文档地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView

1.介绍

lateral view也叫侧视图，属于hive sql所特有的语法。用来实现类似标准sql中join的操作。但区别在于：

• join参与运算的往往是两个表，根据指定的关联字段进行横向连接。
• lateral view参与运算的是一张表，这张表里往往存在某个多值的字段，通过侧视图结合UDTF函数可以将这个多值字段拆分为粒度更小的值，每一个拆分出来的值都会作为新的字段和一条原记录进行拼接。类似于列转行操作，虽然严格意义上不算列转行，因为只是增加了行数，但并未减少列数，只是减少了列中所包含的字段个数。

2.语法

select
	src.*,
	tb_alias.col_alias
from src lateral view UDTF(src.col) tb_alias as col_alias [, col_alias, ...];

以上只是一个基本的语法参考，tb_alias为表别名，这里的表指的是UDTF所返回的虚拟表。as col_alias [, col_alias, ...]是给这个虚拟表的字段指定别名，方便后续引用。返回的虚拟表中有几个字段，就得指定几个别名，业务中一般只返回一个。

关于字段别名，文档里说的是从hive 0.12.0字段别名可以省略，此时它继承自UDTF函数在定义时指定的字段名，但仅做了解即可，按照上面语法通用就不必要做一些非必要的改动。

重点是理解上述代码的逻辑执行过程，UDTF会根据传入的字段先返回一张虚拟表，此时虚拟表的表名和字段名分别被命名为tb_alias 和col_alias，然后通过lateral view，将虚拟表的每条记录关联到原来所属的记录上去，类似于join操作，只不过不需要我们显式指定on的字段，hive内部会自己识别原来属于哪条记录并关联。最后再从这张结果表中select我们需要的字段就可以了。

3.code demo

1）单重侧视图

with src as (
    select '张三' as name, '唱;跳;rap'as skills
    union all
    select '李四' as name, '唱;跳'as skills
)
select
    src.*,
    tb.col_name
from src lateral view explode(split(skills,';')) tb as col_name;

output：

2）多重侧视图

多重侧视图的执行过程是在上一步侧视图结果的基础上，再进行一次lateral view操作，所以对于后面的lateral view，是可以直接引用前面lateral view结果表中的字段的。

下面通过代码对二重lateral view拆开分步演示，可以更好的理解执行逻辑。
step1：

with src as (
    select '张三' as name, map('语文', '71;72;73', '数学', '81;82;83') as col
    union all
    select '李四' as name, map('语文', '90') as col
)
select src.*,
       tb1.subject,
       tb1.score
from src lateral view explode(col) tb1 as subject, score;

output：

step2，基于step1的结果，对成绩score列的值继续展开：

with src as (
    select '张三' as name, map('语文', '71;72;73', '数学', '81;82;83') as col
    union all
    select '李四' as name, map('语文', '90') as col
)
select src.*,
       tb1.subject,
       tb1.score,
       tb2.score_detail
from src lateral view explode(col) tb1 as subject, score
         lateral view explode(split(tb1.score, ';')) tb2 as score_detail;

output：

当然，如果需要，可以继续lateral view下去。

3）tips：lateral view outer

有一个点需要注意，就是实际任务中UDTF的返回结果可能存在空值null的情况，对于这种情况，hive会丢失原表中的数据行，因为本身lateral view就类似于join操作，关联不上那就丢失了。

例如：

with src as (
    select '张三' as name, '唱;跳;rap'as skills
    union all
    select '李四' as name, null as skills
)
select
    src.*,
    tb.col_name
from src lateral view explode(split(skills,';')) tb as col_name;

output：

可以看到原始数据“李四”的信息就丢失了，同时需要注意这里的空值指的是null，而不是空字符串，这是两种不同的概念，比如下面这段sql：

with src as (
    select '张三' as name, '唱;跳;rap'as skills
    union all
    select '李四' as name, '' as skills       -- 这里修改null为空字符串''
)
select
    src.*,
    tb.col_name
from src lateral view explode(split(skills,';')) tb as col_name;

output：

为了规避这种可能造成数据丢失的情况，hive从0.12.0版本及之后提供了lateral view outer来解决。这种方式可以理解为标准sql中的left join，即使UDTF返回的结果为null，也会保留原表的这条数据。具体见代码：

with src as (
    select '张三' as name, '唱;跳;rap'as skills
    union all
    select '李四' as name, null as skills
)
select
    src.*,
    tb.col_name
from src lateral view outer explode(split(skills,';')) tb as col_name;

output：