸开操作 | 复杂炸开操作，需要关联 |
| Spark 支持 | 1.6 及以上版本 | 2.0 及以上版本 |
| Hive 支持 | 0.14 及以上版本 | 1.2 及以上版本 |
4. 示例代码
Spark
from pyspark.sql import functions as F
# explode 函数
df = spark.createDataFrame([
(1, [1, 2, 3]),
(2, [4, 5, 6]),
], ["id", "numbers"])
df_exploded = df.select("id", F.explode("numbers").alias("number"))
# Lateral View 表值函数
students_df = spark.createDataFrame([
(1, "Alice", [1, 2]),
(2, "Bob", [3, 4]),
], ["id", "name", "courses"])
courses_df = spark.createDataFrame([
(1, "Math"),
(2, "Science"),
(3, "History"),
(4, "Geography"),
], ["id", "course_name"])
result_df = students_df.alias("s").crossJoin(F.lateral_view(F.explode(s.courses), "course").alias("c"))\
.join(courses_df.alias("co"), col("c.course") == col("co.id"))
Hive
# explode 函数
SELECT id, number
FROM explode(numbers) LATERAL VIEW numbers AS number;
# Lateral View 表值函数
SELECT s.id, s.name, c.course_name
FROM students s
LATERAL VIEW explode(s.courses) AS c
JOIN courses co ON c.course = co.id;
5. 常见问题解答
Q1：什么时候使用 explode 函数，什么时候使用 Lateral View 表值函数？
A1：如果只需要简单的数组炸开，explode 函数性能更好。但如果需要关联其他表，则使用 Lateral View 表值函数更合适。
Q2：Lateral View 表值函数的性能为什么较差？
A2：Lateral View 表值函数需要执行额外的关联操作，因此性能不如 explode 函数。
Q3：Hive 中 Lateral View 表值函数支持哪些版本？
A3：Hive 1.2 及以上版本支持 Lateral View 表值函数。
Q4：如何在 Spark 中使用 Lateral View 表值函数关联多个表？
A4：可以通过多次使用 crossJoin 和 lateral_view 函数进行多个表的关联。
Q5：如何在 Hive 中使用 explode 函数处理嵌套数组？
A5：Hive 不直接支持嵌套数组，需要使用自定义 UDF 或其他方法将其展开。
结论
explode 函数和 Lateral View 表值函数都是处理数组或映射数据的有力工具。理解它们的异同对于在数据处理任务中做出明智的选择至关重要。explode 函数速度更快，适合简单炸开操作，而 Lateral View 表值函数更灵活，可以关联其他表。根据特定需求选择合适的函数，可以显著提高数据分析的效率和准确性。
